علم داده چیست؟

Martin Schedlbauer ، استاد و دکترای علوم داده در دانشگاه نورث ایسترن، می‌گوید که علم داده برای تجزیه و تحلیل داده‌هایی که توسط متخصصان علم داده (که مهارت‌های جمع‌آوری، شکل‌دهی، نظم‌دهی، مدیریت و آنالیز داده‌ها را دارند) و به عنوان یک منبع مهم برای مجوز دادن به تصمیمات داده‌محور سازمان‌ها استفاده می‌شود. تقریبا هر تصمیم‌گیری مبتنی بر تعامل با فناوری، شامل داده‌ها می‌شود؛ مانند خریدهای آمازون، فید فیس‌بوک، توصیه‌های نتفلیکس و حتی تشخیص چهره مورد نیاز برای ورود به تلفن شما.

آمازون نمونه بارز این است که جمع آوری داده‌ها چقدر می‌تواند برای خریداران عادی مفید باشد. مجموعه داده‌های آمازون به یاد می‌آورد که چه چیزی خریداری کرده‌اید، چه چیزی پرداخت کرده‌اید و چه چیزی را جستجو کرده‌اید. این موضوع به آمازون اجازه می‌دهد تا نماهای صفحه اصلی بعدی خود را مطابق با نیازهای شما سفارشی کند. به عنوان مثال، اگر لوازم کمپینگ، اقلام کودک و مواد غذایی را جستجو کنید، آمازون برای شما تبلیغات یا توصیه‌های محصول برای ویتامین‌های سالمندان را اسپم نمی‌کند.  در عوض، مواردی را خواهید دید که ممکن است واقعاً برای شما مفید باشد، مانند یک صندلی کمپینگ جمع و جور برای نوزادان.

به طور مشابه، علم داده می‌تواند برای یادآوری خریدهای معمولی مفید باشد. برای مثال، اگر هر ماه پوشک سفارش می‌دهید، ممکن است هر ماه یک پیشنهاد و تخفیف استراتژیک در همان زمان مشاهده کنید. این استفاده از داده‌ها به‌عنوان یک محرک عمل می‌کند و شما را به این فکر می‌اندازد که: "تازه یادم آمد که باید پوشک بخرم، و باید آن‌ها را هم‌اکنون بخرم، زیرا تخفیف دارند."  

شرکت‌ها و مصرف‌کنندگان به طور یکسان از علم داده سود می‌برند. بر اساس تحقیقات موسسه جهانی مک‌کینزی داده‌های بزرگ می‌توانند حاشیه سود خرده‌فروش‌ها را تا 60 درصد افزایش دهند، و «خدمات فعال‌شده توسط داده‌های موقعیت مکانی شخصی می‌توانند به مصرف‌کنندگان اجازه دهند 600 میلیارد دلار مازاد اقتصادی کسب کنند»، به این معنی که می‌توانند یک کالا یا خدمات را با قیمت کمتری خریداری کنند. به عنوان مثال، اگر برای خرید جکوزی 7500 دلار بودجه اختصاص داده باشید و سپس دقیقا مدل مورد نظر خود را با 6000 دلار پیدا کنید، مازاد اقتصادی شما 1500 دلار خواهد بود. علم داده می‌تواند به طور همزمان سودآوری خرده‌فروشان را افزایش دهد و در پول مصرف‌کنندگان صرفه‌جویی کند، که یک معامله برد-برد برای یک اقتصاد سالم است.

علم داده به آینده کمک می‌کند

علم داده خرده‌فروشان را قادر می‌سازد تا بر عادات خرید ما تأثیر بگذارند، اما اهمیت جمع‌آوری داده‌ها بسیار بیشتر است. علم داده می‌تواند سلامت عمومی را از طریق ردیاب‌های پوشیدنی بهبود بخشد که افراد را برای اتخاذ عادات سالم‌تر تشویق می‌کند و می‌تواند به افراد در مورد علائم حیاتی سلامتی هشدار دهد. داده‌ها همچنین می‌توانند دقت تشخیصی را بهبود بخشند، یافتن درمان برای بیماری‌های خاص را تسریع کنند یا حتی از گسترش ویروس جلوگیری کنند. هنگامی که شیوع ویروس ابولا در غرب آفریقا در سال 2014 رخ داد، دانشمندان توانستند شیوع این بیماری را ردیابی کنند و مناطق آسیب‌پذیرتر در برابر این بیماری را پیش‌بینی کنند. این داده‌ها به مقامات بهداشتی کمک کرد تا با شیوع این بیماری مقابله کنند و از تبدیل شدن آن به یک اپیدمی جهانی جلوگیری کنند.

علم داده در اکثر صنایع کاربردهای حیاتی دارد. به عنوان مثال، داده‌ها توسط کشاورزان برای رشد و تحویل کارآمد مواد غذایی، توسط تامین‌کنندگان مواد غذایی برای کاهش ضایعات مواد غذایی، و توسط سازمان‌های غیرانتفاعی برای تقویت تلاش‌های جمع‌آوری کمک‌ها و پیش‌بینی نیازهای بودجه استفاده می‌شود.

مشاغل علم داده مورد تقاضا

کارشناسان علم داده تقریباً در هر بخش شغلی (نه فقط فناوری) مورد نیاز هستند. در واقع، پنج شرکت بزرگ فناوری (گوگل، آمازون، اپل، مایکروسافت و فیس بوک) تنها نیمی از یک درصد کارکنان ایالات متحده را استخدام می‌کنند. با این حال، برای شکستن این نقش‌های پردرآمد و پرتقاضا معمولاً به یک آموزش پیشرفته نیاز است.

متخصصان داده‌کاوی دارای تحصیلات عالی هستند (88 درصد حداقل دارای مدرک کارشناسی ارشد و 46 درصد دارای مدرک دکترا هستند) و در حالی که استثنائات قابل توجهی وجود دارد، معمولاً برای توسعه عمق دانش لازم برای کسب عنوان متخصص داده‌کاوی به یک پیشینه آموزشی بسیار قوی نیاز است. در گزارشی از KDnuggets ، که یک سایت پیشرو در زمینه داده‌های بزرگ است برخی از مشاغل پیشرو در علم داده آورده شده است که می‌توانید با مدرک پیشرفته وارد آن شوید.

1. متخصص داده‌کاوی (Data Scientist)

الزامات شغلی معمولی: داده‌ها را برای شرکت‌ها پیدا کنید، تمیز کرده و سازماندهی کنید. متخصصان داده‌کاوی باید بتوانند مقادیر زیادی از اطلاعات خام و پردازش‌شدۀ پیچیده را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوهایی را بیابند که به نفع یک سازمان است و به تصمیم‌گیری استراتژیک تجاری کمک می‌کند. در مقایسه با تحلیلگران داده، متخصصان داده‌کاوی بسیار فنی‌‌تر هستند.

2. مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)

الزامات شغلی معمولی: مهندسان یادگیری ماشین قیف‌های داده ایجاد می‌کنند و راه‌حل‌های نرم‌افزاری را ارائه می‌دهند. آنها معمولاً به مهارت‌های آماری و برنامه‌نویسی قوی و همچنین دانش مهندسی نرم‌افزار نیاز دارند. آن‌ها علاوه بر طراحی و ساخت سیستم‌های یادگیری ماشینی، مسئولیت اجرای آزمایش‌ها و تحقیقات برای نظارت بر عملکرد این‌گونه سیستم‌ها را نیز بر عهده دارند.

3.متخصص یادگیری ماشین (Machine Learning Scientist)

الزامات شغلی معمولی: الگوریتم‌ها و روش‌های داده‌کاوی به روز را که در سیستم‌های تطبیق‌پذیر (​​شامل تکنیک‌های یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و عمیق) به کار می‌رود را جستجو می‌کنند. متخصصان یادگیری ماشینی اغلب با عناوینی مانند پژوهشگر یا مهندس پژوهش نیز شناخته می‌شوند.

4. معمار برنامه‌ها (Applications Architect)

الزامات شغلی معمولی: رفتار برنامه‌های کاربردی مورد استفاده در یک تجارت و نحوه تعامل آنها با یکدیگر و با کاربران را ردیابی می‌کنند. معماران برنامه‌ها بر طراحی معماری برنامه‌ها نیز متمرکز هستند، از جمله اجزای ساختمان داده مانند رابط کاربری و زیرساخت.

5. معمار سازمانی (Enterprise Architect)

الزامات شغلی معمولی: یک معمار سازمانی مسئول همسویی استراتژی سازمان با فناوری مورد نیاز برای اجرای اهداف آن است. برای انجام این کار، آنها باید درک کاملی از کسب و کار و نیازهای فناوری آن داشته باشند تا بتوانند معماری سیستم مورد نیاز، برای برآورده کردن این نیازها را طراحی کنند.

6. معمار داده (Data Architect)

الزامات شغلی معمولی: اطمینان حاصل می‌کنند که راه‌حل‌های مبتنی بر داده برای عملکرد و طراحی برنامه‌های تحلیلی برای پلتفرم‌های متعدد ساخته شده‌اند. علاوه بر ایجاد سیستم‌های پایگاه داده جدید، معماران داده اغلب راه‌هایی برای بهبود عملکرد سیستم‌های موجود پیدا می‌کنند و همچنین برای دسترسی مدیران و تحلیلگران پایگاه داده تلاش می‌کنند.

7. معمار زیرساخت (Infrastructure Architect)

الزامات شغلی معمولی: نظارت بر این که همه سیستم‌های تجاری به طور بهینه کار می‌کنند و می‌توانند از توسعه فناوری‌های جدید و نیازمندی‌های سیستم پشتیبانی کنند. عنوان شغلی مشابه آن، معمار زیرساخت ابری است که بر استراتژی محاسبات ابری یک شرکت نظارت دارد.

8. مهندس داده (Data Engineer)

الزامات شغلی معمولی: انجام پردازش دسته‌ای یا پردازش در زمان واقعی بر روی داده‌های جمع‌آوری و ذخیره شده. مهندسان داده همچنین مسئول ایجاد و نگهداری شاهراه‌های داده هستند که یک اکوسیستم داده قوی و به هم پیوسته را در یک سازمان ایجاد می‌کند و اطلاعات را برای متخصصان داده‌کاوی قابل دسترس می‌کند.

9. توسعه‌دهنده هوش تجاری (Business Intelligence (BI) Developer)

الزامات شغلی معمولی: توسعه‌دهندگان BI استراتژی‌هایی را طراحی و توسعه می‌دهند تا به کاربران تجاری در یافتن سریع اطلاعات مورد نیاز برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر کمک کنند. آنها که به شدت از داده‌ها آگاه هستند، از ابزارهای BI استفاده می‌کنند یا برنامه‌های کاربردی تحلیلی BI سفارشی را برای تسهیل درک کاربران نهایی از سیستم‌های خود توسعه می‌دهند.

10. آمارگر (Statistician)

الزامات شغلی معمولی: متخصصان آمار، برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها به منظور شناسایی روندها و روابطی که می‌توانند برای اطلاع‌رسانی در تصمیم‌گیری سازمانی استفاده شوند، کار می‌کنند. علاوه بر این، مسئولیت‌های روزانه آمارگران اغلب شامل فرآیندهای جمع‌آوری داده‌های طراحی، انتقال یافته‌ها به ذینفعان و مشاوره استراتژی سازمانی است.

11. تحلیلگر داده

الزامات شغلی معمولی: مجموعه داده‌های بزرگ را تغییر داده و دستکاری می‌کنند تا با تحلیل مورد نظر برای شرکت‌ها مطابقت داشته باشد. برای بسیاری از شرکت‌ها، این نقش می‌تواند شامل ردیابی تجزیه و تحلیل وب و تجزیه و تحلیل تست A/B نیز باشد. تحلیلگران داده همچنین با تهیه گزارش‌هایی برای رهبران سازمانی که به طور مؤثر روندها و بینش‌های به دست آمده از تجزیه و تحلیل آنها را به هم می‌رسانند، به فرآیند تصمیم‌گیری کمک می‌کنند.

دانشمندان داده، همواره مورد تقاضا هستند

 Schedlbauer  (دکترا و استاد علوم داده در دانشگاه نورث ایسترن) در مورد آینده داده‌کاوی می‌گوید که در حالی که برخی از مشاغل علم داده احتمالاً ظرف 10 سال آینده خودکار خواهند شد، "نیاز واضحی برای متخصصانی وجود دارد که نیازهای تجاری را درک کرده، بتوانند راه‌حلی مبتنی بر داده ابداع و سپس آن راه‌حل را اجرا کنند."

متخصصان علم داده تقریباً در هر زمینه‌ای، از امنیت دولتی گرفته تا برنامه‌های دوستیابی، مورد نیاز هستند. میلیون‌ها کسب و کار و ادارات دولتی برای موفقیت و ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود به داده‌های بزرگ متکی هستند. مشاغل علم داده، تقاضای بالایی دارند و این روند به این زودی‌ها کاهش نخواهد یافت.

خدمات داده‌کاوی یسنا پارس

ما در دپارتمان مشاوره مدیریت یسنا پارس، بر آنیم تا مشاوره‌های مدیریتی مورد نیاز شما را با شیوه‌های متناسب ارائه نماییم تا بتوانید تکنیک‌های داده‌کاوی را به صورت اصولی در سازمان‌تان اجرا نمایید و در نهایت از مزایای آن بهره‌مند شوید.

خدمات مشاوره و اجرایی داده‌کاوی در شرکت یسناپارس با دو روش ذیل ارائه می‌گردد:

مشاوره به صورت منتورینگ (مربی‌گری):

در این روش ارائه خدمات مشاوره به نحوی است که بتوانید با شناخت کامل و علمی از موضوع و استفاده از دانش و تجربیات و توصیه‌های تیم مشاور به صورت جلسات حضوری، آنلاین و تلفنی و بهره گیری از مستندات آموزشی مانند کتاب، جزوه، ویدئو و ... مراحل و گام‌های استقرار نظام مذکور را در سازمانتان اجرا نمایید.

مشاور و مجری(تولید محتوا):

در این روش ارائه خدمات مشاوره با محوریت تولید محتوای بومی و متناسب با نیاز شما توسط تیم مشاوره انجام می‌شود و پس از آن تیم مشاور با همکاری شما، کلیه اقدامات متناسب با محتوای تولید شده را جهت جاری‌سازی سیستم تا رسیدن به نتیجه مطلوب برنامه‌ریزی و اجرا می‌نماید.

برای دریافت خدمات داده‌کاوی شرکت یسنا پارس می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید

دریافت خدمات داده‌کاوی شرکت یسنا پارس