Data Science – najbardziej wszechstronne działy firm technologicznych

 

Data Science odnosi się do wykorzystania metod naukowych, takich jak matematyka, programowanie i informatyka w połączeniu z procesami i systemami technologicznymi w celu wydobycia wiedzy i spostrzeżeń z danych. Za pomocą zaawansowanej analizy możemy zrozumieć, przewidzieć i odpowiedzieć na cyfrowe dane, optymalizując działania w sposób, który w innym przypadku nie byłby możliwy. Jednym z ważnych narzędzi w Data Science jest grupa algorytmów znana jako Machine Learning (uczenie maszynowe, ML). Ideą uczenia maszynowego jest to, że sam algorytm nieustannie uczy się znajdować wzorce i reguły. Jest to konieczne, gdy ilość danych jest tak duża, że ​​zasady i wzorce stają się zbyt skomplikowane, aby ludzki mózg mógł je zinterpretować. Dziś sztuczna inteligencja przybiera formę uczenia maszynowego, co jest możliwe dzięki szerokiej digitalizacji i ogromnej ilości dostępnych danych.

Głęboka nauka i ogromne ilości danych

Wykorzystując duże i złożone sztuczne sieci neuronowe, możemy dziś rozwiązywać złożone problemy za pomocą uczenia maszynowego. Ta metoda jest również znana jako Deep Learning i jest szczególnie skuteczna w analizie obrazu graficznego, na przykład podczas odblokowywania laptopa czy telefonu komórkowego za pomocą rozpoznawania twarzy. To w dużej mierze dzięki Deep Learning sztuczna inteligencja stała się dziś tak potężna.

Jednym z ważnych czynników związanych z uczeniem maszynowym jest to, że zwykle wymaga dużych ilości danych, często z historią sięgającą wielu lat. Ta obszerna ilość danych, którą często określa się mianem Big Data. Dane mogą być pozyskiwane wewnętrznie, np. z systemów biznesowych, produkcyjnych lub CRM, lub mogą pochodzić ze źródeł zewnętrznych, takich jak różne strony internetowe i media społecznościowe, czy dane z czujników (np. Internet Rzeczy).

Jaka jest różnica między Data Science a Business Intelligence?

Główna różnica między Business Intelligence (BI) i Data Science (DS.) polega na poziomie inteligencji. Można powiedzieć, że Data Science zaczyna działać tam, gdzie kończy się samoobsługowe BI. Narzędzia BI można na przykład wykorzystać w rozwiązaniu DS do wizualizacji wyników. Jednak w porównaniu z BI, Data Science generalnie zapewnia głębszy wgląd i może zapewnić większą przewagę konkurencyjną. Kolejną istotną różnicą jest to, że Data Science pozwala na proaktywną strategię, ponieważ jej analizy mogą oferować prognozy na przyszłość, podczas gdy Business Intelligence w zasadzie reaguje, prezentując informacje historyczne.v Wiele różnych obszarów zastosowań

Data Science i jej ogólne metody mogą być z powodzeniem stosowane w bardzo szerokim zakresie obszarów – niezależnie od branży i obszaru operacyjnego.



Zespoły Data Science mają możliwość pracować z klientami, będąc wsparciem m.in. dla zespołów marketingowych – opierając się na analizie danych dotyczących klientów, są w stanie odpowiedzieć na pytania: kim jest klient, czego dokładnie chce i w jakim czasie, ile jest on wart dla organizacji, jak do niego dotrzeć oraz jaki rodzaj kampanii jest najbardziej opłacalny. Ale relacje z klientem to tylko jeden z przykładów, a tych można mnożyć. Dodatkowo zespoły te prowadzą analizy sprzedaży, prognozy, zautomatyzowane działania sprzedażowe i rekomendacje zakupowe, są w stanie przewidzieć z wyprzedzeniem poziom sprzedaży i zaplanować w odpowiedni sposób, jaką wielkość zamówienia złożyć, aby zaspokoić popyt, bez tworzenia nadmiernych zapasów. Dodatkowo, dzięki analizie danych z czujników, pojedynczo lub w połączeniu z innymi danymi, specjaliści mogą pomóc zoptymalizować i usprawnić działanie maszyn, testów, pojazdów i rozwoju produktów w czasie rzeczywistym. Inne obszary zastosowań obejmują optymalizację produkcji, czy utrzymanie zapasów.



Droga do organizacji opartej na danych

Proaktywne zarządzanie operacyjne i innowacje możliwe dzięki Data Science to nie tylko dostęp do danych i zaawansowanej technologii. Droga do organizacji opartej na danych jest równie strategicznym posunięciem, gdzie metody działania są nieustannie kwestionowane, a firma musi reagować na podstawie nowych spostrzeżeń. Nie chodzi tu tylko o działania wspierające dotychczasową strategię – ale w równym stopniu o działania zmieniające dotychczasową strategię i model biznesowy. Dane stają się coraz ważniejszym zasobem w działalności biznesowej – dlatego już dziś należy zarządzać nimi w odpowiedni sposób.

Źródło: Capgemini