علم داده، حوزه به کارگیری تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته و اصول علمی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها برای تصمیم گیری تجاری، برنامه ریزی استراتژیک و سایر کاربردها است. برای کسب و کارها به طور فزاینده‌ای حیاتی است: بینش‌هایی که علم داده ایجاد می‌کند به سازمان‌ها کمک می‌کند تا کارایی عملیاتی را افزایش، فرصت‌های تجاری جدید را شناسایی و برنامه‌های بازاریابی و فروش را بهبود بخشند، از جمله مزایای دیگر آن این است که در نهایت، آن‌ها می‌توانند به مزیت‌های رقابتی نسبت به رقبای تجاری منجر شوند.
مطالعه بیشتر: حکمرانی داده به چه معناست و چه کاربردهایی دارد ؟
علم داده چیست؟
علم داده چیست؟
علم داده فرآیند استخراج بینش عملی از مقادیر زیادی داده با استفاده از ابزارهایی مانند روش علمی، آمار، تجزیه و تحلیل، برنامه نویسی و یادگیری ماشین است. هدف این است که الگوهایی را در داده‌ها ببینید که ممکن است در یک نگاه نادیده گرفته شوند، اطلاعات مفیدی را از آن داده‌ها استخراج کنید، بینش‌های پیش‌بینی‌کننده ایجاد کنید و از آن اطلاعات برای افزایش هوش تجاری (BI) و تصمیم‌گیری بهتر تجاری استفاده کنید.
تاریخچه علم داده
در مقاله‌ای که در سال 1962 منتشر شد، آماردان آمریکایی جان دبلیو توکی نوشت که تجزیه و تحلیل داده‌ها «ذاتاً یک علم تجربی است». چهار سال بعد، پیتر ناور، پیشگام برنامه‌نویسی نرم‌افزار دانمارکی، دیتالوژی «علم داده‌ها و فرآیندهای داده» را به‌عنوان جایگزینی برای علوم رایانه پیشنهاد کرد. او بعداً در کتاب خود در سال 1974، بررسی مختصر روش‌های رایانه‌ای، از اصطلاح علم داده استفاده کرد و آن را به عنوان «علم برخورد با داده‌ها» توصیف کرد.(البته در زمینه علوم رایانه، نه تجزیه و تحلیل)
در سال 1996، فدراسیون بین المللی انجمن‌های طبقه بندی، علم داده را به نام کنفرانسی که در آن سال برگزار کرد، گنجاند. چیکیو هایاشی، آماردان ژاپنی در ارائه‌ای در این رویداد گفت این علم شامل سه مرحله است: 1-طراحی برای داده‌ها 2-جمع‌آوری داده‌ها 3-تحلیل داده‌ها. یک سال بعد C. F. Jeff Wu یک استاد دانشگاه در ایالات متحده، پیشنهاد کرد که آمار به علم داده تغییر نام دهد و آماردانان هم دانشمندان داده نامیده شوند.
مطالعه بیشتر: هوش تجاری چیست و چگونه به رشد سازمان کمک می‌کند؟
علم داده و هوش تجاری
علم داده و هوش تجاری هر دو به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرند، اما تفاوت‌های ظریفی با هم دارند. هوش تجاری برای تعیین روندها به داده‌های گذشته نگاه می‌کند. همچنین می‌تواند نتایج آینده را مدل سازی و پیش بینی کند. می‌توان گفت در حالی که BI به گذشته و حال نگاه می‌کند، علم داده بیشتر بر حال و آینده تمرکز دارد.
چرا علم داده مهم است؟
علم داده سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات بهتری بگیرند. با دنبال کردن فرآیند این علم، می‌توانید علت یک مشکل را پیدا کنید، مطالعاتی را روی داده‌های خود انجام دهید تا مشکل را درک کنید، داده‌ها را با استفاده از الگوریتم‌ها برای آزمایش راه‌حل‌های بالقوه مدل‌سازی کنید و نتایج خود را با تصاویر توصیفی و قابل فهم مانند نمودارها و داشبوردها ارائه دهید.
کاری که می‌توانید با علم داده انجام دهید
- ناهنجاری‌هایی مانند تقلب را شناسایی کنید
- همه چیز از ایمیل گرفته تا موجودی طبقه بندی کنید
- توصیه‌هایی بر اساس رفتار گذشته به مشتریان و کارمندان بدهید
- بینش‌های عملی را از طریق گزارش‌ها و داشبوردها به اشتراک بگذارید
- خودکارسازی فرآیندهای رایج
- امتیاز و رتبه بندی آیتم ها
- پیش بینی
- تشخیص الگوها
- تشخیص چهره، صدا، فیلم، تصاویر و متن
- بهینه سازی محتوا و فرآیندها برای مدیریت ریسک‌ها و افزایش پاداش
- محصولات یا مشتریان را تقسیم بندی کنید
علم داده چگونه کار می‌کند؟
از آنجایی که علم داده حوزه بسیار وسیعی است که با وظایف مختلفی سروکار دارد، محدود کردن دقیق نحوه پاسخگویی به هر سوال می‌تواند دشوار باشد. به طور کلی، فرآیند آن که به عنوان چرخه حیات این علم نیز شناخته می‌شود، شامل مراحل زیر است:
جمع آوری
دانشمندان داده با استفاده از روش‌های مختلف، داده‌های خام ساختاریافته و بدون ساختار را از تمام منابع مرتبط در دسترس جمع‌آوری می‌کنند که عبارتند از:
- اکتساب داده ها
- ورود داده ها
- دریافت سیگنال
- استخراج داده ها
حفظ کردن
دانشمندان داده، داده‌های خام را در قالبی استاندارد قرار می‌دهند تا بتوان از آن برای تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین و سایر اشکال مدل سازی استفاده کرد که عبارتند از:
- پاک کردن داده
- پردازش داده ها
- مرحله بندی داده ها
- انبار داده ها
- معماری داده ها
روند
دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن الگوها، محدوده‌ها و توزیع مقادیر و بررسی سوگیری‌ها بررسی می‌کنند. همه این اطلاعات نشان می‌دهد که آیا داده‌ها برای تجزیه و تحلیل پیش بینی، یادگیری ماشین و سایر روش‌های تحلیلی مناسب هستند یا خیر که عبارتند از:
- داده کاوی
- خوشه بندی و طبقه بندی
- مدل سازی داده ها
- خلاصه سازی داده ها
تجزیه و تحلیل کنید
دانشمندان داده عملکردهایی را برای استخراج بینش از داده‌ها انجام می‌دهند که عبارتند از:
- تحلیل پیش بینی
- استخراج متن
- تحلیل کیفی
ارتباط برقرار کنید
دانشمندان داده یافته‌های خود را در تجسم داده‌ها مانند گزارش‌ها و نمودارها ارائه می‌کنند که درک بینش‌ها را آسان می‌کند. آن‌ها به تصمیم گیرندگان کمک می‌کنند تا بفهمند یافته‌ها چگونه بر تجارت آن‌ها تأثیر می‌گذارد. عبارتند از:
- گزارش دهی
- تجسم داده ها
- هوش تجاری
- تصمیم گیری
مطالعه بیشتر: بررسی چیستی و مزایا داده کاوی
در ابزار علم داده به دنبال چه چیزی باشم؟
بهترین ابزار علم داده برای سازمان شما باید هم برای کاربران تجاری و هم برای دانشمندان داده در دسترس باشد. وقتی همه بتوانند از قدرت علم داده برای تصمیم گیری استفاده کنند، کل سازمان سود می‌برد.
ابزارهای علم داده به متخصصان علوم داده و کاربران تجاری به طور یکسان امکان تهیه داده‌ها و ایجاد مدل‌های پیش بینی را می‌دهد. مبتدیان می‌توانند از توابع در فرآیند استخراج، طبقه بندی، خوشه بندی، پیش بینی و … استفاده کنید.
صنایع مختلف چگونه از علم داده استفاده می‌کنند؟
هر سازمان در سراسر صنایع می‌تواند از بینش‌ها و فرصت‌هایی که علم داده به ارمغان می‌آورد بهره مند شود. علم داده به کارآمدتر شدن فرآیندها و به بهبود تجربه مشتری کمک می‌کند. در ادامه به چند نمونه اشاره شده است.
- صنعت هواپیمایی می‌تواند از علم داده برای پیش بینی اختلالات سفر استفاده کند. این کار به بهتر شدن تجربه برای کارمندان و مسافران کمک می‌کند. با بینش‌های علم داده، تصمیم‌گیرندگان می‌توانند برنامه‌ریزی پروازها را کارآمدتر، تأخیر پروازها را پیش‌بینی و پیشنهادهای تبلیغاتی را شخصی‌سازی کنند.
- ادارات پلیس می‌توانند از علم داده برای ایجاد ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری حوادث استفاده کنند. این ابزارها به افسران کمک می‌کند تا بدانند چه زمانی و کجا منابع حیاتی را مستقر کنند.
- سازمان‌های صنعت مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند از علم داده برای بهبود ابزارهای پزشکی و تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده کنند.
- موسسات مالی می‌توانند از علم داده برای کشف تقلب استفاده کنند.
- شرکت‌های حمل و نقل می‌توانند از علم داده برای ایجاد مسیرهای بهتر و افزایش کارایی استفاده کنند.
