nasa-Q1p7bh3SHj8-unsplash

 

 

 

 

 

 

 

Mitä on Data Science?

Data Science eli datatiede on prosessi, jossa erotellaan yleistettävissä olevaa tietoa datasta. Data Sciencen, eli datatieteen ytimessä on mahdollistaa kertyneen datan käyttö siten, että dataa voidaan hyödyntää paitsi menneen tulkitsemiseen, myös tulevan ennakointiin. 

Käytännössä data science, eli datatiede, vaatii osaamista niin tilastotieteen, tietokantojen kuin tietojenkäsittelynkin saralta. Tänä päivänä puhututtaa paljon myös esimerkiksi Big Data, jonka käsittelyyn taas vaaditaan esimerkiksi tekoälyä ja koneoppimista

Miksi Data Science on tärkeää?

Monet tulevaisuuden visiot, kuten autonomiset ajoneuvot tai virtuaaliset assistentit ovat edelleen suuresti riippuvaisia paitsi kerätystä datasta myös kerättyjen havaintojen muuntamisesta dataksi. Oikean data löytäminen, sen prosessoiminen ja havaintojen perusteella ennusteiden tekeminen on datatieteen ja kaikkein lennokkaimpien tulevaisuuden visioiden ytimessä. 

Koneet voivat johtaa ennusteita ainoastaan datasta ja kun sitä on saatavilla tarpeeksi ja strukturoidusti, voidaan generoida myös ehdotuksia tarvittavien toimenpiteiden suhteen. 

Datan haasteet

  • Dataa varastoidaan moniin eri järjestelmiin
  • Dataa varastoidaan monissa eri muodoissa
  • Dataa varastoidaan monilla eri tarkkuuksilla

Useimmilta yrityksiltä löytyy jo tänä päivänä valtava määrä erilaista ja eri lähteistä kerättyä dataa. Ikävä kyllä usein ilmenee myös, ettei datan keruu ole välttämättä ollut kovin tarkkaa tai suunnitelmallista. Keräämiseen ja tallentamiseen on saatettu käyttää useita eri järjestelmiä, jotka eivät lähemmässä tarkkailussa välttämättä olekaan keskenään suoraan verrannollisia. 

Esimerkiksi aikaleimat kahdesta eri datalähteestä ovat vain harvoin keskenään suoraan verrannollisia. Oletus kaikissa koneoppimisen algoritmeissa onkin, että eri lähteistä kerätty data on jo alun alkaen yhtenäisessä formaatissa.

Miten Datatiede hyödyttää organisaatioita?

On koko yrityksen etu, että kerättyä dataa hyödynnetään harkitusti ja tavoitteellisesti. Yhtälailla on kaikkien etu varmistaa, ettei dataa kerätä vain keräämisen ilosta, vaan että se myös tukee yrityksen liiketoimintaa. 

Yleensä liikkeelle kannattaa lähteä siten, että käy datatieteilijän kanssa läpi itseään mietityttävät asiat. Pohdinnan voi aloittaa esimerkiksi seuraavilla kysymyksillä:

  • Millainen on organisaatiosi datan kokonaiskuva? 
  • Kuinka paljon organisaatiossasi hyödynnetään dataa?
  • Mitä tulevaisuuden toiveita liiketoimintaasi liittyy?
  • Mitä nyky tai tulevaisuuden haasteita liiketoimintaasi liittyy?

Hyvä on myös muistaa, ettei datan kanssa tarvitse pähkäillä yksin – sen sijaan avuksi kannattaa ottaa asiantuntija. Mikäli sinusta siis tuntuu, että keskustelu datan paremmasta hyödyntämisestä olisi ajankohtainen organisaatiossasi, ota meihin yhteyttä viereisellä lomakkeella.

Me Ambientialla autamme mielellämme!