Scienza dei dati riassunta in un'unica immagine

Ultimamente, il termine "Data Science" è stato di moda. Ovunque guardiamo, c'è qualcosa che ci indirizza verso la scienza dei dati. Perché è così? La risposta è abbastanza semplice: il nostro mondo si sta rapidamente trasformando in un campo basato sui dati in cui le innovazioni tecnologiche, i processi aziendali e le decisioni aziendali sono tutti definiti dai dati. In effetti, il 90% dei dati mondiali è stato generato negli ultimi due anni. Ogni giorno vengono generati quasi 2,5 quintilioni di byte di dati su scala globale. Quindi, come stiamo esattamente dando un senso a questa enorme quantità di dati?
Bene, è tutto a causa di Data Science.

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è uno studio multidisciplinare che combina l'inferenza dei dati con algoritmi avanzati, processi scientifici e tecnologia con l'obiettivo di estrarre informazioni significative nascoste all'interno di dati strutturati e non strutturati. È multidisciplinare nel senso che coinvolge i concetti, gli strumenti e le competenze nel campo della matematica, statistica, informatica e scienze dell'informazione.
Come fare una brillante carriera nei dati

In sostanza, la scienza dei dati consiste nello svelare tendenze, modelli e informazioni nascoste all'interno dei dati. Una volta che i professionisti dei dati (data scientist, analisti di dati, statistici) hanno scoperto queste preziose informazioni, gli analisti aziendali incorporano le informazioni all'interno dell'infrastruttura dell'organizzazione per migliorare il processo decisionale, aumentare le vendite e le entrate, aumentare la produttività dei dipendenti e migliorare la soddisfazione dei clienti. Data Science include anche il processo di sviluppo del "prodotto dati". Un prodotto dati si riferisce alla risorsa tecnica che sfrutta i dati per produrre soluzioni orientate agli algoritmi. Gli elenchi di consigli personalizzati sono gli esempi più eccellenti di un prodotto dati. Ad esempio, Amazon si tuffa nei dati dei consumatori per curare suggerimenti di acquisto "personalizzati" per i singoli clienti in base alla cronologia di navigazione e agli acquisti precedenti.

Ora analizziamo Data Science nelle cinque fasi, come mostrato nell'immagine sopra:

Qualità dei dati

Quando si tratta di insiemi di dati di grandi dimensioni, i dati devono prima essere valutati per determinarne l'affidabilità, l'idoneità e l'efficienza per servire a uno scopo particolare in base al contesto di un problema che deve essere affrontato. I dati vengono esaminati da varie prospettive per calcolarne l'accuratezza e la pertinenza. Nel contesto dei processi organizzativi e aziendali, è fondamentale che i dati siano affidabili in modo da poter promuovere decisioni e soluzioni aziendali sane.

Analisi statistica descrittiva

L'analisi statistica descrittiva è il processo di descrizione, presentazione e organizzazione di un particolare set di dati fornendo riepiloghi precisi sul campione di dati attraverso grafici, tabelle o calcoli numerici. I tre tipi più comuni di statistica descrittiva sono media, mediana e modale. L'analisi statistica descrittiva viene utilizzata principalmente per trasformare informazioni quantitative complesse in descrizioni di dimensioni ridotte per facilitare la comprensione.
Che cos'è la scienza dei dati? Chi è un Data Scientist? Che cos'è Analytics?

Diagnosi dei dati

Una volta stabilita la pertinenza dei dati e suddivisa in frammenti più piccoli, è necessario condurre una diagnosi dei dati per esaminare e rivedere l'infrastruttura dei dati di un'organizzazione. L'obiettivo qui è identificare i problemi all'interno della struttura dei dati e creare una strategia efficace per risolverli, eliminando contemporaneamente i possibili miglioramenti che possono essere incorporati nel sistema dei dati. Poiché l'intera infrastruttura dei dati deve essere rivista, l'analisi dei dati multivariata è il metodo ideale. L'analisi dei dati multivariata denota una tecnica statistica di analisi dei dati derivanti da più di una singola variabile.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva si riferisce alla pratica di estrarre informazioni preziose dai set di dati esistenti per prevedere possibili risultati in futuro. Sfrutta tecniche di data mining e machine learning e algoritmi statistici su dati storici per determinare la probabilità di risultati futuri. Prevedendo le possibilità future, l'analisi predittiva consente alle aziende di comprendere meglio i propri prodotti, il mercato e le tendenze dei consumatori e anche di identificare potenziali rischi e nuove opportunità per espandere la propria presenza sul mercato.

Analisi semantica

Data scientist e analisti devono analizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati come e-mail, testi, post di blog, post sui social media, tweet e molto altro. La difficoltà con i dati non strutturati è che non si hanno idee preconcette per capire come gli elementi dei dati siano correlati tra loro. È qui che entra in gioco l'analisi semantica. Facilita il raggruppamento di vari elementi di dati in base al loro quoziente di somiglianza invece delle tradizionali tecniche di classificazione (positivo, negativo e neutro). Si tratta di insegnare alle macchine come "imparare". L'analisi semantica non solo fornisce indizi rilevanti sui significati di parole diverse, ma suggerisce anche la loro relazione reciproca. Ciò può essere estremamente vantaggioso per le aziende in quanto può svelare informazioni su come i consumatori interagiscono con i loro prodotti/servizi, in che modo i prodotti/servizi creano valore per i consumatori, quali sono le loro preferenze e modelli di gusto e così via.

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