Che cos'è la scienza dei dati incentrati sul business? - dummies

All'interno dell'azienda, la scienza dei dati ha lo stesso scopo della business intelligence - convertire dati grezzi in informazioni di business che i dirigenti e i manager aziendali possono utilizzare per prendere decisioni informate sui dati.

Se disponi di un ampio set di origini dati strutturate e non strutturate che possono essere completate o meno e desideri convertirle in informazioni preziose per il supporto decisionale in tutta l'azienda, contatta un esperto di dati. La scienza dei dati incentrata sul business è multidisciplinare e incorpora gli elementi seguenti:

• Analisi quantitativa: Può essere sotto forma di modelli matematici, analisi statistiche multivariate, previsioni e / o simulazioni.

  Il termine multivariato si riferisce a più di una variabile. Un'analisi statistica multivariata è un'analisi statistica simultanea di più di una variabile alla volta.

• Capacità di programmazione: Sono necessarie le competenze di programmazione necessarie per analizzare i dati grezzi e rendere questi dati accessibili agli utenti aziendali.

• Conoscenza aziendale: È necessario conoscere l'azienda e il suo ambiente in modo da poter comprendere meglio la pertinenza dei risultati.

La scienza dei dati è una disciplina pionieristica. Gli scienziati dei dati impiegano spesso il metodo scientifico per l'esplorazione dei dati, la formazione di ipotesi e il test di ipotesi (attraverso la simulazione e la modellizzazione statistica). Gli scienziati dei dati incentrati sul business generano informazioni preziose sui dati, spesso esplorando modelli e anomalie nei dati aziendali. La scienza dei dati in un contesto aziendale è comunemente composta da

• Set di dati interni ed esterni: La scienza dei dati è flessibile. È possibile creare facilmente mash di dati aziendali da fonti interne ed esterne di dati strutturati e non strutturati. (Un mash di dati è una combinazione di due o più origini dati che vengono poi analizzate insieme al fine di fornire agli utenti una visione più completa della situazione.)

• Strumenti, tecnologie e skillset: Gli esempi qui potrebbero comportare l'utilizzo di piattaforme basate su cloud, programmazione statistica e matematica, apprendimento automatico, analisi dei dati utilizzando Python e R e visualizzazione avanzata dei dati.

Analogamente agli analisti aziendali, gli scienziati dei dati incentrati sul business producono prodotti di supporto alle decisioni da utilizzare per dirigenti aziendali e leader organizzativi. Questi prodotti includono dashboard di analisi e visualizzazioni di dati, ma in genere report e tabelle di dati non tabulari.

Dati utili nella scienza dei dati incentrata sul business

È possibile utilizzare la scienza dei dati per ricavare informazioni di business da insiemi di dati aziendali strutturati di dimensioni standard (proprio come BI) o da insiemi strutturati, semi-strutturati e non strutturati di grandi dimensioni dati.Le soluzioni di data science non sono limitate ai dati transazionali che si trovano in un database relazionale; puoi utilizzare la scienza dei dati per creare preziose informazioni da tutte le fonti di dati disponibili. Queste fonti di dati includono

• Dati commerciali transazionali: Una vera e propria fonte di dati, i dati commerciali transazionali sono il tipo di dati strutturati utilizzati nella BI tradizionale e includono dati di gestione, dati del servizio clienti, dati di vendita e marketing, dati operativi e dati sulle prestazioni dei dipendenti.

• Dati sociali relativi al marchio o al business: Un fenomeno più recente, i dati trattati da questa rubrica includono i dati non strutturati generati tramite e-mail, messaggistica istantanea e social network come Twitter, Facebook, LinkedIn, Pinterest, e Instagram.

• Dati macchina da operazioni commerciali: Le macchine generano automaticamente questi dati non strutturati, come dati SCADA, dati macchina o dati sensore.

  L'acronimo SCADA si riferisce a S upervisory C ontrol e D ata A cquisition. I sistemi SCADA sono utilizzati per controllare sistemi e apparecchiature meccanici che funzionano a distanza. Generano dati che vengono utilizzati per monitorare le operazioni di macchine e attrezzature.

• Dati file audio, video, immagine e PDF: Questi formati consolidati sono tutte origini di dati non strutturati.

Tecnologie e skillset utili nella scienza dei dati incentrata sul business

Poiché i prodotti della scienza dei dati sono spesso generati da big data, le soluzioni di piattaforma dati basate su cloud sono comuni nel campo. I dati utilizzati nella scienza dei dati sono spesso derivati ​​da soluzioni di big data ingegnerizzate da dati, come Hadoop, MapReduce e Massively Parallel Processing.

Gli scienziati dei dati sono innovatori, pensatori che devono spesso pensare fuori dagli schemi per trovare soluzioni ai problemi che risolvono. Molti scienziati di dati tendono a soluzioni open-source quando disponibili. Dal punto di vista dei costi, questo approccio va a beneficio delle organizzazioni che impiegano questi scienziati.

Gli scienziati di dati incentrati sulle imprese potrebbero utilizzare le tecniche di apprendimento automatico per trovare modelli (e ricavare informazioni da) enormi set di dati relativi a una linea di business o al business in generale. Sono esperti in matematica, statistica e programmazione e talvolta usano queste abilità per generare modelli predittivi.

In genere sanno come programmare in Python o R. Molti di loro sanno come usare SQL per interrogare dati rilevanti da database strutturati. Di solito sono abili nel comunicare le informazioni sui dati agli utenti finali: nella scienza dei dati incentrata sul business, gli utenti finali sono manager aziendali e leader organizzativi. Gli scienziati dei dati devono essere abili nell'usare mezzi verbali, orali e visivi per comunicare informazioni preziose sui dati.

Sebbene i data business -ricric servano a un ruolo di supporto decisionale nell'impresa, sono diversi dall'analista di business in quanto di solito hanno un forte background accademico e professionale in matematica, scienze, ingegneria o tutto quanto sopra. Detto questo, gli scienziati dei dati incentrati sul business hanno anche una solida conoscenza sostanziale della gestione aziendale.