Bei einer Branche mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,5% kann man sich mehrere Anwendungen vorstellen, bei denen Data Science im Mittelpunkt steht. Das Szenario der Data Science wächst und verbreitet sich rasant, nicht nur im Inland, sondern auch international. Mehr als 40% des Analytics-Umsatzes stammen aus Ländern wie den USA und Großbritannien. Dies zeigt, dass das Analytics-Geschäft viele Anwendungen der Data Science gefunden hat, um die Geschäftsqualität zu steigern.
DATENWISSENSCHAFT
Data Science ist ein Bereich, der verschiedene Fächer und Fachgebiete wie Mathematik, Statistik, Informatik usw. zusammenbringt. Abgesehen von diesen gibt es auch Mikro- und Spezialkenntnisse, die man verbessern muss. Neben technischen Fähigkeiten muss man auch über Kenntnisse verfügen den Geschäftssinn, die Arbeitsweise einer Geschäftseinheit zu verstehen und alle aktuellen Markttrends zu kennen.
Data Science wird in Branchen wie digitalem Marketing, E-Commerce, Gesundheitswesen, Bildung, Verkehr, Unterhaltung usw. eingesetzt. Analytics wird von allen Arten von Unternehmen wie privaten, öffentlichen und gemeinnützigen Organisationen eingesetzt, da das Hauptthema darin besteht, Mehrwert zu bieten die Kunden und steigern die Effizienz ebenfalls.
SCHRITTE IN DER DATENWISSENSCHAFT
Data Science umfasst verschiedene Aktivitäten und Techniken, die für nur ein Ziel kombiniert werden, um zu wissen, was im Datenstapel verborgen ist. Daten können aus vielen Quellen stammen, z. B. aus externen Medien und aus dem Internet, aus staatlichen Umfragedatensätzen und aus internen Datenbanken des eigenen Unternehmens. Was auch immer die Quelldaten sein mögen, sie müssen sorgfältig und mit Schlauheit bearbeitet werden, um die Bedeutung herauszufinden.
Die damit verbundenen Schritte sind:
- Rahmen der Ziele: Dies ist der allererste Schritt der Datenanalyse. Hier muss das Management wissen, was es von seinem Datenanalyseteam erwartet. Dieser Schritt umfasst auch die Definition von Parametern zur Messung der Leistung der gewonnenen Erkenntnisse.
- Festlegen der Geschäftsressourcen: Um ein Problem zu lösen, müssen auch genügend Ressourcen zur Verfügung stehen. Wenn ein Unternehmen nicht in der Lage ist, seine Ressourcen für eine neue Innovation oder einen neuen Workflow-Kanal aufzuwenden, sollte man keine Zeit mit bedeutungslosen Analysen verschwenden. Mehrere Metriken und Hebel sollten vorpositioniert werden, um der Datenanalyse eine Richtung zu geben.
- Datensammlung: Mehr Datenmengen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, ein Problem zu lösen. Begrenzte Datenmengen und die Beschränkung auf wenige Variablen können zu Stagnation und halbherzigen Einsichten führen. Daten sollten aus verschiedenen Quellen wie Internet, Internet der Dinge (IoT), sozialen Medien usw. und mit verschiedenen Mitteln wie GPS, Satellitenbildgebung, Sensoren usw. gesammelt werden.
- Datenreinigung: Dies ist der kritischste Schritt, da fehlerhafte Daten zu irreführenden Ergebnissen führen können. Algorithmen und Automatisierungsprogramme entfernen Inkonsistenzen, falsche Zahlen und Lücken aus den Daten.
- Datenmodellierung: Dies ist der Teil, in dem maschinelles Lernen und Geschäftssinn zum Einsatz kommen. Dazu müssen Algorithmen erstellt werden, die sich auf die Daten beziehen und die Ergebnisse und Empfehlungen enthalten, die für die strategische Entscheidungsfindung erforderlich sind.
- Kommunizieren und optimieren: Gefundene Ergebnisse werden kommuniziert und Maßnahmen ergriffen, und die Ausführung der getroffenen Entscheidung wird überprüft. Wenn die Modelle funktionierten, wird das Datenprojekt erfolgreich ausgeführt. Wenn nicht, werden Modelle und Techniken optimiert und beginnen erneut.
Source by Shalini M