Data Science

Czym jest Data Science?

Żyjemy w czasach, w których codziennie każdy z nas generuje różnorodne dane. Razem składa się to na ogromne pokłady informacji, które bez właściwej obróbki tworzą jedynie chaos. Przy odpowiednim potraktowaniu stanowią jednak bardzo cenne zasoby. To dzięki danym można badać rozmaite zjawiska, wyciągać wnioski potrzebne do podejmowania decyzji biznesowych, a nawet przewidywać z dużym prawdopodobieństwem przyszłe wydarzenia.

Data Science to nauka dotycząca danych. Jest to dziedzina łącząca kilka nauk – między innymi statystykę, matematykę, uczenie maszynowe i wizualizację danych. To naukowe podejście do realizacji potrzeb biznesowych. Procedury związane z Data Science są bardzo skomplikowane i wymagają posiadania zarówno kluczowych umiejętności, jak i specjalistycznej i branżowej wiedzy. 

Data Science – poziomy analityki

Data science można wykorzystywać do wielu celów, a analitykę przeprowadza się na różnych poziomach. Można je podzielić na trzy główne grupy, które znakomicie się uzupełniają.

• Analiza deskrypcyjna. Co się stało?
  Opisuje lub podsumowuje surowe dane w taki sposób, aby mogły być zinterpretowane przez człowieka. Ten typ analizy określa przeszłe zdarzenia. Wyjaśnia, co się wydarzyło w danym punkcie w określonym czasie. Dzięki temu można uczyć się na podstawie przeszłych zachowań i zrozumieć, w jaki sposób mogą wpływać na wyniki w przyszłości. Większość statystyk z których korzystamy, mieści się właśnie w tej kategorii. Przykładem są raporty, zapewniające wgląd w dane historyczne odnośnie produkcji, finansów, sprzedaży, operacji, zapasów czy też klientów.

• Analiza predykcyjna. Co się stanie?
  To narzędzie używane do przewidywania przyszłych zdarzeń. Zapewnia wgląd w to, co ma dopiero się wydarzyć. Oczywiście wszelkie predykcje są przeprowadzane w zakresie określonego prawdopodobieństwa – nigdy nie można uzyskać 100-procentowej pewności, że przewidywane zdarzenie będzie miało miejsce. Ten typ analizy polega przede wszystkim na zbieraniu i grupowaniu posiadanych informacji, a następnie ich uzupełnianiu w oparciu o najbardziej prawdopodobne scenariusze. Podstawą jest tutaj utrwalanie zarejestrowanych danych w systemach, stosując różne modele i obliczenia, by wychwycić powiązania między różnymi zestawami danych. Może być wykorzystywana np. do przewidywania zachowań konsumentów, wzorców zakupowych czy działań sprzedażowych.

• Analityka preskrypcyjna. Jak możemy to zrealizować?
  Umożliwia wystawienie recepty dla szeregu różnych możliwych działań i określeniu ich wpływu. W praktyce chodzi tu o udzielanie porad. Celem jest ilościowe określenie skutków przyszłych decyzji w celu uzyskania porady na temat możliwych wyników, zanim decyzje zostaną faktycznie podjęte. Zasadniczo przewiduje wiele wariantów przyszłości i pozwala ocenić różne możliwe wyniki działania. Odpowiednio zastosowana może nie tylko przewidywać, co się stanie, ale również dlaczego tak się stanie. Jest to wykroczenie poza analizę deskrypcyjną oraz predykcyjną, zalecając różne możliwe sposoby działania wraz z możliwymi wynikami. Ta metoda wykorzystuje kombinację reguł biznesowych, algorytmów, uczenia maszynowego oraz procedury modelowania obliczeniowego.

Analityka preskrypcyjna jako najbardziej skomplikowana jest stosowana najrzadziej. Wiele firm nie ma odpowiedniej wiedzy i narzędzi, by móc ją wykorzystać w swoich codziennych działaniach. Jednak odpowiednio wdrożona, ma ogromny wpływ na sposób podejmowania decyzji w biznesie oraz wyniki finansowe organizacji.

Z summ-it możesz skutecznie wdrożyć wszystkie typy analityki danych i podejmować dzięki temu lepsze decyzje biznesowe, wypracowując przewagę konkurencyjną.