Haben Sie sich jemals den Wert vorgestellt, der in einer Datenwolke steckt? Nun, zögern Sie nicht, mit uns an Bord zu kommen!
Leben in der Ära von“Große Daten„kann überwältigend sein. Wir denken vielleicht nicht darüber nach, aber bei jedem unserer Schritte produzieren und veröffentlichen wir kontinuierlich große Mengen an Informationen über uns selbst (Kameras, Sensoren, Kartenbewegungen, PC-Logins, Internet-Navigation).
Wenn früher der Speicherbedarf im Mittelpunkt stand, geht es heute darum, wie wir komplexe und große Datenmengen verarbeiten können, die wichtige Informationen über Personen, Gruppen und Zeiträume enthalten. Data Science steht dafür, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem Blog werden wir die Grundlagen von Data Science behandeln und darüber, wie sie Unternehmen helfen kann, zu wachsen und erfolgreich zu sein.
Datenwissenschaft ist ein interdisziplinärer Bereich, der wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen, Systeme und Prinzipien des maschinellen Lernens verwendet, um versteckte Muster, Trends und Korrelationen aus den gewonnenen Rohdaten zu entdecken.
Data Science entwickelt sich, um eine ganzheitliche Geschäftsvision zu entwickeln, indem wertvolle/umsetzbare Erkenntnisse gesammelt und gefiltert werden, die helfen, das Kundenverhalten vorherzusagen und neue Umsatzchancen zu identifizieren. Das Ergebnis? Es wird den Entscheidungsprozess erleichtern und Innovation und Effizienz fördern.
Von 1970 bis Mitte der 90er Jahre waren die vorhandenen Daten größtenteils strukturiert und klein, sodass sie mit einfachen BI-Tools analysiert werden konnten. Heute stehen wir vor einer völlig anderen Realität, in der etwa 80% der Daten unstrukturiert oder halbstrukturiert sind. Schauen Sie sich die folgende Abbildung an:
Big Data ermöglicht es, Forschungsergebnisse zu erzielen, die ein breites Themenspektrum abdecken und uns viel über die Entwicklungen in der Welt in vielen verschiedenen Bereichen aussagen. Diese Daten werden aus verschiedenen Quellen generiert (Datenbanken, Textdateien, soziale Medien, Formulare, APIs, Browsersuchen usw.), und einfache BI-Tools können das große Volumen und die Vielfalt der Daten nicht verarbeiten.
Die Nachfrage nach datenwissenschaftlichen Fähigkeiten ist im Laufe der Jahre erheblich gestiegen. Fortschrittliche Analysetools wurden für die Verarbeitung und Analyse von Daten unverzichtbar. Diese Tools helfen Datenwissenschaftlern, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu finden.
Datenwissenschaftler forschen nicht nur daran, relevante Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie verwenden auch fortschrittliche Techniken und Algorithmen, um Hypothesen zu entwickeln, Rückschlüsse zu ziehen und Kunden- und Markttrends zu identifizieren. Sie analysieren nicht nur, was gerade passiert, sondern sind auch dafür verantwortlich, bewährte Verfahren für die Dateninterpretation festzulegen.
Datenwissenschaftler sind eine neue Generation von Analyseexperten, die Branchenkenntnisse, Kontextverständnis und prädiktive Annahmen nutzen, um Trends zu erkennen und Daten aus vielen Blickwinkeln zu verwalten, die manchmal zuvor nicht einmal bekannt waren. Diese Rolle ist ein Ableger vieler wissenschaftlicher Bereiche wie Mathematik, Statistik und Informatik und nutzt dabei die neuesten Technologien (wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz), um Entwicklungslösungen und Wachstum innerhalb von Organisationen zu finden.
Wir haben bereits gesehen, wozu Data Science in der Lage ist, aber wie machen wir es für uns nützlich? Was sind ihre realen Anwendungen?
Tatsächlich revolutioniert Data Science viele Branchen (siehe Bild unten) und bietet wertvolle Geschäftsvorteile, die sich in drei Hauptkategorien einteilen lassen: Geschäftseffizienz, Produktentwicklung und Kundenerlebnis. Die Fähigkeit, die Effizienz zu steigern, ist die wertvollste Chance, die Data Science einem bestehenden Geschäftsmodell bietet.
Die Erfassung und Generierung großer Datenmengen hat unsere Fähigkeit, sie manuell zu verarbeiten, schon lange überholt. Die automatische Verarbeitung und Analyse von Daten ist für sich genommen eine wachsende Branche. Und raten Sie mal was? Das volle Potenzial von Big-Data-Technologien übersteigt die Möglichkeiten eines Unternehmens, es ohne die Hilfe von Data-Science-Experten auszuschöpfen.
Um der Zeit voraus zu sein, ist es notwendig, ein Wissenschaftsteam zu haben, das sich auf die Erstellung und Analyse von Prognosekonstrukten konzentriert, um die Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern. Um ein starker Wettbewerber zu sein, müssen Sie all diese hochmodernen Datenverfahren implementieren und den besten Vorteil daraus ziehen.
Enthusiastin für digitales Marketing, verrückte Online-Shopperin und Mutter eines siamesischen Katzenbabys. In meiner Freizeit findest du mich auf dem Land beim Fahrradfahren.
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