Know-how

Czym jest data science?

Blog Insights

Know-how

15th July 2024

7 Czas czytania

Najważniejsze informacje

Podstawy data science: data science łączy statystykę, matematykę, informatykę i AI, aby wydobywać z danych cenne informacje kluczowe dla planowania strategicznego i wykrywania wzorców
Integracja z AI: choć są to odrębne dziedziny, data science i AI są ze sobą powiązane poprzez uczenie maszynowe. Wzmacniają one możliwości analityczne i umożliwiają modelowanie predykcyjne
Postęp technologiczny: trendy takie jak integracja BI-AI oraz industrializacja data science za pomocą MLOps i AutoML wskazują kierunek automatyzacji i wzrostu efektywności w analizie danych
Wpływ blockchaina: technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo i integralność danych. Ma kluczowe znaczenie w branżach takich jak finanse i ochrona zdrowia, ograniczając ryzyko nieautoryzowanego dostępu i manipulacji danymi

Data science to dziedzina interdyscyplinarna, łącząca wiedzę ze statystyki, matematyki, informatyki, sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML) oraz analizy danych, aby wydobywać istotne informacje wykorzystywane następnie do wykrywania wzorców i planowania strategii.

W MakoLab od lat rozwijamy i doskonalimy nasze kompetencje w zakresie inżynierii AI i oferujemy szeroki zakres usług opartych na danych.

Czym jest data science

Data science to zbiór metod i praktyk służących zbieraniu danych i przekształcaniu ich we wnioski. Jakiego rodzaju danych jednak dotyczy? To zależy od branży. Ceny akcji, dane z czujników IoT, dane z sonarów czy dane ze sprzedaży usług lub produktów... a to zaledwie wierzchołek góry lodowej. Metody i praktyki obejmują przeprowadzanie analiz statystycznych danych, przetwarzanie i wizualizację danych, z zastosowaniem podejścia opartego na doświadczeniu użytkownika.

Procesy w data science

Można wyróżnić kilka głównych komponentów data science:

pozyskiwanie danych: przygotowanie danych do dalszego przetwarzania i interpretacji. Dane są przekształcane w cyfrowe wartości liczbowe, które mogą być następnie przetwarzane przez komputer. Pozyskiwanie danych obejmuje ich rejestrowanie, próbkowanie i kwantyzację;
czyszczenie danych: wykrywanie, korygowanie i/lub usuwanie uszkodzonych lub nieprawidłowych rekordów z bazy danych. Czyszczenie danych polega na identyfikacji danych niekompletnych, błędnych, nieprawidłowych lub nieistotnych, a następnie ich zastąpieniu lub modyfikacji. Dane niekompletne i nieprawidłowe mogą również zostać usunięte;
transformacja danych: proces ten, polegający na zmianie danych z jednego formatu lub struktury na inny, jest fundamentem integracji danych i zarządzania danymi;
wizualizacja danych: proces ten polega na graficznym przedstawieniu danych za pomocą elementów wizualnych, takich jak wykresy, diagramy, mapy i tabele. Jest niezbędny do prezentowania danych w prosty i przystępny sposób pracownikom nietechnicznym w firmie oraz bardzo przydatny podczas rozmów z klientami.

Jaki jest związek między data science a AI?

Data science i AI są powszechnie ze sobą utożsamiane. W rzeczywistości jednak są to dwie odrębne, choć powiązane i uzupełniające się dziedziny. Jak wspomniano wcześniej, data science jest dziedziną interdyscyplinarną. Wykorzystuje techniki statystyczne, matematyczne i informatyczne do analizy dużych zbiorów danych w celu wykrywania wzorców i wyciągania wniosków. AI z kolei koncentruje się na tworzeniu systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, tworzenie podsumowań, przygotowywanie makiet czy szybkie generowanie obrazów.

Co łączy data science i AI? Elementem, który je spaja, jest uczenie maszynowe. ML jest podtypem AI, wykorzystującym algorytmy do uczenia się na podstawie danych. W data science stosuje się je do tworzenia modeli predykcyjnych i analitycznych na podstawie zbiorów danych. Dzięki uczeniu maszynowemu sztuczna inteligencja zyskuje lepsze możliwości analizowania i interpretowania danych, co przekłada się na inteligentniejsze i dokładniejsze aplikacje.

Data science a uczenie maszynowe

Data science to dziedzina wykorzystująca podejście naukowe do wydobywania znaczeń i wniosków za pomocą różnych narzędzi analizy danych. ML jest uznawane za podtyp nie tylko AI, ale również data science. Oznaczałoby to, że każdy model ML jest jednocześnie modelem data science, a każdy algorytm ML jest jednocześnie algorytmem AI. Nie każde rozwiązanie AI wymaga jednak zastosowania ML, podobnie jak nie każdy projekt z zakresu data science z niego korzysta.

Specjaliści data science często postrzegają dane w szerokiej perspektywie, obejmującej model biznesowy, domenę oraz proces gromadzenia danych. Uczenie maszynowe natomiast koncentruje się przede wszystkim na obliczeniowym przetwarzaniu surowych danych. Choć więc data science i uczenie maszynowe są ze sobą powiązane, nie są tożsame. Data science to szersza dziedzina, która obejmuje techniki uczenia maszynowego, lecz się do nich nie ogranicza.

Wykorzystaliśmy uczenie maszynowe w naszym PoC, przygotowanym z myślą o instytucjach finansowych, firmach ubezpieczeniowych i ekspertach ds. roszczeń, którego celem była optymalizacja procesów wykrywania i analizy roszczeń oraz identyfikacja potencjalnych nadużyć.

Data science a rozwiązania chmurowe

Praca z danymi często oznacza pracę na dużych zbiorach danych, dlatego chętnie wykorzystuje się narzędzia chmurowe, które mogą skalować się wraz ze wzrostem ilości danych. Rozwiązania tego typu ułatwiają również pracę zespołową i integrację z innymi narzędziami, umożliwiając szybsze przeprowadzanie zaawansowanej analityki danych.

Trendy w data science

Poniżej przedstawiamy kilka trendów, które mają zyskać na znaczeniu w dziedzinie data science.

Business intelligence i AI

Jednym z przewidywanych gorących trendów 2024 roku jest integracja business intelligence (BI) i AI. Integracja z AI z pewnością zwiększy możliwości analityczne narzędzi BI dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań. Wykrywanie wzorców w danych będzie szybsze, podobnie jak identyfikowanie tych, które w innym przypadku mogłyby zostać niezauważone. Połączenie BI i AI przyspieszy również pracę zespołową.

Industrializacja data science

Industrializacja data science oznacza przejście do bardziej zautomatyzowanego procesu. W tej transformacji wykorzystywane są narzędzia takie jak platformy data science, machine learning operations (MLOps), feature stores oraz automated machine learning (AutoML). MLOps automatyzuje cykl życia modeli, feature stores zarządzają danymi wejściowymi dla modeli, a AutoML upraszcza tworzenie i strojenie modeli.

Technologia blockchain

Technologia blockchain zwiększa bezpieczeństwo i przejrzystość danych poprzez weryfikację autentyczności źródła, zachowanie integralności danych oraz tworzenie odpornych na manipulacje ścieżek audytu. Zmniejsza ryzyko naruszeń danych, eliminując pojedyncze punkty awarii, co chroni poufne informacje przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją danymi.

Finanse, ochrona zdrowia i zarządzanie łańcuchem dostaw to tylko niektóre z branż, które najlepiej wykorzystują te korzyści.

Podsumowanie

Data science odgrywa kluczową rolę, łącząc statystykę, matematykę, informatykę i sztuczną inteligencję w celu analizy danych i wyciągania z nich istotnych wniosków. Integracja ze sztuczną inteligencją poprzez uczenie maszynowe umożliwia tworzenie precyzyjnych modeli predykcyjnych. Trendy takie jak integracja BI i AI z wykorzystaniem MLOps i AutoML oraz industrializacja data science wskazują, że przyszłość tej dziedziny leży w automatyzacji. Blockchain natomiast podnosi poziom bezpieczeństwa i integralności danych.

W MakoLab nieustannie rozwijamy nasze kompetencje w zakresie data science, wykorzystując technologię AI, aby je wzmacniać.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Czym jest data science i dlaczego jest istotna dla firm?

Data science to interdyscyplinarna dziedzina łącząca statystykę, matematykę, informatykę i sztuczną inteligencję w celu wydobywania istotnych informacji z danych. Dla firm ma ona kluczowe znaczenie, ponieważ przekształca surowe dane w praktyczne strategie, wspierając wykrywanie wzorców i podejmowanie świadomych decyzji. Wykorzystując data science, firmy mogą optymalizować operacje, poprawiać doświadczenia klientów i napędzać innowacje. Sprawdź naszą stronę poświęconą usługom data services.

Jak data science integruje się ze sztuczną inteligencją z korzyścią dla firm?

Data science i AI są odrębnymi, lecz wzajemnie powiązanymi dziedzinami, łączonymi poprzez uczenie maszynowe. Ta integracja zwiększa możliwości analityczne, umożliwiając modelowanie predykcyjne i automatyzację powtarzalnych zadań. Firmy zyskują dzięki lepszej interpretacji danych, dokładniejszym prognozom i szybszym procesom decyzyjnym. Ta synergia jest niezbędna do tworzenia inteligentniejszych aplikacji i wydajnych przepływów pracy.

Jaką rolę odgrywa technologia blockchain w data science?

Technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo i integralność danych, co jest kluczowe dla takich branż jak finanse i ochrona zdrowia. Chroni dane przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją, tworząc odporne na fałszowanie ścieżki audytu i eliminując pojedyncze punkty awarii. Zwiększa to zaufanie i przejrzystość w procesach przetwarzania danych, co jest kluczowe dla zachowania poufności i zgodności z przepisami.

Jakie są nowe trendy w data science, o których firmy powinny wiedzieć?

Kluczowe trendy obejmują integrację Business Intelligence (BI) ze sztuczną inteligencją w celu udoskonalenia analityki oraz industrializację data science poprzez MLOps i AutoML, co zwiększa automatyzację i wydajność. Trendy te wskazują na przyszłość, w której analiza danych stanie się bardziej usprawniona, z szybszym wykrywaniem wzorców i lepszymi możliwościami pracy zespołowej.