Khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh là gì?

Trong doanh nghiệp, khoa học dữ liệu phục vụ cho mục đích tương tự như tình báo kinh doanh - dữ liệu thô vào những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh mà lãnh đạo doanh nghiệp và các nhà quản lý có thể sử dụng để đưa ra các quyết định thông tin.

Nếu bạn có nhiều bộ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc có thể hoặc không hoàn chỉnh và bạn muốn chuyển đổi những nguồn này thành những hiểu biết có giá trị để hỗ trợ quyết định trong toàn doanh nghiệp, hãy gọi cho nhà khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh là đa ngành và kết hợp các yếu tố sau:

Có thể dưới dạng mô hình toán học, phân tích thống kê đa biến, dự báo, và / hoặc mô phỏng. Từ

đa biến đề cập đến nhiều biến. Một phân tích thống kê đa biến là một phân tích thống kê đồng thời của nhiều biến tại một thời điểm. Kỹ năng lập trình:

Bạn cần những kỹ năng lập trình cần thiết để phân tích dữ liệu thô và làm cho dữ liệu này có thể tiếp cận được với người dùng doanh nghiệp. Bạn cần có kiến ​​thức về doanh nghiệp và môi trường của nó để bạn có thể hiểu rõ hơn về sự liên quan của các phát hiện của bạn.

Khoa học dữ liệu là một môn học tiên phong. Các nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng phương pháp khoa học để khảo sát dữ liệu, tạo lập giả thuyết, và kiểm định giả thuyết (thông qua mô hình mô phỏng và thống kê). Các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh tạo ra những hiểu biết về dữ liệu có giá trị, đôi khi bằng cách khám phá các mẫu và dị thường trong dữ liệu kinh doanh. Khoa học dữ liệu trong một bối cảnh kinh doanh thường bao gồm

Bộ dữ liệu bên trong và bên ngoài:

Dữ liệu khoa học linh hoạt. Bạn có thể tạo dữ liệu doanh nghiệp từ các nguồn bên trong và bên ngoài của dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc một cách dễ dàng. (A

• data mash-up là sự kết hợp của hai hay nhiều nguồn dữ liệu sau đó được phân tích cùng nhau để cung cấp cho người dùng một cái nhìn hoàn toàn hơn về tình hình hiện tại) Các công cụ, công nghệ và skillsets: Các ví dụ ở đây có thể bao gồm việc sử dụng các nền tảng đám mây, lập trình thống kê và toán học, học máy, phân tích dữ liệu sử dụng Python và R, và hình dung dữ liệu tiên tiến.

• Giống như các nhà phân tích doanh nghiệp, các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh sản xuất ra các sản phẩm hỗ trợ ra quyết định cho các nhà quản lý kinh doanh và lãnh đạo tổ chức để sử dụng. Các sản phẩm này bao gồm bảng điều khiển phân tích và hình ảnh hóa dữ liệu, nhưng thường không phải báo cáo và bảng dữ liệu dạng bảng. Dữ liệu có ích trong khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh

Bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết về doanh nghiệp từ các bộ dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc chuẩn như BI hoặc từ các bộ có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc lớn dữ liệu.Giải pháp khoa học dữ liệu không giới hạn trong dữ liệu giao dịch nằm trong cơ sở dữ liệu quan hệ; bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có giá trị từ tất cả các nguồn dữ liệu có sẵn. Dữ liệu kinh doanh giao dịch là loại dữ liệu có cấu trúc được sử dụng trong BI truyền thống và bao gồm dữ liệu quản lý, dữ liệu dịch vụ khách hàng, dữ liệu bán hàng và tiếp thị, dữ liệu kinh doanh giao dịch là

Dữ liệu kinh doanh giao dịch:

dữ liệu hoạt động và dữ liệu về hiệu suất của nhân viên.

• Dữ liệu xã hội liên quan đến thương hiệu hoặc doanh nghiệp: Một hiện tượng gần đây hơn, dữ liệu được bao gồm trong các phiếu tự đánh giá này bao gồm dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra thông qua email, tin nhắn tức thì và các mạng xã hội như Twitter, Facebook, LinkedIn, Pinterest, và Instagram.

• Dữ liệu máy từ hoạt động kinh doanh: Máy tự động tạo ra dữ liệu phi cấu trúc, như dữ liệu SCADA, dữ liệu máy, hoặc dữ liệu cảm biến.

• Từ viết tắt SCADA đề cập đến S

  upervisory C ontrol và D khám phá A . Các hệ thống SCADA được sử dụng để điều khiển các hệ thống và thiết bị cơ học từ xa. Chúng tạo ra dữ liệu được sử dụng để giám sát hoạt động của máy móc và thiết bị. Dữ liệu tệp tin âm thanh, video, hình ảnh và tệp PDF: Các định dạng được xây dựng tốt này là tất cả các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Các công nghệ và các kỹ năng hữu ích trong khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh

• Vì các sản phẩm của khoa học dữ liệu thường được tạo ra từ dữ liệu lớn, các giải pháp nền tảng đám mây dựa trên đám mây phổ biến trong thực tế. Dữ liệu được sử dụng trong khoa học dữ liệu thường bắt nguồn từ các giải pháp dữ liệu lớn về kỹ thuật dữ liệu, như Hadoop, MapReduce và Quá trình song song hóa dữ dội. Các nhà khoa học về dữ liệu là những nhà tư tưởng sáng tạo, tiên phong, những người luôn phải nghĩ đến bên ngoài để giải quyết các vấn đề họ giải quyết. Nhiều nhà khoa học dữ liệu hướng tới các giải pháp nguồn mở khi có. Từ góc độ chi phí, cách tiếp cận này mang lại lợi ích cho các tổ chức sử dụng các nhà khoa học này.

Các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh có thể sử dụng các kỹ thuật học máy để tìm ra các mô hình trong các tập dữ liệu lớn và liên quan đến một ngành kinh doanh hay một doanh nghiệp lớn. Họ có kỹ năng về toán học, thống kê, và lập trình, và đôi khi họ sử dụng các kỹ năng này để tạo ra các mô hình tiên đoán.

Họ thường biết làm thế nào để chương trình bằng Python hoặc R. Hầu hết trong số họ biết làm thế nào để sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu có liên quan từ cơ sở dữ liệu có cấu trúc. Họ thường có kỹ năng giao tiếp dữ liệu thông tin chi tiết cho người dùng cuối - trong khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh, người dùng cuối là nhà quản lý kinh doanh và lãnh đạo tổ chức. Các nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng sử dụng các phương tiện bằng miệng, miệng và trực quan để truyền đạt thông tin chi tiết có giá trị.

Mặc dù các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh đóng vai trò hỗ trợ quyết định trong doanh nghiệp, họ khác với nhà phân tích doanh nghiệp vì họ thường có trình độ học vấn và chuyên môn về toán học, khoa học, kỹ thuật hoặc tất cả các vấn đề trên. Điều này cho biết, các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh cũng có kiến ​​thức sâu rộng về quản lý kinh doanh.