İş Merkezli Veri Bilimi nedir? - mankenler

Veri şirketi, işletme içinde, işletme istihbaratının yaptığı gibi - dönüştürmek için kullandığı aynı amaca hizmet eder Ham veriler, işletme liderleri ve yöneticilerin veri ile bilgilendirilmiş kararlar vermek için kullanabilecekleri iş anlayışlarına dönüştürürler.

Yapısal ve yapılandırılmamış veri kaynaklarının tamamlanmış veya olmayabilecek büyük setleriniz varsa ve bu kaynakları, kurum çapında karar destek için değerli bilgilere dönüştürmek istiyorsanız, bir veri bilimcisi çağırın. İş merkezli veri bilimi çok disiplinli ve şu öğeleri içermektedir:

Nicel analiz: Matematiksel modelleme, çok değişkenli istatistiksel analiz, tahmin ve / veya simülasyon şeklinde olabilir.

çok değişkenli teriminde birden fazla değişken söz konusudur. Çok değişkenli istatistiksel analiz, aynı anda birden fazla değişkene eşzamanlı istatistiksel bir analizdir.
Programlama becerileri: Hem ham verileri analiz etmek hem de iş kullanıcıları tarafından erişilebilir hale getirmek için gerekli programlama becerilerine sahip olmanız gerekir.
İşletme bilgisi: Bulgularınızın alakalılığını daha iyi anlayabilmeniz için işletme ve çevresi hakkında bilgiye sahip olmanız gerekir.

Veri bilimi, öncü bir disiplindir. Veri bilimcileri genellikle veri araştırması, hipotez oluşturma ve hipotez testleri için bilimsel yöntemi kullanır (simülasyon ve istatistiksel modelleme yoluyla). İş merkezli veri bilimcileri, iş verilerindeki kalıpları ve anormallikleri araştırarak değerli veri içgörüler üretirler. Bir ticari bağlamda veri bilimi genelde

İç ve dış veri kümeleri: Veri bilimi esnektir. Dahili ve harici kaynaklardan yapısal ve yapılandırılmamış verilerle oldukça kolay bir şekilde iş verileri mash-up'ları oluşturabilirsiniz. (A data mash-up iki veya daha fazla veri kaynağının kombinasyonudur ve daha sonra kullanıcılara durumun daha kapsamlı bir görünümünü sunmak için birlikte analiz edilir.)
Araçlar, teknolojiler ve beceri setleri: Buradaki örnekler, bulut tabanlı platformlar, istatistiksel ve matematiksel programlama, makine öğrenimi, Python ve R'yi kullanarak veri analizi ve gelişmiş veri görselleştirme yöntemlerini içerebilir.

İş analistleri gibi, iş merkezli veri bilimcileri de işletme yöneticileri ve organizasyon liderleri için karar destek ürünleri üretmektedir. Bu ürünler analitik kontrol panellerini ve veri görselleştirmelerini içerir, ancak genellikle tabular veri raporları ve tabloları değildir.

İş merkezli veri bilimlerinde kullanışlı veriler

Yapısal iş verilerinin standart boyutlu kümelerinden (aynı BI gibi) veya yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük kümelerden veri.Veri bilimi çözümleri, ilişkisel bir veritabanında oturan işlem verileri ile sınırlı değildir; mevcut tüm veri kaynaklarından değerli bilgiler oluşturmak için veri bilimini kullanabilirsiniz. Bu veri kaynakları,

İşlemsel iş verilerini içerir: İşlemsel iş verileri, geleneksel BI'de kullanılan yapılandırılmış veriler türüdür ve yönetim verileri, müşteri hizmetleri verileri, satış ve pazarlama verileri, operasyonel veriler ve çalışan performans verileri.
Marka veya işletme ile ilgili sosyal veri: Daha yeni bir olgu, bu metnin kapsadığı veriler, e-postalar, anında mesajlaşma ve Twitter, Facebook, LinkedIn, Pinterest gibi sosyal ağlar aracılığıyla oluşturulan yapılandırılmamış verileri, ve Instagram.
İşletme işlemlerinden alınan makine verileri: Makineler SCADA verileri, makine verileri veya sensör verileri gibi yapılandırılmamış verileri otomatik olarak üretirler.

Kısaltması SCADA, S değerli C ontrol ve D ata A buluşmalarına atıfta bulunmaktadır. SCADA sistemleri, uzaktan çalıştırılan mekanik sistem ve ekipmanları kontrol etmek için kullanılır. Makinelerin ve ekipmanların işlemlerini izlemek için kullanılan verileri üretirler.
Ses, video, resim ve PDF dosyası verileri: Bu iyi kurulmuş formatlar tümü yapılandırılmamış veriler kaynağıdır.

İş merkezli veri bilimlerinde kullanışlı teknoloji ve beceri setleri

Veri bilimi ürünlerinin çoğu zaman büyük veriden üretildiği için, alanda bulut tabanlı veri platformu çözümleri yaygındır. Veri bilimlerinde kullanılan veriler çoğunlukla Hadoop, MapReduce ve Massively Parallel Processing gibi veri-mühendisliği uygulanmış büyük veri çözümlerinden türemiştir.

Veri bilimcileri, çözdükleri problemlere kesin çözümler üretmek için çoğu kez kutunun dışına düşünmek zorunda olan yenilikçi, ileri düşünen kişilerdir. Birçok veri bilimcisi mevcut olduğunda açık kaynaklı çözümlere yönelmektedir. Maliyet açısından, bu yaklaşım bu bilim adamlarını istihdam eden organizasyonlara fayda sağlar.

İş merkezli veri bilimcileri, bir iş kolu ya da genel işletme ile ilgili büyük veri setlerinde kalıplar bulmak (ve bunlardan alınan bilgiler elde etmek için) makine öğrenme tekniklerini kullanabilir. Matematik, istatistik ve programlama konusunda yeteneklidirler ve bazen bu modelleri tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanırlar.

Genellikle Python'da veya R'de nasıl programlanacaklarını biliyorlar. Çoğu, yapılandırılmış veritabanlarından ilgili verileri sorgulamak için SQL'i nasıl kullanacaklarını biliyor. Genellikle, veri merkezlerini son kullanıcılarla iletişim kurmada yeteneklidirler; iş merkezli veri bilimlerinde son kullanıcılar işletme yöneticileri ve organizasyonel liderlerdir. Veri bilimcileri, değerli veri analizlerini iletmek için sözlü, sözlü ve görsel araçları kullanmada becerikli olmalıdır.

İş merkezli veri bilimcileri, işletmedeki karar destek rolüne rağmen, matematik, bilim, mühendislik veya hepsinin üzerinde güçlü akademik ve mesleki geçmişe sahip olduklarından iş analistlerinden farklıdırlar. Bu, iş merkezli veri bilimcilerinin de işletme yönetimi konusunda güçlü bir maddi bilgiye sahip olduklarını söyledi.