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数据科学常见问题

什么是数据科学?

简言之,数据科学是指应用预测分析从组织信息中获得最大价值。它不是一种产品,而是一组跨学科的工具和技术(集成统计、计算机科学和先进技术),可帮助您将数据转化为战略见解。

如今,大多数公司都面临数据泛滥的局面,但可能还无法充分利用其最大潜能。Hitachi Vantara 正是您需要的合作伙伴。它提供独特的数据科学功能,可帮助您将信息转化为有用的战略见解并获得真正的竞争优势。

通过应用数据科学,您的组织可以自信地制定决策并采取行动,因为您使用的是基于事实和科学的方法,而不是仅凭直觉和猜测行事。

数据科学为何突然变得如此重要?

数十年来,数学和统计理论底层数据科学一直占据重要地位。但是,最近的技术趋势使以前仅停留在理论层面的工业实施成为可能。这些趋势刺激了数据科学方面的新需求,以及对于数据科学成果的前所未有的期待。其中包括:

  • 大数据和物联网 (IoT) 的兴起。商业领域的数字化转型带来了大量涉及客户、竞争对手、市场趋势以及其他影响公司业绩的关键因素方面的数据。由于此数据来自多个来源,并且可能是非结构化的,因此很有挑战性。由于这些数据来源于许多渠道且可能非结构化,内部团队(例如,处理原有系统的传统业务分析师和 IT 团队)通常很难或无法自行管理和使用数据。
  • 新兴人工智能 (AI) 技术。人工智能和机器学习 (ML) 曾经只是科幻小说中的概念,而如今却已屡见不鲜,并恰逢其时地解决了大数据挑战。随着数据的数量、种类和速度的指数级增长,数据模式检测和分析预测需求已经超出了人类认知能力和传统统计技术的范畴。如今,AI 和 ML 已成为可靠数据分类、分析和预测的必要条件。
  • 计算能力的大幅提升。如果没有近年来计算机处理能力的重大改进,先进数据科学将是不可能实现的。一项重要的发展是认识到设计用于游戏图像渲染的计算机处理器也非常适合 ML 和 AI 应用。这些先进的计算机芯片能够处理极其复杂的统计和数学算法,即使在最复杂的挑战下也能快速提供结果,因而成为数据科学应用的理想选择。
  • 新兴数据存储技术,包括云计算。同样,数据科学依赖于以合理的成本来存储所有类型的数据的能力。现在,公司可以通过内部部署和云存储混合平台,合理地存储 PB 级(或数百万 GB 级)内部或外部的结构化或非结构化数据。
  • 系统集成。数据科学将您组织的每个部分整合在一起,因此紧密、高速的系统集成至关重要。以实时传输数据为目的的技术和系统必须能够与利用机器学习算法预测结果的自动化建模功能无缝集成。然后,还必须将这些结果以很少甚至没有延迟的方式传达给面向客户的应用程序,从而获得先机优势。
数据科学家具体做什么?

数据科学家精通以下三个学科:应用统计和数学、计算机科学以及业务和领域专业技术。尽管数据科学家可能具有物理学、工程学、数学以及其他技术或科学领域的背景,但他们还需要了解您组织的战略目标,以便带来真正的业务效益。

数据科学家的日常工作包括定义业务问题或机会,管理和分析与该问题相关的所有数据,建立和测试模型以提供见解和预测,向企业利益相关者展示结果,然后编写计算机代码以执行选定的解决方案。在编写代码时,他们将运用在数据管理和预测分析方面所掌握的各种语言(例如 Python、R、SAS 和 SQL/PostgreSQL)。最后,数据科学家还负责分析和报告实际业务结果。

由于涉及许多特定技能,因此很难发现和招募到合格的数据科学家,且相应的内部团队维护成本也非常高昂。大多数组织选择利用 Hitachi Vantara 等提供商的成熟和可靠的技术。Hitachi 提供业界领先的专业技术,能够以灵活多变和经济高效的方式解决众多行业客户所面临的各种数据相关挑战。

为何应当关注数据科学?

简单的回答是:您需要重视数据科学的原因是,您的竞争对手已经在使用它,而且您的客户也有期待。专注于分析的竞争对手希望通过加深对客户的了解来提高销售额、支持率和客户满意度。他们正设法通过提高流程效率来控制成本,并洞察未来趋势以进行战略规划。也许最重要的是,他们基于事实而不是最佳猜测来做出决策。

如果您不积极投资于数据科学,那么您的组织将会超越您,将您抛在人工智能和数据复兴时代的后面。

数据科学能为我的业务带来哪些实际效益?

数据科学可以提供巨大的财务和战略效益,具体取决于您的组织的特点、特定挑战和战略目标。

例如,公用事业公司可以依靠实时用量和成本模式来优化智能电网,最大程度地降低能耗。零售商可以将数据科学应用于购买点信息系统,预测未来的购买和定制产品类型。汽车制造商正在积极利用数据科学来收集实际驾驶信息,并通过机器学习开发自动驾驶系统。工业制造商利用数据科学来最大程度地减少浪费和设备停机时间。

一般来说,数据科学和人工智能落后于推动各个行业创新的文本分析、图像识别和自然语言处理技术进步。

数据科学可以极大地提高几乎所有业务领域的绩效,包括:

  • 优化供应链。
  • 提高员工保留率。
  • 了解并满足客户需求。
  • 精确预测业务指标。
  • 跟踪和改进产品设计和性能。

问题不仅仅在于数据科学能做什么,更准确说来应该在于还有什么不能做到。您的企业已经拥有大量的存储信息,并且可以访问关键的外部数据流。数据科学可以利用所有这些信息来改善几乎每个业务方面的绩效,包括您的长期经济效益。

哪家公司是数据科学的领导者?

Hitachi Vantara 已经明确确立了在数据科学领域的领导者地位,致力于助力各行各业的客户获得战略洞察和基于事实的决策流程。凭借近 110 年的运营技术经验和 60 年的 IT 技术积累,Hitachi 对于业务的运作模式以及数据科学如何改善业务运作拥有独到的见解。

无论您的独特战略目标是什么,Hitachi 的数据科学家专家都可以合理收集和挖掘您的现有信息,整合必要的第三方数据流,应用最先进的分析方法,并提出可推动您组织发展的行动计划策略。Hitachi 数据专家可以帮助您预测结果并对比实际结果,从而形成持续学习和改进文化。

Hitachi 已利用数据科学的强大功能解决了多种多样的客户挑战,我们的数据科学团队同样可以为您的组织排忧解难。

数据科学有哪些未来趋势?

数据科学正变得日益自动化,并且自动化的步伐仍将持续下去。例如,目前数据科学家可以设置一台机器来对成千上万的数据参数的所有可能组合进行自动网格搜索,实时找到特定问题的最佳解决方案。

过去,统计学家必须在很长一段时间内,结合统计经验和自身创造力,对预测模型手动进行设计和调优。但如今,随着数据量和业务问题复杂性的大幅增加,这种任务的数学复杂性极高,必须通过人工智能、机器学习和自动化技术来解决。这种趋势只会随着大数据的发展而继续下去。

尽管 AI 和 ML 通常与淘汰人工作业有关,但实际上它们只会提高数据科学家和相关领域的重要性。当所有公司都可以使用这些技术时,要获得竞争优势,就需要不断的创新和提出新方法,而这恰是对统计学、计算机科学和领域专业技术的极限的巨大考验。数据科学家将需要提供新的理论、新的研发和新的 AI 临时应用来支持下一代战略和经济成果。

没有任何迹象表明自动化将取代对高技能数据科学家、数据工程师和 DataOps 专业人士(例如 Hitachi 团队)的需求,因为许多工作都需要利用大量人类创造力才能充分发掘自动化和 AI 的全部力量。

数据科学与 DataOps 之间有何关系?

DataOps(即数据运营)是一个新兴的概念,它是人工智能时代的企业级数据管理技术。通过实施整体性 DataOps 策略,您可以无缝地连接数据使用者和创建者,从而快速了解和利用数据的全部价值。

DataOps 并非产品、服务或解决方案,而是一种方法、技术和文化变革,通过更好的数据质量、更短的周期时间和卓越的数据管理来改善组织对于数据的使用。

显然,数据科学是数据操作中的关键概念。DataOps 涵盖收集和应用信息的整个周期,而数据科学是应用数学、统计、人工智能和机器学习中挖掘数据价值的重要手段。数据科学通过将原始信息转换为可行性见解来支持端到端 DataOps 流程,从而帮助您实现高层策略。

凭借在 DataOps 和数据科学领域的领先专业技术,Hitachi Vantara 将是帮助您从原始信息中提取价值,推动数据驱动型文化和思维,以及提升日常业务中数据工作重要性的理想合作伙伴。

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