Τα τελευταία χρόνια ακούμε παντού για το Data Science και τη δύναμη των δεδομένων. Κι όχι αδικώς, καθώς κάθε μέρα δημιουργούνται 2,5 πεντάκις εκατομμύρια bytes στοιχείων. Στην εποχή της πληροφορίας λοιπόν, η ικανότητα να κατανοούμε και να αξιοποιούμε αυτά τα δεδομένα αποτελεί ένα από τα ισχυρότερα πλεονεκτήματα για κάθε επαγγελματία, επιχείρηση ή οργανισμό.
Στο πλαίσιο αυτό, σε αυτό το άρθρο θα δούμε τι ακριβώς είναι το Data Science, ποια είναι τα οφέλη του και γιατί είναι τόσο καθοριστικό για το μέλλον μας.
Πώς ορίζεται το Data Science
Το Data Science είναι το διεπιστημονικό πεδίο που συνδυάζει τη στατιστική, την επιστήμη των υπολογιστών και τη γνώση του εκάστοτε αντικειμένου (domain knowledge) με στόχο την εξαγωγή χρήσιμων συμπερασμάτων από ποικίλα δεδομένα. Περιλαμβάνει τη συλλογή, τον καθαρισμό, την ανάλυση και την ερμηνεία δεδομένων, καθώς και τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη και την υποστήριξη των αποφάσεων.
Με πιο απλά λόγια, πρόκειται για τον κλάδο που μετατρέπει τα “ακατέργαστα” δεδομένα σε χρήσιμες πληροφορίες. Οι επιστήμονες δεδομένων (data scientists) λοιπόν αξιοποιούν εργαλεία πληροφορικής, αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και μεθοδολογίες ανάλυσης για να επιλύσουν σύνθετα προβλήματα και να ανακαλύψουν μοτίβα ή τάσεις που δεν είναι εύκολα ορατές με μία απλή ανάγνωση.
Πώς διαφοροποιείται από το Data Analysis
Το Data Analysis και το Data Science είναι δύο στενά συνδεδεμένες αλλά διαφορετικές έννοιες στον κόσμο των δεδομένων. Αν και αρκετά συχνά το Data Science συγχέεται με την ανάλυση δεδομένων, φαίνεται ότι ο εν λόγω κλάδος το πηγαίνει ένα βήμα παραπέρα: δεν εξετάζει απλώς τι συνέβη στο παρελθόν, αλλά κάνει προβλέψεις και δημιουργεί μοντέλα για το μέλλον.
Είναι συνεπώς εμφανές ότι ο επαγγελματίας data analyst αν και ασχολείται κι αυτός με την ανάλυση data, διαφοροποιείται από τον data scientist, καθώς επικεντρώνεται σε διαφορετικά πεδία της επιστήμης των δεδομένων.
Τι είναι τα Big Data
Ένα χαρακτηριστικό του Data Science είναι ότι δουλεύει με τεράστιους όγκους δεδομένων (Big Data), τα οποία μπορεί να είναι είτε δομημένα (π.χ. πίνακες με αριθμούς) είτε αδόμητα (π.χ. κείμενα, εικόνες, δεδομένα από social media). Αναλυτικότερα, τα Big Data χαρακτηρίζονται από τα “4 Vs”:
- Volume (Όγκος): Τεράστιες ποσότητες δεδομένων που μετριούνται σε terabytes.
- Velocity (Ταχύτητα): Αναφέρεται στην ταχύτητα με την οποία δημιουργούνται, επεξεργάζονται (σε real time) και αποθηκεύονται τα δεδομένα.
- Variety (Ποικιλία): Διάφορες μορφές δεδομένων (εικόνες, video, κείμενα κ.α.)
- Veracity (Ποιότητα): Διαχωρισμός data σε σημαντικά και μη σημαντικά.
Ποια είναι τα βασικά στάδια του Data Science
Η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι μια απλή ανάλυση αριθμών – είναι μια διαδικασία που ακολουθεί συγκεκριμένα βήματα, ώστε τα δεδομένα να μετατραπούν σε χρήσιμες γνώσεις και πρακτικά αποτελέσματα. Τα βασικά στάδια του Data Science είναι:
- Εύρεση δεδομένων (Data discovery)
- Προετοιμασία δεδομένων (Data preparation)
- Σχεδιασμός και κατασκευή μοντέλων (Modeling)
- Εφαρμογή (Deployment)
- Αξιολόγηση (Evaluation)
- Οπτικοποίηση και παρουσίαση (Visualization & Communication)
- Παρακολούθηση (Monitoring)
- Διατήρηση και βελτίωση (Maintenance and Improvement)
Γιατί είναι σημαντικό για τις επιχειρήσεις
Οι επιχειρήσεις βασίζονται όλο και περισσότερο στο Data Science για να λαμβάνουν πιο έξυπνες και τεκμηριωμένες αποφάσεις. Πιο αναλυτικά, μέσω της ανάλυσης δεδομένων, μπορούν να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών τους, να εντοπίσουν νέες ευκαιρίες στην αγορά, να προβλέψουν πωλήσεις ή ακόμη και να προσαρμόσουν τη στρατηγική τους σε πραγματικό χρόνο.
Παραδείγματα περιλαμβάνουν:
- Τράπεζες που εντοπίζουν ύποπτες συναλλαγές και αποτρέπουν απάτες.
- Επιχειρήσεις λιανικού εμπορίου που προσαρμόζουν τις προσφορές τους με βάση τα αγοραστικά πρότυπα.
- Εταιρείες τεχνολογίας που βελτιώνουν τα προϊόντα τους σύμφωνα με τη χρήση που κάνουν οι καταναλωτές.
Ποια είναι τα οφέλη του Data Science
Τα κυριότερα οφέλη του Data Science περιλαμβάνουν:
- Βελτίωση λήψης αποφάσεων: Οι επιχειρήσεις μπορούν να βασίζουν τις αποφάσεις τους σε πραγματικά δεδομένα αντί για απλές υποθέσεις.
- Προγνωστική ανάλυση: Προβλέπουν τάσεις και συμπεριφορές πελατών, βοηθώντας στον προγραμματισμό και τη στρατηγική.
- Αυτοματοποίηση διαδικασιών: Μέσω της μηχανικής μάθησης, πολλές διαδικασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούν, μειώνοντας σημαντικό το κόστος και τον χρόνο υλοποίησής τους.
- Καινοτομία προϊόντων: Οι εταιρείες δημιουργούν νέα προϊόντα βασισμένα στις ανάγκες που εντοπίζουν μέσω της ανάλυσης δεδομένων.
Σε ποιους κλάδους μπορεί να εφαρμοστεί
Τα δεδομένα υπάρχουν (κυριολεκτικά!) παντού συνεπώς το Data Science δεν περιορίζεται σε έναν τομέα. Πιο αναλυτικά, οι βασικοί κλάδοι εφαρμογής της εν λόγω επιστήμης είναι οι εξής:
- Υγεία: Πρόβλεψη ασθενειών, ανάπτυξη νέων φαρμάκων
- Χρηματοοικονομικά: Ανίχνευση απάτης, ανάλυση επενδύσεων
- Λιανικό εμπόριο: Προσωποποιημένο marketing, διαχείριση αποθεμάτων
- Εκπαίδευση: Ανάλυση απόδοσης μαθητών, ανάπτυξη προσωποποιημένης μάθησης
- Βιομηχανία: Βελτιστοποίηση παραγωγής και συντήρηση εξοπλισμού
- ΜΜΕ και ψυχαγωγία: Ανάλυση κοινού και δημιουργία περιεχομένου βάσει δεδομένων
Πώς εφαρμόζεται στην καθημερινή ζωή
Εκτός από τις επιχειρήσεις και τους λοιπούς οργανισμούς, το Data Science αφήνει το αποτύπωμά του και στην καθημερινότητα όλων μας. Πώς λοιπόν εμφανίζεται μπροστά μας:
- Με προσωποποιημένες προτάσεις σε πλατφόρμες, όπως το Netflix και το Spotify
- Με πλοήγηση σε πραγματικό χρόνο μέσω εφαρμογών όπως το Google Maps
- Με ανίχνευση ανεπιθύμητης αλληλογραφίας (spam filters) σε email
- Με έξυπνες συσκευές που προσαρμόζονται στις συνήθειες μας
- Με εφαρμογές υγείας που παρακολουθούν τη φυσική κατάσταση και δίνουν προτάσεις ενίσχυσης αυτής
Ποιο είναι το μέλλον του Data Science
Το μέλλον του Data Science προβλέπεται ακόμα πιο δυναμικό και ουσιαστικό. Όσο ο όγκος των δεδομένων αυξάνεται, η ανάγκη για επαγγελματίες που μπορούν να τα διαχειριστούν και να τα αξιοποιήσουν θα είναι μεγαλύτερη από ποτέ. Επιπλέον η εμφάνιση νέων τεχνολογιών, όπως η Artificial Intelligence (AI) και το Internet of Things (IoT), ενισχύει ακόμη περισσότερο τη σημασία της επιστήμης των δεδομένων. Δεν είναι καθόλου τυχαίο λοιπόν το ότι πολύ νέοι επιθυμούν να ειδικευτούν στον συγκεκριμένο κλάδο με αξιόπιστες πιστοποιήσεις όπως το Advanced Professional Diploma Data Science και το BSc (Hons) Artificial Intelligence & Data Science.
Κλείνοντας είναι ξεκάθαρο ότι το Data Science είναι κάτι πολύ περισσότερο από ένα τεχνικό πεδίο: είναι ένα εργαλείο με τη δύναμη να αλλάξει τον τρόπο που ζούμε, δουλεύουμε και παίρνουμε αποφάσεις. Είναι απαραίτητο λοιπόν να το χρησιμοποιούμε προς όφελός μας!
