Pengenalan

Sebagai penyedia perkhidmatan berkaitan data yang unggul kepada banyak pelanggan kami yang terkemuka di industri dan cip biru, kadang-kadang kami harus menjelaskan perbezaan antara pelbagai kemampuan berkaitan data kami. Aptude melakukan banyak projek data berprofil tinggi, yang bermaksud kami telah mengembangkan kemampuan dan kedalaman kemampuan.

Sekiranya anda mencari pulangan pelaburan (ROI) yang jelas dari projek data anda, penting untuk mengetahui jenis projek data yang sebenarnya anda perlukan untuk mendapatkan faedah yang anda mahukan. Hampir semua projek sains data akan menghasilkan ROI semacam; faedah itu mungkin disebabkan oleh penurunan kesalahan berkat data yang lebih jelas atau perbelanjaan pemasaran yang lebih baik hasil daripada data yang lebih bersih dan lebih tepat. Atau juga penjimatan kos sebagai hasil dari penghalaan dan harga masa nyata.

Walau bagaimanapun, untuk merealisasikan faedah ini, anda perlu sebagai pemimpin perniagaan dan pembuat keputusan mesti mengetahui apa yang ingin anda capai terlebih dahulu. Di blog ini, kami akan menggambarkan dengan jelas antara aktiviti data yang berbeza yang boleh anda laburkan. Akhirnya, kami akan membincangkan cara menentukan mana yang perlu anda mulakan untuk projek anda yang berdasarkan data seterusnya.

Masalah Menggabungkan Semua Aktiviti Data Bersama

Tetapi pertama - apa masalahnya dengan menggabungkan semua aktiviti data bersama-sama?

Data adalah data adalah data, bukan?

Tidak begitu pantas.

Walaupun ada kemungkinan untuk mendapatkan ROI dari perhatian tambahan terhadap kualiti dan visualisasi data anda, untuk mendapatkan hasil yang maksimum, ia membantu mengetahui jenis hasil yang anda inginkan ... dan kemudian berusaha ke belakang untuk menentukan aktiviti data mana yang mungkin membawa anda ke sana.

Misalnya, anda adalah syarikat pengangkutan yang ingin melaksanakan perutean yang lebih dinamik menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Untuk mewujudkannya, pasukan data anda perlu berkoordinasi dengan beberapa pasukan dalam organisasi anda untuk menyelaraskan dan menentukan:

  • Proses penghalaan dan harga semasa anda berbanding keadaan masa depan yang ideal
  • Proses keadaan masa depan ideal organisasi anda menggunakan teknologi berdasarkan data
  • Peraturan harga dan kadar ralat semasa anda
  • Peraturan peralihan dan kadar ralat anda
  • Kos dalam masa yang hilang, kehilangan produktiviti, atau kehilangan hasil akibat kesilapan
  • Set data yang tersedia berbanding yang diperlukan
  • Sumber dan kualiti data semasa
  • Algoritma yang diperlukan untuk membuat penghalaan dan harga dinamik
  • Kumpulan data yang diperlukan untuk melaksanakan dan menguji algoritma

Dan itu hanya sebahagian kecil daripada apa yang anda perlukan untuk melaksanakan projek sedemikian.

Untuk maju dengan tugas-tugas ini, dapatkah anda dengan mudah menentukan apakah anda memerlukan pasukan yang dapat melakukan apa?

  • Kejuruteraan Data
  • Analisis data
  • Sains Data
  • Analisis ramalan
  • QA / Ujian

Di blog ini, kita akan membincangkan setiap elemen sains data ini supaya anda memahami mengapa pakar dalam satu bidang tidak boleh ditukar ganti dengan pakar di bidang lain.

Apa itu Kejuruteraan Data

Segmen pertama yang diterokai adalah kejuruteraan data.

Di Aptude, kami mendefinisikan Kejuruteraan Data sebagai keupayaan yang terlibat dalam membuat data yang siap digunakan oleh penganalisis data dan saintis data. Kejuruteraan data melibatkan:

  • Menyusun strategi dan membuat "kamus data" yang dapat menjadi rujukan untuk apa artinya data, bagaimana itu berkaitan dengan data lain, penggunaannya, dan formatnya
  • "Membersihkan" data sehingga dapat diseragamkan di seluruh sumber data dan dipercaya ketika digunakan dalam visualisasi dan algoritma
  • Mengubah tasik data ke gudang data
  • Mengimport data dari sumber tidak berstruktur dan mengubah data menjadi format berstruktur dan standard
  • Membuat "saluran paip data" yang menyatukan data dari pelbagai sumber dan menjadikannya tersedia untuk analisis data dan visualisasi

Jurutera data hadir dengan pelbagai tajuk pekerjaan, seperti:

  • Pemaju Hadoop
  • Pemaju BI
  • Jurutera Data Kuantitatif
  • Jurutera Carian
  • Arkitek Teknikal
  • Penganalisis Data Besar
  • Penyelesaian Arkitek
  • Jurutera Gudang Data
  • Jurutera Perisian Sains Data
  • Pembangun ETL
  • Arkitek Data
  • Jurutera Penglihatan Komputer
  • Jurutera Pembelajaran Mesin
  • Jurutera Perisik Perniagaan
  • Jurutera Data Besar
  • Pakar Kualiti Data

Di Aptude, inisiatif sains data lanjutan kami seperti Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, dan projek Analisis Ramalan bergantung pada kerja pasukan kejuruteraan data.

Apa itu Analisis Data

Bidang sains data kedua untuk diterokai adalah analisis data.

Di Aptude, kumpulan analisis data kami melibatkan kedua-duanya visualisasi data dan analisis data yang benar. Visualisasi data adalah proses mewakili data dalam format visual, seperti yang anda lihat di papan pemuka kami:

Had visualisasi data adalah bahawa ia hanya sebaik set data yang dibina berdasarkan visualisasi. Analisis data, sebaliknya, melangkah lebih jauh daripada visualisasi data: analisis data melihat hubungan antara dan dalam set data untuk mencari corak.

Kerana keduanya sangat mirip, kumpulan Data Analytics merangkumi tugas mencari corak dan visualisasi. Sebagai contoh, kami mempunyai satu pelanggan yang bergantung pada pasukan Visualisasi Data kami untuk:

  • Berjumpa dengan pihak berkepentingan untuk mendengar visualisasi data dan keperluan pelaporan mereka dan mendokumentasikan permintaan
  • Tentukan saluran paip data mana yang tersedia, dan apakah saluran paip yang ada dapat memenuhi kebutuhan
  • Bekerja dengan pasukan Kejuruteraan Data untuk membuat saluran paip baru jika diperlukan
  • Terjemahkan permintaan ini ke dalam laporan standardisasi dan visualisasi yang dapat ditarik pada masa akan datang

Dan itu hanya satu kes penggunaan untuk pasukan analisis data kami yang mahir.

Pekerjaan Analisis Data terdapat dalam pelbagai tajuk pekerjaan, seperti:

  • Data Scientist
  • Penganalisis Data
  • Penganalisis Perisikan Perniagaan
  • Pakar Perisikan Perniagaan
  • Perunding Perisikan Perniagaan
  • Penganalisis Perisikan
  • Perunding (Analitis)
  • Pembangun Perisian Data Besar
  • Penganalisis kuantitatif
  • Penganalisis pemasaran
  • Pakar logistik pengangkutan

Di Aptude, pasukan analitik data kami adalah pasukan yang bergerak pantas, berkebolehan tinggi dan mampu mengubah data menjadi visualisasi dan papan pemuka yang sangat mudah difahami dan mudah digunakan menggunakan alat seperti Power BI dan Tableau.

Apa itu Sains Data

Bidang ketiga untuk diterokai adalah sains data.

Sains data adalah, menurut Wikipedia, "Bidang antara disiplin yang menggunakan kaedah saintifik, proses, algoritma dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan pandangan dari banyak data struktur dan tidak terstruktur. Sains data berkaitan dengan perlombongan data, pembelajaran mesin dan data besar. "

Di Aptude, pasukan sains data kami merangkumi keupayaan seperti:

  • Pembangunan algoritma
  • mesin Pembelajaran
  • Kepintaran Buatan
  • Analisis ramalan
  • Data Besar
  • Pemprosesan Bahasa Asli
  • Statistik
  • Hadoop, Python, dan R

Hasilnya, kami dapat membantu semua inisiatif data lanjutan yang mungkin dilakukan setelah data Anda dibersihkan, diseragamkan, dan dimasukkan ke dalam saluran data sehingga dapat digunakan.

Ikuti contoh kami di atas mengenai syarikat pengangkutan yang ingin mengembangkan penghalaan dinamis dan harga yang banyak: pasukan sains data kami adalah yang akan merancang, mengembangkan, menerapkan, dan mengoptimumkan hasil akhir bersama pasukan Kejuruteraan Data.

Cara Menentukan Langkah Seterusnya

Walaupun inisiatif data yang luas mungkin merangkumi semua keupayaan data yang disebutkan di atas, mungkin itu bukan di mana anda mahu memulakannya.

Berikut adalah beberapa soalan untuk ditanyakan kepada pasukan anda:

  • Sejauh mana senyap data kita?
  • Seberapa bersih data kita?
  • Adakah kita mempunyai set data yang cukup besar untuk inisiatif?
  • Adakah kita mempunyai kes penggunaan yang jelas?
  • Bahagian projek mana yang boleh dikendalikan oleh pasukan dalaman kita sekarang?
  • ROI apa yang kita cari?
  • Adakah kita tahu kawasan mana yang mungkin kita perlukan dengan lebih mendesak daripada yang lain?
  • Adakah kita benar-benar memerlukan visualisasi terlebih dahulu sebelum kita mencuba ML?

Sekiranya anda ingin ada pakar yang membantu mencari tahu di mana untuk memulakan dan apa yang anda perlukan dari segi data, tenaga kerja, alat, dan anggaran, kami dapat membantu. Sebilangan besar projek kami melibatkan inisiatif yang berkaitan dengan data, terutamanya kerana sekarang kami mempunyai Pusat Kecemerlangan Python di Mexico City, Mexico.

Suka kandungan ini? Muat turunnya sebagai PDF hari ini.

Ingat, jika anda mencari pulangan pelaburan (ROI) yang jelas dari projek data anda, penting untuk mengetahui jenis projek data yang sebenarnya anda perlukan untuk mendapatkan faedah yang anda mahukan. Hampir semua projek sains data akan menghasilkan ROI semacam; faedah itu mungkin disebabkan oleh penurunan kesilapan berkat data yang lebih jelas atau perbelanjaan pemasaran yang lebih baik hasil dari data yang lebih bersih dan lebih tepat.

Kami telah memasukkan soalan-soalan di blog ini ke dalam lembaran kerja yang boleh dimuat turun dan dicetak untuk dirujuk oleh pasukan anda. Isi borang di sebelah kanan untuk menuntut salinan percuma anda.