Scienza dei dati, informazioni commerciali sugli steroidi

Scienza dei dati, informazioni commerciali sugli steroidi

Scienza dei dati, informazioni commerciali sugli steroidi

Data Science e raccolta di informazioni aziendali sono talvolta, erroneamente, utilizzati come termini intercambiabili. Sia la raccolta di dati scientifici che quella di informazioni aziendali offrono una grande quantità di funzionalità e vantaggi aggiuntivi alla tua azienda, anche se sono diversi.

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Alcuni anni fa Business Information, noto anche come BI, era il re delle informazioni utilizzate per differenziare la tua azienda dalla concorrenza. La BI è stata raccolta da un software sofisticato che ha studiato i database di un’azienda ed ha estratto informazioni e KPI rilevanti che sono stati utilizzati per prendere decisioni a livello dirigenziale e dirigenziale.

Tuttavia, i Big Data hanno bussato alla porta con la sua miriade di informazioni non strutturate provenienti da ogni parte, e la BI ha iniziato a lottare perché aveva bisogno di dati più strutturati su cui lavorare.

Gli analisti di dati che fino a tempi più recenti erano l’assunzione di lusso di aziende più grandi, hanno iniziato a essere più ricercati. Utilizzando un software appropriato, potrebbero integrare la massa di Big Data e trovare non solo KPI e report decisionali, ma anche informazioni predittive con alti livelli di accuratezza. La capacità degli analisti di dati di ottenere non solo informazioni passate, ma anche previsioni future significava che le aziende con analisti di dati avevano informazioni molto più utilizzabili con cui gestire ed espandere le proprie aziende. Veramente informazioni che erano BI sotto steroidi.

BI chiederà “che cosa è successo in passato?” Gli analisti di dati si chiederanno “cosa è successo in passato e accadrà in futuro?” ed entrambi riceveranno informazioni di supporto accurate e dimostrabili. La BI lavora solo sulle informazioni passate, mentre Data Science esamina le tendenze, le previsioni e le potenziali attività per creare i propri report. La BI ha bisogno di informazioni strutturate, spesso statiche, mentre la scienza dei dati può anche lavorare su informazioni in rapido movimento, difficili da trovare e non strutturate. Anche se entrambi utilizzano il software, le aziende stanno passando dalla BI all’analisi dei dati.

Ovviamente, questo ora significava che gli analisti di dati sono diventati una merce scarsa e questo ruolo è ora noto come uno dei lavori meglio retribuiti sul mercato IT, quindi si spera che inizino a essere disponibili analisti di dati ben addestrati. Anche il software di Data Science sta migliorando rapidamente, ma anche cambiando man mano che la raccolta di informazioni matura. I modelli che stanno alla base degli analisti di dati sono molto più complessi di quelli utilizzati dalla BI e si stanno evolvendo man mano che la scienza dei dati e la raccolta di Big Data maturano.

Allora, qual è la sfida di lavorare con i Big Data? Sono quelle V – Velocità dei dati che entrano nell’azienda, il volume dei dati è spesso vasto, soprattutto se vengono utilizzati i dati dei social media e, infine, la varietà di dati, gran parte dei quali non sono i dati strutturati che il software BI cerca.

Quando le aziende passano dalla BI alla scienza dei dati possono interrogare anche le informazioni non strutturate e questo significa che non devono pagare o hanno il problema di forzare i Big Data non strutturati in un magazzino strutturato. Risparmiare sui costi, problemi con i dati e garantire che le informazioni siano valide.

L’utilizzo di Data Science significa anche che l’azienda ha un vantaggio rispetto ai suoi concorrenti che utilizzano semplicemente la BI. Sono in grado di fare previsioni su un insieme di dati molto più ampio e queste previsioni si basano su informazioni valide. Un grande vantaggio e un vero motivo per utilizzare Data Science – BI con steroidi.