Прогресс идет вперед. Функции СБ не только сохранность, проведение расследований, проверка контрагентов и т.д., но и предоставление БИЗНЕСУ все более расширенного вида услуг. СБ это не затратная структура БИЗНЕСА, а полноценный участник бизнес-процессов, направленных на получение прибыли БИЗНЕСОМ.
Предлагаем рассмотреть новое направление развития СБ. Это сбор данных, анализ, прогнозирование с помощью Data science. На основе полученных данных совершенствовать бизнес-процессы, выявляя уязвимости.
Внедряя у себя Data science СБ становится более мощной и влиятельной структурой в составе БИЗНЕСА.
Вопрос: А надо ли идти по такому пути, совершенствуя свои навыки или оставить все как есть?
Data science это о том, что нас окружает и влияет на наши решения. Это искусство получения знаний из данных, которое предстоит познать каждому в разной степени. Ведь сегодня наука о данных приобретает огромное значение для бизнеса, промышленности и исследований на фоне растущей диджатилизации. Впервые услышав о Data science, вам, скорее всего покажется это чем-то невероятно сложным и недоступным. Но стоит лишь немного разобраться в этой теме, вы откроете для себя эту дисциплину совершенно с другой стороны.
Data science это одновременно несколько направлений: математика, статистика, программирование, аналитика, искусственный интеллект. В совокупности это все используется для последующего принятия решений и стратегического планирования.
Что такое Data Science и какие цели?
Data Science это дисциплина, что объединяет в себе различные роли, инструменты и процессы, которые помогают собирать полезные сведения о бизнесе. В целом, работа с данным происходит в несколько этапов, а именно:
Сбор.
Это начало жизненного цикла и в этом случае могут быть использованы как необработанные структурированные, так и неструктурированные данные из огромного количества источников. Сбор происходит различными методами: от ручного ввода, просмотра веб-страниц до потоковой передачи данных из систем и устройств в режиме реального времени. Источником могут быть структурированные и неструктурированные данные: файлы журналов, видео, аудио, изображения, социальные сети и прочее.
Хранение и обработка.
Поскольку данные представлены в разных форматах и структурах, компании рассматривают различные системы хранения, исходя из типа данных. В свою очередь, стандарты в отношении хранения и структуры данных устанавливаются командами по управлению. Это позволяет упростить рабочие процессы, связанные с моделями аналитики, машинного обучения и глубокого обучения. Этот этап включает в себя очистку, преобразование и объединение данных с использованием заданий ETL (извлечение, преобразование, загрузка) или других технологий. Это необходимо для повышения качества данных перед их загрузкой в хранилище. Все это может звучать очень сложно, но, если изучить эту тему, Data Science покажется чем-то невероятно интересным.
Анализ.
На этом этапе, пожалуй, начинается самое интересное. Специалисты по данным проводят предварительный анализ, чтобы изучить закономерности, диапазоны и распределения значений в данных. Исследование направлено на то, чтобы простимулировать аналитиков данных разработать гипотезы для A/B-тестирования. Это также необходимо для определения релевантности данных для использования при моделировании прогнозной аналитики, машинного обучения и/или глубокого обучения. В зависимости от точности модели, компании часто полагаются на эту информацию, принимая бизнес-решения.
Формирование отчета.
Финальным этап – публикация результатов анализа в виде отчетов и других вариантов визуализации данных. В таком виде намного проще воспринимать информацию и то, как она влияет на бизнес. Создать визуализации можно с помощью компонентов языков программирования R или Python.
Вопрос в том, для чего это все нужно?
Можно сказать лишь одну вещь точно, Data Science помогаете во взвешенном принятии решений и прогнозировании. Data Science нашла применение в различных областях и стала междисциплинарным поле, которое объединяет знания из статистики, математики, программирования и области предметных знаний для анализа данных, извлечения информации и выявления закономерностей. И чтобы понять всю важность Data Science и то, как это влияет на принятие решений, стоит рассмотреть роль этой дисциплины в разных контекстах.
Обработка и анализ данных
С помощью Data Science можно анализировать большие объемы данных, которые были получены из разных источников. Тщательный анализ помогает обнаружить скрытые паттерны, способные повлиять на принятие решений.
Прогнозирование и моделирование
Наука о данных подразумевает использование статистических и машинно-обучаемых моделей для прогнозирования будущих событий и выдачи результатов на основе исторических данных. К примеру, возьмем прогнозирование спроса на продукцию, цен на рынке или поведения клиентов. Имея все эти сведения, производители могут выпускать столько продукции, сколько необходимо, чтобы покрыть спрос или устанавливать цены в зависимости от покупательской возможности клиентов. И это далеко не единственный пример, где можно использовать прогнозирование.
Оптимизация процессов
Куда же без этого. Благодаря глубокому анализу, компаниям проще находить пробелы в бизнес-процессах и находить решения, которые помогут оптимизировать работу всей компании или конкретного отдела таким образом, чтобы повысить эффективность.
Разработка рекомендательных систем
Data Science делает весомый вклад в создание персонализированных рекомендаций. Их вы можете встретить в интернет-магазинах или на стриминговых сервисах вроде Spotify или YouTube. Пользователи получают только тот контент или предложения по товарам, которые соответствуют их предпочтениям.
Принятие решений
Data Science – это тот инструментарий, который способен предоставить фактическую информацию и аналитику. Полученные данные помогают принимать более обоснованные решения, которые помогут в бизнесе.
Прогнозирование поведения клиентов
С наукой о данных иногда намного легче предсказать предпочтения и поведение клиентов. Это, в свою очередь, позволяет быстро и точно настраивать маркетинговые стратегии и улучшать обслуживание клиентов.
Анализ рисков и уязвимостей
Не стоит забывать про роль Data Science в анализе рисков и поиске уязвимых мест в различных областях, таких как финансы или кибербезопасность.
Data Science используется во многих сферах, в том числе в медицине, науке, логистике, энергетике и прочее. И где бы эта дисциплина не нашла бы применение, она играет ключевую роль в принятии решений, оптимизации и повышении производительности. В свою очередь, специалисты по данным правильно применяют полученную информацию, но при этом необязательно несут прямую ответственность за все процессы.
Говоря про обязанности специалиста по данным, который также известен как Data Scientist, стоит обратить внимание на тот факт, что они могут совпадать с обязанностями аналитиков, особенно когда речь об исследовательском анализе данных и визуализации. Но в целом, требования к навыкам специалиста по данным значительно шире, в сравнении с тем же аналитиком. А из общего между ними можно выделить использование распространенных языков программирования, таких как R и Python.
Чтобы выполнять все эти задачи, Data Scientist должны обладать определенными навыками в области компьютерных наук. Обязанности такого спеца выходит далеко за рамки рядового бизнес-аналитика или аналитика данных. И тут мы подходим к теме навыков Data Scientist. Для таких специалистов важно уметь вот что:
- Знать достаточно про бизнес, чтобы задавать уместные вопросы и уметь определить уязвимые места бизнеса.
- Применять статистику и информатику для анализа.
- Использовать широкий спектр инструментов и методов для подготовки и извлечения данных. Тут важно знать не только БД, но инструменты интеллектуального анализа, а также методы интеграции данных.
- Извлекать полезные данные с помощью прогнозной аналитики и искусственного интеллекта.
- Писать программы для автоматизации обработки данных и расчетов.
- Объяснять, как можно использовать результаты для решения бизнес-задач.
- Сотрудничать с другими специалистами по обработке и анализу данных.
Все это скиллы, которые пользуются большим спросом и если вы решили начать карьеру в области Data Science, попробуйте изучать различные языки программирования для обработки и анализа.
Развитие Data Science приносит массу преимуществ современным компаниям, а именно:
- Возможности прогнозировать текущий доход и оценивать эффективность бизнеса, а также определять направление развития компании.
- Возможность моделировать новые тактики и стратегии для их успешной реализации в компании.
- Автоматизировать процессы для снижения операционных затрат, повышать эффективность деятельности организации.
- Использовать решения, основанные на искусственном интеллекте, чтобы предоставлять клиентам продукты и услуги высокого качества, тем самым повышая их удовлетворенность.
Использование Data Science в различных сферах
Data Science - это универсальная дисциплина, которая использует методы, алгоритмы и инструменты для извлечения знаний и информации. Но самое интересное то, что она нашла применение в различных сферах, обеспечивая улучшение производительности, принятие более обоснованных решений и оптимизацию бизнес-процессов. Чаще всего Data Science используется в таких сферах, как:
Бизнес и маркетинг. Data Science нашла применение в этой области для анализа данных о продажах, потребителях и рынке. Доступ к инструментам аналитики позволяет определить тренды и понять потребительское поведение. Кроме того, не стоит исключать возможность прогнозирования спроса, продаж для оптимизации запасов.
Здравоохранение. Тот объем данных, который используется в медицине, сложно даже представить, но его можно использовать, чтобы спрогнозировать риски заболеваний или улучшить диагностику. В общем, вариантов применения может быть множество, в том числе для прогнозирования результатов лечения, оптимизации ведения мед.карт и прочее.
Финансы и банковское дело. В этой сфере, как и в сфере здравоохранения, преобладает огромный объем данных, которые могут быть использованы для разработки моделей риска для кредитного скоринга и предотвращения мошенничества, для определения оптимальных инвестиционных стратегий или анализа поведения клиентов.
Транспорт и логистика. Data Science уже широко используется для оптимизации маршрутов и расписаний для снижения затрат, а также для улучшения эффективности транспортных средств. Также стоит упомянуть про прогнозирование спроса на транспортные услуги для более эффективного планирования и предоставления услуг, мониторинг и обработку данных для обеспечения безопасности.
В том числе Data Science широко применяется в сфере образования, в государственном управлении, в сфере общественных услуг и прочее. Эта дисциплина полезна для разработки систем мониторинга и предсказания для улучшения общественной безопасности и кризисного управления и в целом, возможности применения Data Science постоянно расширяются. Стоит отметить, что успешное использование Data Science требует хорошего понимания бизнес-потребностей и компетентности в анализе и машинном обучении.
Обзор на основные инструменты в Data Science
Теперь о важном. Специалисты в сфере Data Science в своей практике используют различные инструменты анализа и обработки данных. В большинстве случаев они полагаются на популярные языки программирования, используя их для исследований. Большинство инструментов имеют открытый исходный код и поддерживают встроенное статистическое моделирование, машинное обучение и графические возможности. Самыми популярными языками программирования в этой области являются:
- R. Это язык программирования с открытым исходным кодом с собственной средой разработки – R Studio.
- Python. Это динамичный и гибкий язык программирования, который включает множество библиотек, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib, для быстрого анализа.
Также Data Scientist использует в своей практике SAS – это комплексный набор инструментов, в том числе для визуализации. Дополнительно Data Scientists приобретают навыки использования платформ обработки больших данных, таких как Apache Spark, фреймворк с открытым исходным кодом Apache Hadoop и БД NoSQL. В целом, выбор инструментов, которые используются для анализа и обработки данных невероятно большой, и охватить все их в одной статье достаточно сложно.
ИСТОЧНИК: https://habr.com/ru/articles/748914/
