简介

作为为许多行业领先的蓝筹客户提供数据相关服务的领先提供商,我们有时不得不解释我们各种数据相关功能之间的区别。 Aptude进行了大量引人注目的数据项目,这意味着我们已经开发了功能的广度和深度。

如果您想从数据项目中获得明确的投资回报(ROI),那么重要的是要知道您实际上需要哪种数据项目才能获得所需的收益。 几乎所有数据科学项目都会带来某种形式的投资回报。 该收益可能是由于数据更清晰而减少了错误所致,也可能是由于数据更干净,更准确而导致了更好的营销支出。 甚至由于实时路由和定价而节省了成本。

但是,为了实现这些好处,您作为业务主管和决策者必须知道您首先要实现的目标。 在此博客中,我们将清楚地描述您可以投资的不同数据活动。最后,我们将讨论如何确定下一个数据驱动项目需要从哪些活动开始。

将所有数据活动集中在一起的问题

但是首先-将所有数据活动集中在一起有什么问题?

数据就是数据,对吧?

没那么快

尽管可以从对数据质量和可视化的任何额外关注中获得ROI,但是为了获得最大的结果,它有助于了解您想要什么样的结果……然后进行反向工作以确定哪些数据活动可以使您达到目标。

举例来说,假设您是一家运输公司,希望使用人工智能和机器学习来实现更多动态路线。 为了实现这一点,您的数据团队将需要与组织内的多个团队进行协调,以协调并确定:

  • 您当前的路由和定价流程与理想的未来状态
  • 使用数据驱动技术的组织的理想未来状态流程
  • 您当前的定价规则和错误率
  • 您的路由规则和错误率
  • 错误导致的时间损失,生产力损失或收入损失的成本
  • 可用数据集与所需数据集
  • 当前数据来源和质量
  • 创建动态路由和定价所需的算法
  • 实施和测试算法所需的数据集

这只是实现此类项目所需的一小部分。

为了继续执行这些任务,您是否可以轻松确定是否需要可以做什么的团队?

  • 数据工程
  • 数据分析
  • 数据科学
  • 预测分析
  • 质量检查/测试

在此博客中,我们将讨论数据科学的每个要素,以便您理解为什么一个领域的专家不能与另一领域的专家互换。

什么是数据工程

要探索的第一部分是数据工程。

在Aptude,我们将数据工程定义为使数据准备好供数据分析师和数据科学家使用的功能。 数据工程涉及:

  • 策略化和创建“数据字典”,可以作为数据含义,与其他数据的关系,用法和格式的参考
  • “清除”数据,以便在可视化和算法中使用时可以跨数据源对其进行标准化和信任
  • 将数据湖转变为数据仓库
  • 从非结构化源导入数据并将其转换为结构化,标准化格式
  • 创建“数据管道”以合并来自多个来源的数据,并将其用于数据分析和可视化

数据工程师具有各种职位,例如:

  • Hadoop开发人员
  • BI开发人员
  • 定量数据工程师
  • 搜索工程师
  • 技术架构师
  • 大数据分析师
  • 解决方案架构师
  • 数据仓库工程师
  • 数据科学软件工程师
  • ETL开发人员
  • 数据架构师
  • 计算机视觉工程师
  • 机器学习工程师
  • 商业智能工程师
  • 大数据工程师
  • 数据质量专员

在Aptude,我们的高级数据科学计划(例如机器学习,人工智能和预测分析项目)取决于数据工程团队的工作。

什么是数据分析

要探索的第二个数据科学领域是数据分析。

在Aptude,我们的数据分析小组将 数据可视化真实数据分析。 数据可视化是以可视格式表示数据的过程,如您在我们的仪表板中所看到的:

数据可视化的局限性在于它仅与建立可视化的数据集一样好。 另一方面,数据分析比数据可视化更进一步:数据分析着眼于数据集之间和内部的联系以找到模式。

因为两者是如此相似,所以Data Analytics组同时包含模式查找和可视化任务。 例如,我们有一个客户依靠我们的数据可视化团队来:

  • 与利益相关者见面,以了解他们的数据可视化和报告需求并记录问题
  • 确定哪些数据管道可用,以及现有管道是否可以满足需求
  • 与数据工程团队合作,根据需要创建新的管道
  • 将此问题转换为标准化的报告和可视化效果,可以在将来使用

这只是我们经验丰富的数据分析团队的一个用例。

Data Analytics职位有各种职位,例如:

  • 数据科学家
  • 数据分析师
  • 商业智能分析师
  • 商业智能专家
  • 商业智能顾问
  • 情报分析员
  • 顾问(分析)
  • 大数据软件开发人员
  • 定量分析师
  • 市场分析师
  • 运输物流专家

在Aptude,我们的数据分析团队是一支快速行动,能力强大的团队,能够使用Power BI和Tableau之类的工具将数据转换为易于操作的,易于理解的可视化效果和仪表板。

什么是数据科学

要探索的第三个领域是数据科学。

根据数据科学 维基百科上的数据“,这是一个跨学科领域,它使用科学的方法,过程,算法和系统从许多结构化和非结构化数据中提取知识和见解。 数据科学与数据挖掘,机器学习和大数据有关。”

在Aptude,我们的数据科学团队包括以下功能:

  • 算法开发
  • 机器学习
  • 人工智能
  • 预测分析
  • 大数据
  • 自然语言处理
  • 统计学
  • Hadoop,Python和R

因此,一旦您的数据被清理,标准化并放入数据管道以便可以使用,我们将为您提供所有可能的高级数据服务。

以我们前面提到的一家运输公司希望开发动态路由和负载定价的示例为例:我们的数据科学团队将与数据工程团队一起设计,开发,实施和优化最终结果。

如何确定下一步

尽管广泛的数据计划可能会包含所有上述数据功能,但您可能不想从那里开始。

以下是一些要问您的团队的问题:

  • 我们的数据有多孤立?
  • 我们的数据有多干净?
  • 我们是否有足够大的数据集可用于该计划?
  • 我们有明确的用例吗?
  • 我们的内部团队现在可以处理项目的哪些部分?
  • 我们正在寻找什么样的投资回报率?
  • 我们是否比其他地方更迫切需要我们一个地方?
  • 在尝试ML之前,我们真的真的首先需要可视化吗?

如果您需要一些专家帮助您确定从哪里开始以及在数据,人力,工具和预算方面需要什么,我们可以为您提供帮助。 我们的许多项目都涉及与数据相关的计划,尤其是因为我们现在在墨西哥的墨西哥城拥有Python卓越中心。

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请记住,如果您要从数据项目中寻求明确的投资回报(ROI),那么重要的是要知道实际上需要哪种数据项目才能获得所需的收益。 几乎所有的数据科学项目都会带来某种形式的投资回报。 这种收益可能是由于数据更清晰而减少了错误所致,也可能是由于更干净,更准确的数据带来了更好的营销支出。

我们已将本博客中的问题封装到一个可下载且可打印的工作表中,以供您的团队参考。 填写右侧的表格以索取免费副本。