دنیای امروز، دنیای دیتا ساینس

همان‌طور که دنیا وارد عصر داده‌های کلان و حجیم می‌شود، نیاز به ذخیره‌سازیِ این داده‌ها هم بالاتر می‌رود. ذخیره‌سازی و دسته‌بندیِ این اطلاعات تا سال 2010، یکی از بزرگترین چالش‌ها و مشکلاتِ سازمان‌های صنعتی بود.

 

به حدی که یکی از تمرکزهای اصلیِ کارشناسان، بر روی ایجاد یک چارچوب مناسب و راه‌حل برای ذخیره‌ی داده‌ها زوم شده بود. پس از این‌که دانشمندان توانستند مشکل ذخیره‌سازی اطلاعات و داده‌ها را حل کنند، چالش دیگری پیشِ روی آن‌ها قرار گرفت: پردازش داده‌ها!

 

دیتا ساینس دقیقا همان فوت کوزه‌گری بود که به دادِ دانشمندان و کارشناسانِ داده رسید. تمامی ایده‌های شگفت‌انگیز و بُهت‌آوری که در فیلم‌های علمی‌تخیلیِ هالیوودی می‌بینید، همگی از طریق دیتاساینس می‌توانند به حقیقت مبدل شوند.

 

دیتا ساینس را می‌توان آینده‌ی هوش تجاری دانست. با توجه به این‌که هوش تجاری و دیتاساینس سراسر دنیای امروز را فراگرفته، همگی باید بدانند که دیتا ساینس چیست و چگونه می‌تواند در یک کسب‌وکار مفید واقع شود. جهش در این مقاله به شما مفهوم دیتا ساینس و اهمیت آن را در استخراج اطلاعات ارزشمند نشان خواهد داد. همراه ما باشید.

 

 

دیتا ساینس چیست؟

دیتا ساینس به تلفیقی از تجهیزات، الگوریتم‌ها و ماشین‌هایی گفته می‌شود که هدف‌شان بر پایه‌ی کشفِ الگوهای پنهان، در داده‌های خام خلاصه شده است. اما اگر دیتاساینس این است، پس چه تفاوتی با آمار و احتمال دارد؟ تفاوت آمار و احتمال با دیتاساینس را می‌توان در "شرح" و "پیش‌بینی" دانست!  به عبارت ساده‌تر، یکی با مدرک و گواهً یک امر قطعی را شرح می‌دهد و دیگری تنها پیش‌بینی‌ای از قضایا را مطرح می‌کند.

 

دیتا ساینتیست کیست و چه تفاوتی با تحلیلگر داده دارد؟

دیتا ساینتیست مفاهیم مختلفی را در برمی‌گیرد. در معنای ساده، دیتا ساینتیست به کسی گفته می‌شود که هنرِ دیتا ساینس را عملی می‌سازد. عبارت "دیتا ساینتیست" از زمانی تبدیل به یک واژه‌ی روال و معمول شد، که کارشناسان متوجه شدند دیتا ساینتیست‌ها اطلاعات خود را به طور تخصصی و از منابع بخصوص استخراج می‌کنند. کاری که کاملا آن‌ها را در دسته‌ی متمایزی از تحلیل‌گرانِ داده، آمارشناسان و ریاضی‌دانان قرار می‌دهد.

 

اگر بخواهیم به طور خلاصه به تفاوت تحلیل‌گران و دیتا ساینتیست‌ها بپردازیم، می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:

 

 

همان‌طور که در تصویرِ بالا می‌بینید، تحلیلگران داده یا دیتا آنالیست‌ها معمولا پردازش تاریخچه‌ی داده‌ها را برعهده دارند. حال آن‌که دیتا ساینتیست‌ها نه تنها بر روی تجزیه و تحلیل اکتشافی تمرکز می‌کنند؛ بلکه با ماشین‌ها و الگوریتم‌های پیچیده‌ای هم سروکار دارند.

 

این ماشین‌ها و الگوریتم‌ها، وقوع یک حادثه یا اتفاق را در آینده معین می‌سازند. بنابراین دیتا ساینتیست به کسی گفته می‌شود که داده‌ها را از زوایای مختلف مورد بررسی قرار می‌دهد. بخصوص که در برخی موارد، نیاز است داده‌ها از زاویه‌ای مورد بررسی قرار بگیرند که تابحال هیچ فردی آن‌ها را از آن زاویه بررسی نکرده است.

 

 

چرا دیتاساینس؟

در گذشته نیاز به دیتا ساینس، با توجه به داده‌های کوچک و ساختاریافته چندان احساس نمی‌شد. چرا که به سادگی می‌شد این اطلاعات را از طریق تجهیزات هوش تجاری اجرا و آنالیز کرد. سیستم‌های سنتیِ داده بیشتر ساختار‌یافته بودند.

 

ولی مشکل این بود که اکثر داده‌ها به صورت ساختار‌نیافته و یا نیمه‌ساختار‌یافته وجود داشتند. این‌جا بود که خلا یک دانش عمیق و گسترده به نام دیتاساینس احساس می‌شد. با توجه به این‌که تجهیزاتِ هوش تجاری نمی‌توانستند از پسِ پردازش حجم سنگین و تنوع گسترده‌ای از داده‌ها بربیایند؛ کارشناسانً دیتاساینس را واردِ علوم جهانی کردند، تا با پردازش تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته و با کمک الگوریتم‌های متعدد، بتوان به بهترین برداشت و استنتاج از داده‌ها رسید.

 

اما این‌ها تنها دلایل شهرت روزافزونِ دیتا ساینس نبوده و نیستند! اولین دلیل شهرت و محبوبیت بسیارِ دیتاساینس، این بود که می‌توان با کمک آن، علم بیشتری درباره‌ی مشتریان کسب کرد. بنابراین مدل تجاری و محصولات خود را به گونه‌ای خلق خواهید کرد، که بیشترین تطابق را با نیاز مشتری داشته باشد.

 

دومین دلیلی که دیتا ساینس را بیش از پیش مشهور ساخت، ایجاد سناریوهای مختلف در اتخاذ یک تصمیم بود. این داده‌ها سرعت تصمیم‌گیری کارشناسان و مدیران را به شدت بالا می‌برد و این تصمیمات با اطمینان بیشتری اخذ می‌شوند.

 

البته که دیتاساینس از تحلیلِ احتمالی هم بهره می‌جوید. یکی از موارد کاربرد آن را می‌توان مربوط به هواشناسی دانست. شاید هواشناس برای تعیین هوای روزهای آینده مستقیما از دیتاساینس بهره نگیرد؛ اما برای تعیین احتمالِ وقوع هرگونه پیامد طبیعی، بیشترین استفاده را از دیتاساینس می‌برند.

 

 

دیتاساینس چه کاربردی دارد؟

به طور کلی، دیتا ساینس در زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که پژوهشگر بخواهد تصمیمات و پیش‌بینی‌های خود را از حدِ پیش‌بینی‌های ساده‌ی تحلیلی فراتر ببرد. به این شکل، این پیش‌بینی‌ها با دقت عمل بیشتر، چاشنیِ تحلیلِ تجویزی و اطلاعات ماشینی خواهد شد.

 

به این شکل، داده‌های تجربی دانشمندان و مدیران داده به کمک هم می‌آید، تا یک شرکت تصمیمات بهتری اتخاذ کند. بخصوص وقتی شرکت با ایده‌های پیچیده‌ای طرف است؛ دیتاساینس به دانشمندان کمک می‌کند تا بتوانند بازده، خدمات و محصولات بهتری را شکل دهند.

 

به این شکل، یک شرکت پیشرفت بیشتر و بهتری را به خود خواهد دید. دیتاساینس را می‌توان در هر زمینه‌ای، از مدیریت یک سازمان گرفته، تا بازاریابی، فروش محصولات و خدمات به مشتری و حتی مدیریت عملکردِ شرکت‌ها و سازمان‌ها به کار بست. این دانش، این روزها به طرز جدی دنبال می‌شود و نیاز به آن در هر زمینه و صنعتی احساس می‌شود.

 

 

یک دیتا ساینتیست چگونه کار می‌کند؟

کارشناس دیتا ساینس یا دیتا ساینتیست، وظیفه‌ی شکستن کُدِ مسائل داده‌ای را برعهده دارد. این کار را هم از طریق تخصص و تبحر خود در آنالیز، تجزیه و تحلیل داده‌ها به انجام می‌رساند. این کارشناسان با فاکتورهای متعددی مانند ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتری و... کار می‌کنند.

 

هرچند که ممکن است دیتا ساینتیست‌ها به طور کامل با هر کدام از این زمینه‌ها آشنا نباشند، حتی شده به طور مقدماتی از آن اطلاع دارند. به اطلاع از آخرین تکنولوژی‌های روز علاقمندید؟ باید بدانید که حتی در ارائه‌ی آخرین تکنولوژی‌های روز هم به دیتاساینس نیاز است.

 

بنابراین دیتا ساینتیست باید بتواند راه‌حل مشکلات پیش‌رو را از طریق تجهیزات در دسترس حل کند. بعلاوه باید بتواند به نتایج حیاتی مورد نیازِ صنایع و سازمان‌ها برسد و از همه مهم‌تر، از داده‌های خام بیشترین استفاده را ببرد.

 

دیتا ساینتیست‌ها پس از بررسی کامل اطلاعات، آن را به سازمان‌ها ارائه می‌دهند. این داده‌های تجزیه و تحلیل شده، در واقع ترکیبی از داده‌های خام ساخت‌یافته یا ساختارنیافته است.

 

 

تفاوت هوش تجاری و دیتا ساینس

دیتا ساینس یک روش مستقیم و اکتشافی‌ست، که بر روی داده‌های کنونی و پیشینِ یک شرکت تمرکز می‌کند. این در حالی‌ست که هوش تجاری در اصل داده‌های پیشین را برای کسب اطلاعات در رابطه با یک موضوع، کندوکاو می‌کند.

 

هوش تجاری کارشناس را به منابع داخلی و خارجی مرتبط می‌سازد. به این شکل، کارشناس و تحلیلگر می‌تواند با کمک این منابع، نتایج مدنظر خود را آماده‌ سازد، سوال مطرح کند و برای این سوالات به دنبال پاسخ بگردد.

 

به این شکل، کارشناس می‌تواند مشکلات یک کسب‌وکار را حل نماید. هوش تجاری تحلیلگران و مدیران سازمانی را قادر می‌سازد تا تاثیرِ وقایع خاص را در آینده‌ی نزدیک، محاسبه نمایند.

حال آن‌که دیتا ساینس، با هدف اتخاذ دقیق‌ترین تصمیم، بازده و خروجیِ آینده‌ی یک سازمان را تجزیه و تحلیل می‌کند. این علم حتی می‌تواند پاسخی برای سوالات نامحدود فراهم سازد. این سوالات حتی پرسش‌هایی را که با "چگونه" و "چه چیزی/چیزهایی" آغاز می‌شوند را هم دربرمی‌گیرد.

 

از دیگر تفاوت‌های هوش تجاری و دیتا ساینس، می‌توان به این اشاره کرد که منابع هوش تجاری بیشتر داده‌های ساختار‌یافته هستند. این در حالی‌ست که دیتاساینس هم داده‌های ساختار‌یافته و هم داده‌های ساختارنیافته را تحت پوشش قرار می‌دهد.

 

روش کارِ هوش تجاری بیشتر شامل داده‌های بصری و آماری‌ست. حال آن‌که روشِ دیتاساینس آمار، روش فراگیری ماشین، تجزیه و تحلیل گراف‌ها، برنامه‌نویسی برپایه‌ی زبان‌شناسی عصبی و... را هم شامل می‌شود.

 

علاوه بر این، تجهیزات هوش تجاری بیشتر شامل R، Pentaho، Microsoft، BI، QlikView می‌شود. حال آن‌که تجهیزات دیتاساینس بیشتر RapidMiner، Weka، BigML و R را شامل می‌شود.