Data Science und seine wachsende Bedeutung - Als interdisziplinäres Feld befasst sich Data Science mit Prozessen und Systemen, mit denen Wissen oder Erkenntnisse aus großen Datenmengen extrahiert werden.
Die extrahierten Daten können entweder strukturiert oder unstrukturiert sein. Data Science ist eine Fortsetzung von Datenanalysefeldern wie Data Mining, Statistik und Vorhersageanalyse.
Die Datenwissenschaft ist ein weites Feld, in dem viele Theorien und Techniken verwendet werden, die Teil anderer Bereiche wie Informationswissenschaft, Mathematik, Statik, Chemometrie und Informatik sind.
Einige der in der Datenwissenschaft verwendeten Methoden umfassen unter anderem Wahrscheinlichkeitsmodelle, maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Data Mining, statistisches Lernen, Datenbank, Datentechnik, Visualisierung, Mustererkennung und Lernen, Unsicherheitsmodellierung und Computerprogrammierung.
Mit der Weiterentwicklung so vieler Daten gewinnen viele Aspekte der Datenwissenschaft immense Bedeutung, insbesondere Big Data.
Die Datenwissenschaft ist nicht auf Big Data beschränkt, was an sich schon ein großes Feld ist, da Big Data-Lösungen sich mehr auf die Organisation und Vorverarbeitung der Daten konzentrieren als auf die Analyse der Daten.
Darüber hinaus hat maschinelles Lernen in den letzten Jahren das Wachstum und die Bedeutung der Datenwissenschaft gefördert.
Was ist der Ursprung für Data Science?
Im Laufe der Jahre hat sich die Datenwissenschaft zu einem integralen Bestandteil vieler Branchen entwickelt, darunter Landwirtschaft, Marketingoptimierung, Risikomanagement, Betrugserkennung, Marketinganalyse und öffentliche Ordnung.
Mithilfe von Datenaufbereitung, Statistik, Vorhersagemodellierung und maschinellem Lernen versucht die Datenwissenschaft, viele Probleme innerhalb einzelner Sektoren und der gesamten Wirtschaft zu lösen.
Die Datenwissenschaft legt Wert auf die Verwendung allgemeiner Methoden, ohne deren Anwendung zu ändern, unabhängig von der Domäne. Dieser Ansatz unterscheidet sich von herkömmlichen Statistiken und konzentriert sich in der Regel darauf, Lösungen bereitzustellen, die für bestimmte Branchen oder Bereiche spezifisch sind.
Die traditionellen Methoden hängen davon ab, Branchen Lösungen anzubieten, die auf jedes Problem zugeschnitten sind, anstatt die Standardlösung anzuwenden.
Heutzutage hat Data Science weitreichende Auswirkungen auf viele Bereiche, sowohl in der akademischen als auch in der angewandten Forschung, wie maschinelle Übersetzung, Spracherkennung, digitale Wirtschaft einerseits und Bereiche wie Gesundheitswesen, Sozialwissenschaften, medizinische Informatik andererseits.
Es wirkt sich auf das Wachstum und die Entwicklung der Marke aus, indem es mithilfe von Techniken wie Data Mining und Datenanalyse eine Menge Informationen über Verbraucher und Kampagnen bereitstellt.
Die Geschichte der Datenwissenschaft kann auf über fünfzig Jahre zurückverfolgt werden und wurde 1960 von Peter Naur als Ersatz für die Informatik verwendet.
Im Jahr 1974 veröffentlichte Peter Concise Survey of Computer Methods, wo er den Begriff Data Science in seiner Übersicht über die zeitgenössischen Datenverarbeitungsmethoden verwendete.
Diese Methoden wurden dann in einer Reihe von Anwendungen eingesetzt. Fast zweiundzwanzig Jahre später, 1996, trafen sich die Mitglieder der Internationalen Föderation der Klassifikationsgesellschaften zu ihrer alle zwei Jahre stattfindenden Konferenz, bei der der Begriff Data Science zum ersten Mal verwendet wurde, unter dem Titel Data Science, Klassification and Related Methoden. CF Jeff Wu hielt 1997 einen Antrittsvortrag zu dem Thema, in dem er über Statistik als eine Form der Datenwissenschaft sprach.
Später im Jahr 2001 führte William S. Cleveland die Datenwissenschaft als eigenständige Disziplin ein. In seinem Artikel Data Science: Ein Aktionsplan zur Erweiterung der technischen Bereiche der Statistik bezog er Fortschritte beim Rechnen mit Daten ein, der im April 2001 in der International Statistical Review veröffentlicht wurde.
In seinem Bericht erwähnt William sechs Bereiche, von denen er glaubte, dass sie die Grundlage der Datenwissenschaft bilden: Dazu gehören multidisziplinäre Untersuchungen, Modelle und Methoden für Daten, Pädagogik, Rechnen mit Daten, Theorie und Toolevaluierung.
Im nächsten Jahr, im Jahr 2002, begann der Internationale Wissenschaftsrat: Ausschuss für Daten für Wissenschaft und Technologie mit der Veröffentlichung des Data Science Journal, das sich mit datenwissenschaftlichen Themen wie der Beschreibung von Datensystemen, deren Veröffentlichung im Internet, Anwendung und Recht befasst Probleme.
Sehr bald, im Januar 2003, begann die Columbia University auch mit der Veröffentlichung des Journal of Data Science, einer Plattform, auf der Data Worker ihre Meinungen austauschen und sich über die Verwendung und den Nutzen von Data Science austauschen konnten.
Diese Zeitschrift, die sich mit der Anwendung statistischer Methoden und qualitativer Forschung befasste, war eine Plattform, die Datenarbeitern eine eigene Stimme auf dem Gebiet der Datenwissenschaft verschaffte.
Im Jahr 2005 veröffentlichte der National Science Board langlebige digitale Datensammlungen: Ermöglichung von Forschung und Bildung im 21. Jahrhundert.
Dieser Artikel definiert Data Scientist als Informations- und Informatiker, Datenbank- und Software-Programmierer, Disziplinarexperten, Kuratoren und Experten-Kommentatoren, Bibliothekare, die für das erfolgreiche Management der digitalen Datenerfassung äußerst wichtig sind.
Ihre Hauptaufgabe ist die Durchführung kreativer Nachforschungen und Analysen, damit die Daten von Organisationen in allen Sektoren ordnungsgemäß und effektiv genutzt werden können.
Die wachsende Bedeutung der Datenwissenschaft hat wiederum zum Wachstum und zur Bedeutung der Datenwissenschaftler geführt. Diese Experten für Datenwissenschaftler sind heute ein wesentlicher Bestandteil von Marken, Unternehmen, Behörden und gemeinnützigen Organisationen.
Diese Datenwissenschaftler arbeiten unermüdlich daran, große Datenmengen zu verstehen und relevante Muster und Designs in ihnen zu entdecken, damit sie effektiv zur Verwirklichung zukünftiger Ziele und Vorgaben eingesetzt werden können.
Dies bedeutet, dass Datenwissenschaftler an Bedeutung gewinnen und das richtige Verständnis von Daten sich auch in steigenden Gehältern niederschlägt.
Einer aktuellen Studie des McKinsey Global Institute zufolge mangelt es an analytischen und Management-Fachkräften, vor allem, weil sie die große Datenmenge, die weltweit verfügbar ist, sinnvoll nutzen müssen.
Dies ist eine der dringendsten Herausforderungen in der heutigen Zeit. Ferner wird in diesem Bericht davon ausgegangen, dass bis 2018 vier bis fünf Millionen Datenanalysten erforderlich sein werden.
Darüber hinaus werden fast eine Million Manager und Analysten benötigt, die dazu beitragen können, die Ergebnisse von Big Data auf eine Weise zu nutzen, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Ziele auf eine Weise zu erreichen, die Ressourcen auf strategische und hilfreiche Weise nutzt.
Warum ist Data Science so wichtig?
Die Datenwissenschaft hat in den letzten Jahren einen sehr langen Weg zurückgelegt. Aus diesem Grund sind sie ein wesentlicher Bestandteil des Verständnisses der Arbeitsweise vieler Branchen, so komplex und komplex sie auch sein mögen.
Hier sind zehn Gründe, warum Data Science immer ein integraler Bestandteil der Kultur und Wirtschaft der globalen Welt bleiben wird:
- Data Science hilft Marken dabei, ihre Kunden viel besser und effizienter zu verstehen. Kunden sind die Seele und die Basis jeder Marke und spielen eine große Rolle für ihren Erfolg und ihr Scheitern. Durch den Einsatz von Data Science können Marken auf personalisierte Weise mit ihren Kunden in Kontakt treten und so eine bessere Markenstärke und -bindung sicherstellen.
- Einer der Gründe, warum Data Science so viel Aufmerksamkeit auf sich zieht, ist die Tatsache, dass Marken ihre Geschichte auf so engagierte und kraftvolle Weise kommunizieren können. Wenn Marken und Unternehmen diese Daten umfassend nutzen, können sie ihre Geschichte mit ihrer Zielgruppe teilen und so eine bessere Markenbindung herstellen. Denn nichts verbindet sich mit Verbrauchern wie eine wirksame und kraftvolle Geschichte, die alle menschlichen Emotionen wecken kann.
- Big Data ist ein neues Feld, das ständig wächst und sich weiterentwickelt. Da so viele Tools fast regelmäßig entwickelt werden, hilft Big Data Marken und Organisationen, komplexe Probleme in den Bereichen IT, Personal und Ressourcenmanagement auf effektive und strategische Weise zu lösen. Dies bedeutet einen effektiven Einsatz von materiellen und immateriellen Ressourcen.
- Einer der wichtigsten Aspekte der Datenwissenschaft besteht darin, dass ihre Erkenntnisse und Ergebnisse auf nahezu alle Bereiche wie Reisen, Gesundheitswesen und Bildung übertragen werden können. Das Verständnis der Implikationen von Data Science kann Sektoren dabei helfen, ihre Herausforderungen zu analysieren und sie effektiv anzugehen.
- Data Science ist für nahezu alle Branchen zugänglich. Es gibt heutzutage eine große Menge an Daten auf der Welt, und deren ordnungsgemäße Verwendung kann für Marken und Organisationen Erfolg und Misserfolg bedeuten. Der richtige Umgang mit Daten ist der Schlüssel zum Erreichen von Markenzielen, insbesondere in den kommenden Zeiten.
Vor diesem Hintergrund nimmt die Datenwissenschaft eine große und vorrangige Rolle im Funktions- und Wachstumsprozess von Marken ein. Ein Data Scientist zu sein ist daher eine erstklassige Position für jede Person, da sie die große Aufgabe hat, Daten zu verwalten und Lösungen für ihre Probleme sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation bereitzustellen.
Heute eröffnen Data Scientists neue Möglichkeiten für Experimente und Forschung. Sie experimentieren mit Technologien zum Sammeln von Informationen und entwickeln ausgefeilte Modelle und Algorithmen, um Marken bei der Beantwortung einiger der größten Herausforderungen zu unterstützen, denen sie gegenüberstehen. Ein Data Scientist wird wichtige Funktionen und Rollen ausüben, von denen einige die folgenden umfassen:
- Verknüpfen Sie neue und unterschiedliche Daten, um Produkte anzubieten, die den Wünschen und Zielen ihrer Zielkunden entsprechen
- Verwenden Sie Señordaten, um Wetterbedingungen zu erkennen und Lieferketten umzuleiten
- Entdecken Sie Betrugsfälle und Anomalien auf dem Markt
- Erhöhen Sie die Geschwindigkeit, mit der auf Datensätze zugegriffen und diese integriert werden können
- Identifizieren Sie die beste und innovativste Art, das Internet zu nutzen, damit Marken ihre Chancen umfassend nutzen können
Während der Einzelhandel ein Bereich ist, in dem Data Science enorme Auswirkungen haben kann. Nehmen wir zum Beispiel den Fall, in dem die ältere Generation sich daran erinnert, eine erstaunliche Interaktion mit dem örtlichen Ladenbesitzer gehabt zu haben.
Dieser Ladenbesitzer war in der Lage, alle Bedürfnisse des Kunden auf personalisierte Weise zu erfüllen. Mit der Zeit ging diese persönliche Aufmerksamkeit jedoch in der Entstehung und dem Wachstum von Supermärkten verloren.
Mithilfe von Datenanalysen können Marken jedoch eine persönliche Verbindung zu ihren Kunden herstellen. Mithilfe von Data Science müssen Marken ein besseres und umfassenderes Verständnis dafür entwickeln, wie Kunden ihre Produkte verwenden.
Das bedeutet, dass Einzelhändler, die wettbewerbsfähig sind, ein tieferes Verständnis dafür entwickeln müssen, wie Kunden ihre Produkte verwenden. Effizienz bedeutet, dass Einzelhändler das richtige Produkt dem richtigen Kunden zuordnen müssen, obwohl sich diese beiden Objekte ständig weiterentwickeln.
Was ist die Zukunft von Data Science und Data Scientist?
Während der Einzelhandel ein greifbares Feld ist, in dem die Auswirkungen der Datenwissenschaft deutlich sichtbar sind, kann die Datenwissenschaft auch weitreichende Auswirkungen auf andere Bereiche haben. Dazu gehören Gesundheitswesen, Energie und Bildung.
Da sich diese Bereiche ständig weiterentwickeln, nimmt auch die Bedeutung der Datenwissenschaft rapide zu.
Auf dem Gebiet der Gesundheitsfürsorge werden einerseits ständig neue Medikamente entdeckt und andererseits muss eine bessere Versorgung der Patienten geschaffen werden.
Data Science kann dem Gesundheitssektor durch den Einsatz von Methoden und Techniken helfen, Lösungen zu finden, die die Patientenversorgung und -zufriedenheit auf ein neues Niveau heben.
Die Gesundheitsbranche entwickelt sich ständig weiter und Data Science kann ihnen helfen, die Patienten in allen Phasen besser zu versorgen. Ein weiteres Gebiet, das wirklich von der Datenwissenschaft profitieren kann, ist die Bildung.
Mit Technologien wie Smartphones und Laptops, die ein integraler Bestandteil des Bildungssystems sind, kann Data Science dazu beitragen, bessere Möglichkeiten zu schaffen, damit die Schüler konstruktiv lernen und ihr Wissen erweitern können.
Ein weiteres Beispiel dafür, wie die Datenwissenschaft der Gesellschaft helfen kann, ist ihre Anwendung und Nutzung in der Energie. Der Energiesektor steht heute vor einem radikalen Wandel. Von Öl über Gas bis hin zu erneuerbaren Energien müssen wir neue und innovative Wege finden, um Energie zu nutzen.
Data Science kann uns helfen, die Herausforderungen der steigenden Nachfrage und der nachhaltigen Zukunft zu meistern und gleichzeitig die besten Lösungen zu gewährleisten. Dies bedeutet, dass Datenwissenschaftler eine breite Palette von Lösungen entwickeln müssen, um die Herausforderungen in allen Branchen zu meistern.
Dies ist keine leichte Aufgabe, und deshalb benötigen sie die Ressourcen und Systeme, mit denen sie dieses Ziel erreichen können. In allen Branchen und Volkswirtschaften müssen Datenwissenschaftler zu kreativen Denkern werden, die High-End-Tools verwenden, um Lösungen zu entwickeln, die über alle Branchen hinweg angewendet werden können.
Alles in allem sind Data Scientists heute die Zukunft der Welt. Sie werden bald ein integraler Bestandteil der Organisation sein und der Welt helfen, große globale Herausforderungen zu bewältigen, die wiederum weitreichende Auswirkungen auf alle Länder haben können.
Das ist der Grund, warum es das Gebot der Stunde ist, die Fähigkeiten und die Kreativität von Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt zu entwickeln, damit sie den Menschen helfen können, das Leben, die Produkte und Dienstleistungen auf völlig neue Weise zu erleben.