Mitä on datatiede?
Tietotiede on tieteenala, joka käsittelee valtavia määriä eri lähteistä haettuja tietoja. Se on yksi nopeimmin kasvavista aloista, sillä tietolähteiden määrä on viime vuosina kasvanut valtavasti.
Data science -ratkaisut saadaan aikaan erilaisilla työkaluilla, jotka poimivat merkityksellistä tietoa ja löytävät piilotettuja kuvioita, joita voidaan käyttää liiketoimintapäätösten tekemisessä ja strategisessa suunnittelussa. Jotta relevantti tieto saadaan, datatieteilijöiden on osattava yhdistää tilastotiedettä, tekoälyä, matematiikkaa, koneoppimista, kehittynyttä analytiikkaa sekä ohjelmointia.
Taidot ja välineet
Data-asiantuntijoille on ominaista heidän kykynsä esittää kysymyksiä löytääkseen polkuja tuntemattomaan. He ovat myös vastuussa tilastollisten mallien rakentamisesta ja algoritmien kirjoittamisesta, joten tilastollinen ja matemaattinen osaaminen on ehdottoman tärkeää. Heillä on myös oltava vahvat tekniset taidot, kuten:
- tietojen analysointi;
- varasto/tiedonhaku;
- koneoppiminen;
- oliosuuntautunut ohjelmointi;
- Java ja Python tietojenkäsittelytieteeseen;
- tietojen käsittely;
- ohjelmistokehitys;
- tilastot;
- tietojen visualisointi.
Ja hallitse työkaluja, kuten:
- Tableau;
- PySpark;
- Hadoop;
- SAS;
- BigML;
- Apache Spark;
- MATLAB.
Kaikkia näitä taitoja ja työkaluja tarvitaan, jotta voidaan suunnitella mallinnusprosesseja ja luoda ennustemalleja ja algoritmeja. Näitä sovelletaan edelleen monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen ja datatieteen hyödyntämiseen liiketoiminnassa.
Roolit ja vastuualueet
Yleensä datatieteilijät tekevät tiivistä yhteistyötä asiakkaidensa yritysten kanssa ymmärtääkseen täysin niiden ensisijaiset tavoitteet ja määrittääkseen, miten big dataa voidaan käyttää tuottavuuden parantamiseen. He luovat ennakoivia malleja ja algoritmeja sekä suunnittelevat tietomallinnusprosesseja, joiden avulla hankkeeseen tarvittavat tiedot voidaan poimia ja analysoida. Vaikka jokainen projekti on erilainen, datatieteen prosessi, jossa kerätään ja analysoidaan tietoja, noudattaa tyypillisesti alla olevaa polkua:
- kysymällä asiaankuuluvia kysymyksiä selvitys- ja tiedonkeruuprosessin aloittamiseksi;
- tietojen kerääminen;
- tietojen puhdistaminen ja käsittely;
- tietojen integrointi ja tallentaminen;
- alustavien tietojen tutkiminen ja kartoittavien tietojen analysointi;
- yhden tai useamman mahdollisen algoritmin ja mallin valitseminen;
- soveltamalla datatieteeseen suunniteltuja tekniikoita;
- tulosten mittaaminen ja parantaminen;
- lopputuloksen esittäminen ja raportointi sidosryhmille;
- tekemällä muutoksia palautteen perusteella.
Kun tämä prosessi on valmis, on aika toistaa samat vaiheet uuden projektin uuden ongelman ratkaisemiseksi.
Mitä on data-analytiikka?
Koska yritykset ja sosiaalinen media tuottavat valtavan määrän tietoa, kuten asiakkaisiin liittyviä tietoja tai lokitiedostoja, ne haluavat hyödyntää kerättyä tietoa omaksi edukseen. Tässä data-analytiikka tulee avuksi.
Tietoanalytiikka analysoi valtavia tietokokonaisuuksia, jotta löydetään ennennäkemättömiä kuvioita, korrelaatioita ja trendejä ja saadaan arvokasta tietoa älykkäiden liiketoimintapäätösten tekemiseksi, markkinoinnin parantamiseksi ja tehokkuuden parantamiseksi. Siksi data-analytiikan konsultointi on suosittua niiden yritysten keskuudessa, jotka haluavat käyttää data-analytiikkaa liiketoiminnan suorituskyvyn parantamiseen.
Taidot ja välineet
Tietoanalyytikoille on myös tärkeää, että heillä on matemaattinen tai tilastollinen tausta tai että he oppivat työkaluja, joita tarvitaan päätösten tekemiseen numeroiden avulla, koska heidän on suunniteltava tietokantoja ja tietojärjestelmiä ja ylläpidettävä niitä tilastollisten työkalujen avulla. Tärkeimmät data-analyytikon taidot ovat seuraavat:
Tarvittavia työkaluja ovat:
Kaikki nämä ovat elintärkeitä tietojen keräämiselle, järjestämiselle ja analysoinnille.
Roolit ja vastuualueet
Tietoanalyytikon arki voi vaihdella sen mukaan, mitkä ovat data-analyysihankkeiden tavoitteet ja missä määrin organisaatio on ottanut käyttöön dataan perustuvia teknologioita ja käytäntöjä. Data-analyytikon vastuualueisiin kuuluvat kuitenkin rutiininomaisesti seuraavat asiat:
- tietojen louhinta ensisijaisista ja toissijaisista lähteistä;
- tietokantojen ja tietojärjestelmien suunnittelu ja ylläpito;
- käyttää eri välineitä tietokokonaisuuksien tulkitsemiseen;
- yhteistyö data-analytiikan insinöörin, ohjelmoijan tai organisaation johtajan kanssa käytäntöjen ja järjestelmämuutosten kehittämiseksi;
- tulosten raportointi.
Lisäksi data-analyytikkojen tulisi ymmärtää tilastojen perusteet ja tietää, miten tietokannat toimivat.
Datatieteen ja data-analytiikan välinen ero
Näiden kahden alan perustavanlaatuinen ero on se, mitä osaa big datasta kumpikin niistä priorisoi. Vaikka sekä data-analytiikka että datatiede työskentelevät datan parissa ja niitä pidetään usein samoina, ne ovat kuitenkin kaksi erillistä tieteenalaa.
Tietotiede keskittyy uusien prosessien suunnitteluun ja toteuttamiseen tietojen mallintamiseksi. Sen toiminta perustuu pääasiassa prototyyppien, ennustemallien, algoritmien ja mukautetun analyysin käyttöön.
Toisaalta data-analytiikka keskittyy enemmänkin suurten tietokokonaisuuksien tutkimiseen, jonka tarkoituksena on tunnistaa suuntauksia, tuottaa kaavioita ja auttaa yrityksiä tekemään strategisempia ja tehokkaampia päätöksiä.
Data-analyytikko vs. datatieteilijä: taitojen vertailu
Datatutkijan ja data-analyytikon ero syntyy siitä, missä määrin he ovat perehtyneet big datan käyttöön. Data-analyytikko käyttää kuvailevia testausmenetelmiä raportoidakseen faktatietoja ja antaakseen määrittelevää analytiikkaa. Toisaalta datatieteilijän on tunnettava koko analytiikan matka ja tuotettava datan avulla arvoa yrityksille.
Katsotaanpa alla olevaa vertailutaulukkoa, jotta ymmärretään tarkemmin data-analyytikkojen ja datatieteilijöiden taitojen väliset erot.
Datatieteen ja data-analytiikan tulevaisuus
Mitä Big Techin tulevaisuus tuo tullessaan? Miten teknologiat kehittyvät tulevina vuosina ja miten nämä muutokset vaikuttavat siihen, miten yritykset ja ihmiset käsittelevät tietojaan?
Tietotekniikan ja data-analytiikan tulevaisuus on epäilemättä valoisa, ja se tarjoaa joitakin parhaiten palkattuja työpaikkoja. Olipa kyse sitten suurten tietoverkkojen lisääntyvästä käytöstä tai koneoppimisen ja tekoälyteknologioiden kasvusta, mahdollisuudet ovat valtavat. Jäämme odottamaan ja katsomaan, miten nämä alat kasvavat ja auttavat yrityksiä.
Lopputulos
Ajan myötä yhä useammat organisaatiot tunnistavat tarpeen hallita tuottamaansa dataa, mikä luo valtavan kysynnän datatieteen ja data-analytiikan palveluille ja ratkaisuille. Ja tämä kasvava kysyntä jatkaa huimaa kasvuaan vielä parin vuosikymmenen kuluttua, mikä tasoittaa tietä uusille ja innovatiivisille data-analytiikka-alan yrityksille ja asiantuntijoille.
