Что такое наука о данных?

Наука о данных – это изучение данных с целью извлечения значимой информации для бизнеса. Это междисциплинарный подход, который сочетает в себе принципы и методы из областей математики, статистики, искусственного интеллекта и вычислительной техники для анализа больших объемов данных. Этот анализ помогает специалистам по работе с данными задавать вопросы и отвечать на них, например, что произошло, почему это произошло, что произойдет и что можно сделать с результатами.

Почему наука о данных важна?

Наука о данных важна, потому что она сочетает в себе инструменты, методы и технологии для извлечения смысла из данных. Современные организации перегружены данными; существует множество устройств, которые могут автоматически собирать и хранить информацию. Онлайн-системы и платежные порталы собирают больше данных в области электронной коммерции, медицины, финансов и любых других аспектов человеческой жизни. У нас есть текстовые, аудио-, видео- и графические данные, доступные в огромных количествах.  

К сожалению, необработанные данные бесполезны, если на них нельзя воздействовать. Специалисты по работе с данными могут преобразовывать необработанные данные в значимые рекомендации. Они могут обнаруживать и решать проблемы, о существовании которых бизнес даже не подозревал. Организации могут использовать эти рекомендации, чтобы повысить уровень удовлетворенности клиентов, оптимизировать цепочку поставок или запустить новые продукты.

История науки о данных

Хотя термин «наука о данных» не нов, его значения и коннотации со временем изменились. Слово впервые появилось в 60-х годах как альтернативное название статистики. В конце 90-х профессионалы в области компьютерных наук формализовали этот термин. Предлагаемое определение науки о данных рассматривало ее как отдельную область с тремя аспектами: проектирование данных, сбор и анализ. Потребовалось еще одно десятилетие, чтобы этот термин стал использоваться за пределами академических кругов. 

Будущее науки о данных

Инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения сделали обработку данных более быстрой и эффективной. Отраслевой спрос создал экосистему курсов, степеней и должностей в области науки о данных. Из-за необходимого набора межфункциональных навыков и опыта, наука о данных показывает сильный прогнозируемый рост в ближайшие десятилетия.

Для чего используется наука о данных?

Наука о данных используется для изучения данных четырьмя основными способами.

1. Описательный анализ

Описательный анализ направлен на исследование данных с целью получения представления о том, что произошло или что происходит в среде данных. Он характеризуется визуализацией данных, такой как круговые диаграммы, гистограммы, линейные графики, таблицы или сгенерированные описания. Например, служба бронирования авиабилетов может записывать такие данные, как количество билетов, забронированных каждый день. Описательный анализ выявит всплески бронирований, спады бронирований и месяцы с высокой эффективностью для этой услуги.

2. Диагностический анализ

Диагностический анализ – это глубокое или подробное изучение данных, чтобы понять, почему что-то произошло. Он характеризуется такими методами, как детализация, обнаружение данных, интеллектуальный анализ данных и корреляции. Несколько операций с данными и преобразования могут быть выполнены с заданным набором данных, чтобы обнаружить уникальные закономерности в каждом из этих методов. Например, служба полетов может детализировать особенно высокопроизводительный месяц, чтобы лучше понять всплеск бронирования. Это может привести к открытию того, что многие клиенты посещают определенный город, чтобы посетить ежемесячное спортивное мероприятие.

3. Прогностический анализ

В прогностическом анализе используются статистические данные, чтобы делать точные прогнозы закономерностей данных, которые могут возникнуть в будущем. Для него характерны такие методы, как машинное обучение, прогнозирование, сопоставление с образцом и прогнозное моделирование. В каждом из этих методов компьютеры обучены анализировать причинно-следственные связи в данных. Например, группа обслуживания полетов может использовать науку о данных для прогнозирования моделей бронирования рейсов на предстоящий год в начале каждого года. Компьютерная программа или алгоритм могут анализировать прошлые данные и прогнозировать всплески бронирований для определенных направлений в мае. Прогнозируя будущие потребности своих клиентов в поездках, компания может начать таргетированную рекламу для этих городов с февраля.

4. Предписывающий анализ

Предписывающая аналитика выводит прогностические данные на новый уровень. Такой анализ позволяет не только предсказывать, что может произойти, но и предлагать оптимальную реакцию на этот результат. Таким образом, можно анализировать потенциальные последствия различных вариантов выбора и рекомендовать наилучший план действий. Метод основан на анализе графов, моделировании, обработке сложных событий, нейронных сетях и механизмов рекомендаций машинного обучения.         
Вернемся к примеру с бронированием авиабилетов. Предписывающий анализ может рассмотреть исторические маркетинговые кампании, чтобы максимизировать преимущество предстоящего всплеска бронирования. Исследователь данных поможет прогнозировать результаты бронирования для разных уровней маркетинговых расходов по различным маркетинговым каналам. Эти прогнозы данных придали бы компании по бронированию авиабилетов большую уверенность в принятии маркетинговых решений.

Каковы преимущества науки о данных для бизнеса?

Наука о данных меняет методы работы компаний. Многим компаниям, независимо от их размера, нужна надежная стратегия обработки данных, чтобы стимулировать рост и поддерживать конкурентное преимущество. Главные преимущества

Изучение новых моделей трансформации

Наука о данных позволяет предприятиям открывать новые закономерности и отношения, которые могут изменить организацию. Анализ поможет выявить малозатратные изменения в управлении ресурсами для максимального влияния на размер прибыли. Например, компания электронной коммерции использует науку о данных, чтобы обнаружить, что слишком много запросов клиентов генерируется в нерабочее время. Исследования показывают, что клиенты с большей вероятностью совершат покупку, если получат быстрый ответ, а не ответ на следующий рабочий день. Внедряя круглосуточное обслуживание клиентов, бизнес увеличивает доход на 30 %.

Инновация новых продуктов и решений

Наука о данных поможет выявить пробелы и проблемы, которые иначе остались бы незамеченными. Глубокое понимание решений о покупке, отзывов клиентов и бизнес-процессов может стимулировать инновации во внутренних операциях и внешних решениях. Например, решение для онлайн-платежей использует науку о данных для сопоставления и анализа комментариев клиентов о компании в социальных сетях. Анализ показывает, что клиенты забывают пароли в пиковые периоды покупок и недовольны текущей системой поиска паролей. Компания может разработать лучшее решение и значительно повысить удовлетворенность клиентов.

Оптимизация в режиме реального времени

Предприятиям, особенно крупным, очень сложно реагировать на изменяющиеся условия в режиме реального времени. Это может привести к значительным потерям или сбоям в деловой активности. Наука о данных может помочь компаниям прогнозировать изменения и оптимально реагировать на различные обстоятельства. Например, транспортная компания, использующая грузовики, использует науку о данных, чтобы сократить время простоя, когда грузовики ломаются. Они определяют маршруты и графики смен, которые приводят к более быстрым поломкам, и корректируют графики работы грузовиков. Они также создают запасы обычных запасных частей, которые требуют частой замены, чтобы грузовики можно было ремонтировать быстрее.  

Что такое процесс науки о данных?

Бизнес-проблема обычно инициирует процесс обработки данных. Специалист по работе с данными будет работать с заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы понять, что нужно бизнесу. Как только проблема определена, специалист по работе с данными может решить ее, используя процесс обработки данных OSEMN:

O – Obtain data (получение данных)

Данные могут быть уже существующими, вновь полученными или репозиторием данных, который можно загрузить из Интернета. Специалисты по работе с данными могут извлекать данные из внутренних или внешних баз данных, ПО CRM компании, журналов веб-серверов, социальных сетей или приобретать их из надежных сторонних источников.

S – Scrub data (Очистка данных)

Очистка данных – это процесс стандартизации данных в соответствии с заданным форматом. Он включает в себя обработку отсутствующих данных, исправление ошибок данных и удаление выбросов данных. Примеры очистки данных: 

  • изменение всех значений даты в общий стандартный формат;  
  • исправление орфографических ошибок или дополнительных пробелов;  
  • исправление математических неточностей или удаление запятых из больших чисел.

E – Explore data (исследование данных)

Исследование данных – это предварительный анализ данных, который используется для планирования дальнейших стратегий моделирования данных. Специалисты по работе с данными получают начальное представление о данных, используя описательную статистику и инструменты визуализации данных. Затем они исследуют данные, чтобы выявить интересные закономерности, которые можно изучить или применить.      

M – Model data (моделирование данных)

ПО и алгоритмы машинного обучения используются для получения более глубокой информации, прогнозирования результатов и определения наилучшего плана действий. К обучающему набору данных применяются такие методы машинного обучения, как ассоциация, классификация и кластеризация. Модель может быть протестирована на заранее определенных тестовых данных для оценки точности результатов. Модель данных можно многократно настраивать для улучшения результатов. 

N – Interpret results (интерпретация результатов)

Специалисты по работе с данными работают вместе с аналитиками и предприятиями, чтобы преобразовать данные в действия. Они составляют диаграммы и графики для представления тенденций и прогнозов. Обобщение данных помогает заинтересованным сторонам понять и эффективно реализовать результаты.

Каковы методы науки о данных?

Специалисты по науке о данных используют вычислительные системы для отслеживания процесса обработки данных. Наиболее эффективные техники, используемые специалистами по работе с данными, см. ниже.

Классификация

Классификация – это сортировка данных по определенным группам или категориям. Компьютеры обучены идентифицировать и сортировать данные. Известные наборы данных используются для построения алгоритмов принятия решений на компьютере, который быстро обрабатывает и классифицирует данные. Примеры:  

  • сортировка товаров на популярные и непопулярные;  
  • сортировка заявок на страхование как с высоким и низким риском;  
  • сортировка комментариев в социальных сетях на положительные, отрицательные и нейтральные.

Специалисты по науке о данных используют вычислительные системы для отслеживания процесса обработки данных. 

Регрессия

Регрессия – это метод нахождения взаимосвязи между двумя, казалось бы, не связанными между собой точками данных. Связь обычно моделируется на основе математической формулы и представляется в виде графика или кривых. Когда значение одной точки данных известно, регрессия используется для прогнозирования другой точки данных. Примеры:  

  • скорость распространения болезней, передающихся воздушно-капельным путем; 
  •  взаимосвязь между удовлетворенностью клиентов и количеством сотрудников;  
  • зависимость между количеством пожарных депо и количеством пострадавших в результате пожара в конкретном месте. 

Кластеризация

Кластеризация – это метод группировки тесно связанных данных для поиска закономерностей и аномалий. Кластеризация отличается от сортировки, поскольку данные нельзя точно классифицировать по фиксированным категориям. Следовательно, данные сгруппированы в наиболее вероятные отношения. С помощью кластеризации можно обнаружить новые закономерности и взаимосвязи. Примеры:  
  • группировка клиентов с похожим покупательским поведением для улучшения обслуживания клиентов.  
  • группировка сетевого трафика, чтобы определять модели ежедневного использования и быстрее выявлять сетевые атаки;  
  • кластеризация статей по нескольким различным категориям новостей и использование этой информации для поиска поддельного новостного контента.

Основные принципы техник науки о данных

Детали могут разниться, однако основные принципы техник остаются неизменными. См. ниже.
  • Научите машину сортировать данные на основе известного набора данных. Например, образцы ключевых слов передаются компьютеру с их значением сортировки. «Радоваться» – хорошо, а «ненавидеть» – плохо.
  • Дайте машине неизвестные данные и позвольте устройству самостоятельно сортировать набор данных.
  •  Допускайте неточности результатов и учитывайте фактор вероятности результата.  

Чем отличаются технологии обработки данных?

Специалисты по науке о данных работают со сложными технологиями. Примеры см. ниже.

  1. Искусственный интеллект Модели машинного обучения и связанное с ними ПО используются для предиктивного и предписывающего анализа.
  2. Облачные вычисления: Облачные технологии предоставили специалистам по данным гибкость и вычислительную мощность, необходимые для расширенного анализа данных.
  3. Интернет вещей. IoT относится к различным устройствам, которые могут автоматически подключаться к Интернету. Эти устройства собирают данные для инициатив по науке о данных. Они генерируют массивные данные, которые можно использовать для интеллектуального анализа данных и извлечения данных.
  4. Квантовые вычисления. Квантовые компьютеры могут выполнять сложные вычисления на высокой скорости. Квалифицированные специалисты по работе с данными используют их для построения сложных количественных алгоритмов.

Наука о данных – это всеобъемлющий термин для других ролей и областей, связанных с данными. Примеры см. ниже.

В чем разница между наукой о данных и аналитикой данных?

Хотя эти термины могут использоваться взаимозаменяемо, аналитика данных является подмножеством науки о данных. Наука о данных – это общий термин для всех аспектов обработки данных от сбора до моделирования и понимания. С другой стороны, аналитика данных в основном связана со статистикой, математикой и статистическим анализом. Аналитика фокусируется только на анализе данных, в то время как наука о данных связана с более широкой картиной организационных данных. На большинстве рабочих мест ученые и аналитики данных работают вместе для достижения общих бизнес-целей. Аналитик данных может тратить больше времени на рутинный анализ, предоставляя регулярные отчеты. Специалист по данным может разработать способ хранения, обработки и анализа данных. Проще говоря, аналитик данных извлекает смысл из существующих данных, тогда как специалист по данным создает новые методы и инструменты для обработки данных для использования аналитиками.

В чем разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой?

Несмотря на то, что наука о данных и бизнес-аналитика частично совпадают, ключевое различие заключается в использовании технологий в каждой области. Специалисты по работе с данными взаимодействуют с технологиями данных более тесно, чем бизнес-аналитики. Бизнес-аналитики ликвидируют разрыв между бизнесом и ИТ. Они определяют бизнес-кейсы, собирают информацию от заинтересованных сторон или проверяют решения. Специалисты по работе с данными, с другой стороны, используют технологии для работы с бизнес-данными. Они могут писать программы, применять методы машинного обучения для создания моделей и разрабатывать новые алгоритмы. Специалисты по работе с данными не только понимают проблему, но и могут создать инструмент, обеспечивающий ее решение. Нередко бизнес-аналитики и специалисты по работе с данными сотрудничают в одной команде. Бизнес-аналитики получают информацию от специалистов по данным и используют ее, чтобы рассказать историю, понятную более широкому бизнесу.

В чем разница между наукой о данных и инженерией данных?

Инженеры данных создают и поддерживают системы, которые позволяют специалистам по работе с данными получать доступ к данным и интерпретировать их. Они более тесно работают с базовой технологией, чем специалист по данным. Роль обычно включает в себя создание моделей данных, построение конвейеров данных и наблюдение за извлечением, преобразованием, загрузкой (extract, transform, load, ETL). В зависимости от конфигурации и размера организации инженер данных может также управлять связанной инфраструктурой, такой как хранилище больших данных, платформы потоковой передачи и обработки, такие как Amazon S3. Специалисты по работе с данными используют данные, обработанные инженерами данных, для создания и обучения прогнозных моделей. Затем специалисты по работе с данными могут передать результаты аналитикам для дальнейшего принятия решений.

В чем разница между наукой о данных и машинным обучением?

Машинное обучение – это наука об обучении машин анализировать данные и получать сведения, подобно человеку. Это один из методов, используемых в проектах по науке о данных для автоматического анализа данных. Инженеры по машинному обучению специализируются на вычислениях, алгоритмах и навыках кодирования, характерных для методов машинного обучения. Специалисты по работе с данными могут использовать методы машинного обучения в качестве инструмента или тесно сотрудничать с другими инженерами по машинному обучению для обработки данных.

В чем разница между наукой о данных и статистикой? 

Статистика – это раздел математики, целью которого является сбор и интерпретация количественных данных. Напротив, наука о данных – это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы и системы для извлечения знаний из данных в различных формах. Специалист по работе с данными используют методы из многих дисциплин, включая статистику. Однако эти дисциплины различаются по своим процессам и проблемам, которые они изучают.  

Какими бывают инструменты науки о данных?

AWS предлагает ряд инструментов для поддержки специалистов по данным по всему миру.

Хранилище данных

Для хранения данных Amazon Redshift может выполнять сложные запросы к структурированным или неструктурированным данным. Аналитики и специалисты по работе с данными могут использовать AWS Glue для управления и поиска данных. Сервис AWS Glue автоматически создает единый каталог всех данных в озере данных с прикрепленными метаданными, чтобы сделать их доступными для обнаружения.

Машинное обучение

Amazon SageMaker –это полностью управляемый сервис машинного обучения, работающий в облаке Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Он позволяет пользователям организовывать данные, создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, а также масштабировать операции.

Аналитика

  •  Amazon Athena – это интерактивный сервис запросов, упрощающий анализ данных в Amazon S3 или Glacier. Быстрый бессерверный сервис работает с использованием стандартных SQL-запросов.
  • Сервис Amazon Elastic MapReduce (EMR) обрабатывает большие данные с помощью таких серверов, как Spark и Hadoop.
  •  Amazon Kinesis позволяет собирать и обрабатывать потоковые данные в режиме реального времени. Сервис использует потоки посещений веб-сайтов, журналы приложений и данные телеметрии с устройств IoT. 
  • Сервис Amazon OpenSearch позволяет искать, анализировать и визуализировать петабайты данных.

Чем занимается специалист по работе с данными?

Специалист по работе с данными может использовать ряд различных методов, инструментов и технологий в рамках процесса обработки данных. В зависимости от проблемы они выбирают лучшие комбинации для получения более быстрых и точных результатов.

Роль специалиста по данным и его повседневная работа варьируются в зависимости от размера и требований организации. Хотя они обычно следуют процессу науки о данных, детали могут различаться. В более крупных командах по науке о данных специалист по работе с данными может работать с другими аналитиками, инженерами, экспертами по машинному обучению и статистиками, чтобы обеспечить сквозное соблюдение процесса обработки данных и достижение бизнес-целей. 

Однако в небольших командах специалист по работе с данными может выполнять несколько ролей. В зависимости от опыта, навыков и образования они могут выполнять несколько функций или совмещать их. В этом случае их ежедневные обязанности могут включать проектирование, анализ и машинное обучение наряду с основными методологиями обработки данных. 

С какими проблемами сталкиваются специалисты по работе с данными?

Несколько источников данных

Различные типы приложений и инструментов генерируют данные в различных форматах. Специалисты по работе с данными должны очищать и подготавливать данные, чтобы сделать их согласованными. Это может быть утомительно и отнимать много времени.

Понимание проблемы бизнеса

Специалисты по работе с данными должны работать с несколькими заинтересованными сторонами и бизнес-менеджерами, чтобы определить проблему, которую необходимо решить. Это может быть непросто, особенно в крупных компаниях с несколькими командами, у которых разные требования.

Устранение смещений

Инструменты машинного обучения не совсем точны, и в результате может существовать некоторая неопределенность или смещения. Смещения – это несбалансированность обучающих данных или прогнозируемого поведения модели в разных группах, например по возрасту или уровню дохода. Например, если инструмент обучается в основном на данных людей среднего возраста, он может быть менее точным при прогнозировании молодых и пожилых людей. Область машинного обучения дает возможность устранять предубеждения, обнаруживая их и измеряя их в данных и модели.

Наука о данных: следующие шаги

Дополнительные ресурсы по продукту
Подробнее об озерах данных и управлении данными 
Зарегистрируйте бесплатный аккаунт

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS. 

Регистрация 
Начать разработку в консоли

Начните разработку с использованием AWS в консоли управления AWS.

Вход