Data science ja data-analytiikka

Tämän päivän maailma ei ole täydellinen ilman dataa. Käyttäjät tuottavat päivittäin valtavia määriä dataa. Jos tätä dataa voidaan jotenkin analysoida ja tulkita niin, että voidaan vangita se, mitä käyttäjä haluaa, ja tehdä innovaatioita sen mukaisesti, voisimme luoda vallankumouksellisen järjestelmän, jossa yritykset voivat tarjota huipputeknisiä ratkaisuja tavallisen ihmisen kohtaamiin ongelmiin, ja vieläpä alhaisin kustannuksin. Vielä parempi on se, että tämä järjestelmä voi kehittyä ja parantaa itseään niin, että se on päivä päivältä innovatiivisempi. Tämä vallankumous on datatiede, ja siihen kuuluu data-analytiikka, koneoppiminen ja paljon muuta.

Tutustutaan tässä artikkelissa big dataan, datatieteeseen ja tiedetään sitten, miten ne eroavat toisistaan.

Yleinen käyttötapaus

Juuri nimensä mukaisesti big data tarkoittaa paljon dataa – strukturoimatonta tai raakaa. Kasvavien vaatimusten ja vuorovaikutteisten liiketoimintamallien myötä perinteinen tapa kerätä dataa ei enää riitä. Eri lähteistä päivittäin syntyvää valtavaa tietomäärää kutsutaan big dataksi. Seuraavaksi tarvitaan järjestelmiä, jotka pystyvät kokoamaan datan, suodattamaan sen relevantin kohderyhmän mukaan, soveltamaan joitakin tilastollisia ja koneoppimisen malleja ja ennustamaan tulevia päätöksiä nykyisten tietojen perusteella. Ajattele sitä palautejärjestelmänä. Data-analytiikka tekee osan tästä – tilastollisen analyysin suorittaminen datajoukoille vastausten löytämiseksi liiketoimintaongelmiin. Loppuosa – datan jäsentäminen, koneoppiminen, ennakoiva analyysi ja visualisointi – kuuluu datatieteeseen.

Olet varmasti nähnyt tällaista älykkyyttä Facebook-syötteessäsi. Jos näet tietyn tyylisiä videoita tai tekstejä, sinulle näytetään samanlaisia mainoksia myös jatkossa. Keskimäärin, vaikka viettäisit Facebookissa noin 10 minuuttia, näet muutaman sinua kiinnostavan videon ja ”tykkäät” jonkun postauksista. No, kaiken tämän datan (big data) Facebook kerää pitääkseen kirjaa kiinnostuksistasi ja epäkiinnostuksistasi.

Kuka käyttää tätä dataa?

Kone.

Kyllä. Valintojesi perusteella Facebook antaa sinulle seuraavaksi samanlaisia ehdotuksia. Jos esimerkiksi pidät Bournvitasta, saatat saada mainoksen Cadburyn juomasuklaasta tai muista vastaavista juomista. Toisaalta, jos valitset, ettet halua nähdä bournvita-mainosta ensimmäisellä kerralla, sinulle ei myöskään näytetä muita vastaavia mainoksia lähitulevaisuudessa.

Kuvittele, kuinka monimutkainen järjestelmän täytyy olla, joka huolehtii räätälöinnistä näin pienellä tasolla jokaiselle käyttäjälle!

Tämä on sama tapa, jolla myös verkkokauppa toimii!

Kaikki tämä tehdään data-analytiikan ja datatieteen avulla.

Artikkelissamme Data Analyst vs Data Scientist olemme eritelleet näiden roolien vastuualueet. Saat hyvän käsityksen siitä, miten molemmat liittyvät toisiinsa ja ovat kuitenkin erilaisia.

Mitä on data-analytiikka?

Yllä olevan esimerkin kautta näemme, että on olemassa paljon raakadataa, jota kerätään ja jota voidaan analysoida asianmukaisella tavalla liiketoiminnan hyötyjen saamiseksi. Tällaista datan analysointia, jolla haetaan tietoa ja saadaan merkityksellisiä oivalluksia liiketoimintaongelman ratkaisemiseksi, kutsutaan data-analytiikaksi.

Data-analytiikassa käytetään useita työkaluja ja tekniikoita valtavan suuren datan analysoimiseksi vastakohtana puhtaalle inhimilliselle toiminnalle ja datan manuaaliselle järjestämiselle. Data-analytiikka sisältää seuraavat yksinkertaiset vaiheet –

• Tietovaatimusten määrittäminen ja ryhmittely. Tämä voi perustua kohderyhmään tai liiketoimintaongelmaan. Tiedot voidaan ryhmitellä millä tahansa sopivimmalla tavalla, esimerkiksi iän, sijainnin, sukupuolen, kiinnostuksen kohteiden, elämäntyylin jne…
• Tietojen kerääminen erilaisista lähteistä verkossa ja sen ulkopuolella – tietokoneista, fyysisistä kyselyistä, sosiaalisesta mediasta jne…
• Datan järjestäminen analysointia varten. Yleisin tapa järjestää tietoja on taulukkolaskenta, vaikka Apache Hadoopin ja Sparkin kaltaiset kehykset ovatkin ottamassa vauhtia taulukkolaskentaohjelmien korvaamiseksi.
• Puutteelliset, epäjohdonmukaiset ja päällekkäiset tietokokonaisuudet poistetaan ja tiedot puhdistetaan ennen analysointia. Tässä vaiheessa datassa olevat virheet korjataan ja datasta tulee valmis analysoitavaksi.

Data-analytiikassa data-analyytikolla on jo tietoa käsissään – esimerkiksi liiketoimintaongelma – ja hän työskentelee tunnetun tietojoukon parissa tarjotakseen kuvailevaa, ennakoivaa, diagnostista tai määrittelevää analyysiä. Lue lisää näistä täältä.

Data-analytiikasta on tulossa yhä tärkeämpää kaikilla tärkeimmillä aloilla, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa, vähittäiskaupassa, matkailussa ja ravintola-alalla. Aloita data-analytiikan matkasi helposti opittavilla opetusohjelmillamme.

Mitä on data science?

Data science on laajempi kuin data-analytiikka. Voidaan sanoa, että data-analytiikka sisältyy datatieteeseen ja on yksi datatieteen elinkaaren vaiheista. Se, mitä tapahtuu ennen datan analysointia ja sen jälkeen, on kaikki osa datatiedettä.

Data-analyytikon kaltaisten ohjelmointikielten, kuten Pythonin ja SQL:n, tuntemuksen lisäksi datatieteessä yhdistetään tilastollinen tietämys ja toimialatietämys, jotta datasta voidaan tuottaa oivalluksia, jotka voivat merkittävästi parantaa liiketoimintaa. Datatieteen asiantuntijat käyttävät koneoppimisalgoritmeja kaikenlaiseen dataan – tekstiin, kuvaan, videoon, ääneen jne… – tuottaakseen tekoälyjärjestelmiä, jotka pystyvät ajattelemaan kuin ihminen.

Datatieteessä on seuraavat pääkomponentit –

• Tilastotiede – Tilastotiede käsittelee datan keräämistä, analysointia, tulkintaa ja esittämistä matemaattisin menetelmin.
• Datan visualisointi – Datatieteen tulokset esitetään visuaalisesti houkuttelevina kaavioina, kaaviopohjina ja graafisina kuvioina, mikä tekee niistä helppoja tarkastella ja ymmärtää. Tämä auttaa myös nopeuttamaan päätöksentekoa korostamalla tärkeimpiä johtopäätöksiä.
• Koneoppiminen – Tämä on olennainen osa-alue, jossa käytetään älykkäitä algoritmeja, jotka oppivat itsestään ja ennustavat ihmisen käyttäytymistä mahdollisimman tarkasti.

Datatieteen asiantuntija tunnistaa ja määrittelee mahdolliset liiketoimintaongelmat erilaisista, toisiinsa liittymättömistä lähteistä ja hankkii näistä lähteistä tietoja. Kun data on analysoitu data-analytiikan avulla, muodostetaan malli, jonka tarkkuutta testataan iteratiivisesti.

Data Science vs. Data Analytics: Head to Head Comparison

Nyt kun olemme selvillä jokaisesta alasta, tehkäämme data-tieteen ja data-analytiikan head to head -vertailu, jotta saamme selkeämmän kuvan.

Yhteenvetona

Tämä hierarkiakaavio kiteyttää melko hyvin datatieteen ja data-analytiikan välisen eron.

Kuvan lähde tässä.

Kuten olet ehkä jo tajunnut, datatiede on laaja ja tarjoaa lupaavamman tulevaisuuden. Jos kuitenkin haluat olla lähempänä ohjelmointia, data-analytiikka voisi olla paras lähtökohtasi. Yksi asia on selvä – molemmat alat ovat datanälkäisiä, ja sinun on työskenneltävä laajasti datan parissa, jotta ymmärrät kokonaisuuden. Datatiede sisältää koko liiketoimintaprosessin sidosryhmien mukaan ottamisesta, tarinankerronnasta, data-analyysistä, valmistelusta, mallien rakentamisesta, testauksesta ja käyttöönotosta. Data-analytiikka on yksi datatieteen vaiheista – ja suuri sellainen – jossa iso data analysoidaan ja siitä poimitaan oivalluksia, jotka valmistellaan graafien, kaavioiden ja kaavioiden muodossa. Data-analytiikasta on helpompi siirtyä tikapuita ylöspäin datatieteeseen. Lue kattava listamme datatieteen haastattelukysymyksistä ja nappaa unelmiesi työpaikka jo tänään.

Väki lukee myös:

• Top 10 Python Data Science -kirjastoa
• Top Data Science -haastattelukysymykset
• R for Data Science
• 10 parasta Data Science -kirjaa
• Mitä on data-analyysi?
• Data-analyytikon ja datatutkijan ero
• Miten tulla data-analyytikoksi ilman kokemusta
• R vs Python: Huomattava ero, josta saatat olla kiinnostunut
• Parhaat data-analytiikan kurssit
• Difference between Data Science vs Machine Learning