Vad är datavetenskap?
Datavetenskap är en disciplin som handlar om stora mängder data som hämtas från olika källor. Det är ett av de snabbast växande områdena eftersom antalet datakällor har ökat kraftigt under de senaste åren.
Data science-lösningar uppnås med hjälp av en rad olika verktyg som extraherar relevant information och hittar dolda mönster som kan användas för att fatta affärsbeslut och strategisk planering. För att få fram relevanta uppgifter måste datavetare kunna integrera statistik, artificiell intelligens, matematik, maskininlärning, avancerad analys samt programmering.
Kompetens och verktyg
Det som kännetecknar datavetare är deras förmåga att ställa frågor för att hitta vägar till det okända. De ansvarar också för att bygga statistiska modeller och skriva algoritmer, så det är helt avgörande för dem att ha statistiska och matematiska kunskaper. De måste också ha starka tekniska färdigheter, t.ex:
- dataanalys;
- lager/dataförvaring;
- maskininlärning;
- objektorienterad programmering;
- Java och Python för datavetenskap;
- datahantering;
- utveckling av programvara;
- statistik;
- visualisering av data.
Och behärska verktyg som:
- Tableau;
- PySpark;
- Hadoop;
- SAS;
- BigML;
- Apache Spark;
- MATLAB.
Alla dessa färdigheter och verktyg krävs för att kunna utforma modelleringsprocesser och skapa prediktiva modeller och algoritmer. Dessa används vidare för att lösa komplexa problem och använda datavetenskap i näringslivet.
Roller och ansvar
I allmänhet arbetar datavetare nära sina kunders företag för att förstå deras primära mål och fastställa hur stora datamängder kan användas för att öka produktiviteten. De skapar prediktiva modeller och algoritmer och utformar datamodelleringsprocesser för att extrahera och analysera de data som behövs för projektet. Även om varje projekt är annorlunda följer datavetenskapsprocessen för att samla in och analysera data vanligtvis nedanstående väg:
- Ställa relevanta frågor för att inleda processen för att hitta och samla in information;
- samla in uppgifter;
- rengöring och behandling av uppgifterna;
- integrera och lagra data;
- Undersökning av inledande uppgifter och analys av explorativa uppgifter;
- välja en eller flera potentiella algoritmer och modeller;
- tillämpa tekniker som är utformade för datavetenskap;
- Mätning och förbättring av resultaten;
- presentera och rapportera slutresultatet till intressenterna;
- göra justeringar enligt återkoppling.
När processen är klar är det dags att upprepa samma steg för att lösa ett nytt problem i ett nytt projekt.
Vad är dataanalys?
Eftersom företag och sociala medier genererar en enorm mängd information, t.ex. kundrelaterade uppgifter eller loggfiler, vill de utnyttja den insamlade informationen till sin fördel. Det är där dataanalysen kommer in och hjälper till.
Dataanalys analyserar enorma datamängder för att upptäcka osynliga mönster, korrelationer och trender och få en värdefull förståelse för att fatta smarta affärsbeslut, göra bättre marknadsföring och förbättra effektiviteten totalt sett. Det är därför som konsultverksamhet inom dataanalys är populär bland företag som vill använda dataanalys för att öka affärsresultatet.
Kompetens och verktyg
För dataanalytiker är det också viktigt att ha en matematisk eller statistisk bakgrund eller att lära sig de verktyg som behövs för att fatta beslut med hjälp av siffror, eftersom de måste utforma databaser och datasystem och underhålla dem med hjälp av statistiska verktyg. De viktigaste färdigheterna för dataanalytiker är följande:
- datautvinning och modellering;
- SQL;
- dataanalys och visualisering;
- statistisk analys;
- maskininlärning;
- Databashantering och databasrapportering;
- prediktiv analys;
- dataprogrammering.
De nödvändiga verktygen är bland annat:
- Python;
- R;
- Tableau;
- Apache Spark;
- QlikView;
- SAS;
- Power BI.
Alla dessa är viktiga för att samla in data, organisera och analysera dem.
Roller och ansvar
En dag i dataanalytikers liv kan variera beroende på målen för dataanalysprojekt och i vilken utsträckning organisationen har infört datadriven teknik och praxis. Dataanalytikerns ansvarsområden omfattar dock rutinmässigt följande:
- utvinning av data från primära och sekundära källor;
- Utformning och underhåll av databaser och datasystem;
- använda olika medier för att tolka datamängder;
- Samarbeta med en dataanalytiker, programmerare eller organisationsledare för att utveckla riktlinjer och systemändringar;
- rapportering av resultat.
Dessutom bör dataanalytiker förstå grunderna i statistik och veta hur databaser fungerar.
Skillnaden mellan datavetenskap och dataanalys
Den grundläggande skillnaden mellan de två områdena är vilken del av big data som prioriteras. Även om både dataanalys och datavetenskap arbetar med data och ofta anses vara samma sak, är de två olika discipliner.
Datavetenskap fokuserar på att utforma och skapa nya processer för att modellera data. Verksamheten bygger huvudsakligen på användning av prototyper, prediktiva modeller, algoritmer och anpassade analyser.
Å andra sidan handlar dataanalys mer om att utforska stora datamängder i syfte att identifiera trender, ta fram diagram och hjälpa företag att fatta mer strategiska och effektiva beslut.
Dataanalytiker vs. datavetare: jämförelse av färdigheter
Skillnaden mellan en datavetare och en dataanalytiker beror på deras expertis när det gäller att använda stora datamängder. En dataanalytiker använder deskriptiva testmetoder för att rapportera faktauppgifter och ge normativa analyser. Å andra sidan måste en datavetare ha kunskap om hela analysresan och generera värde för företag med hjälp av data.
Låt oss titta på jämförelsetabellen nedan för att få en mer exakt förståelse för skillnaderna mellan dataanalytikers och datavetares färdigheter.
Framtiden för datavetenskap och dataanalys
Hur ser framtiden ut för Big Tech? Hur kommer tekniken att utvecklas under de kommande åren och hur kommer dessa förändringar att påverka hur företag och människor hanterar sina data?
Datavetenskap och dataanalys har utan tvekan en ljus framtid och kommer att ge några av de bäst betalda jobben. Vare sig det handlar om ett ökat beroende av stora datanätverk eller om tillväxten inom teknik för maskininlärning och artificiell intelligens är potentialen enorm. Vi får vänta och se hur dessa områden växer och hjälper företagen.
Bottenlinje
Med tiden inser fler och fler organisationer behovet av att hantera de data de producerar, vilket skapar en enorm efterfrågan på tjänster och lösningar för datavetenskap och dataanalys. Och denna växande efterfrågan kommer att fortsätta att skjuta i höjden även efter ett par decennier, vilket banar väg för nya och innovativa dataanalysföretag och specialister.
