Кому нужны данные и для чего они нужны?

Навыки, необходимые для работы на рабочем месте, меняются. Если мы посмотрим на распространенность технологий на рабочем месте даже 50 лет назад, мы обнаружим, что, хотя и существовали некоторые программные инструменты, которые люди использовали ежедневно, для выполнения своей работы не обязательно было обладать цифровой грамотностью.

Сегодня сценарий совсем другой. Цифровые технологии пронизывают рабочее место, прячась в каждом уголке и ожидая за каждым углом. На разных должностях вы обнаружите, что цифровые навыки играют важную роль. От маркетинга до управления цепочками поставок цифровые инструменты обеспечивают более продуктивные результаты и более быстрое выполнение задач.

Прямым следствием цифровой революции стала возможность собирать данные о процессах, больших и малых, и, самое главное, возможность хранить их для будущего доступа. Чрезвычайно важны также данные, которые можно использовать в действиях и в формате, который может легко понять лицо, принимающее решения.

Данные могут быть в разных форматах: текст, числа или набор изображений. Список клиентов продукта — это данные, стоимость фондовых рынков в течение года — это данные, или даже карты трафика ваших любимых городов — это данные.

Что мы делаем со всеми этими данными?

Теперь вопрос в том, что мы делаем со всеми данными, которые мы собираем? Здесь мы заимствуем идеи из области статистики и машинного обучения. Обе эти области (которые в некоторой степени связаны) позволяют нам получать информацию из данных, которую мы раньше не могли. Использование обоих этих инструментов открыло эпоху анализа данных. За этим последовали еще более продвинутые инструменты, такие как искусственные нейронные сети (ИНС), которые позволили нам работать с большими сложными наборами данных.

Сочетание аналитики и ИНС позволяет нам делать прогнозы, используя данные, которые мы собираем. Что по своей сути удивительно, но здесь есть один нюанс: нам нужно знать, что мы вкладываем.

Качество данных зависит от того, насколько хорошо вы их собираете и понимаете.

Вы видите, что любой метод прогнозирования или алгоритм хорош настолько, насколько хороши данные, которые вы ему предоставляете. Если данные плохие, мы не можем извлечь какую-либо ценность из методов прогнозирования. Вот почему мы не можем слепо собирать данные. Мы должны быть осторожны, чтобы собрать правильные данные для правильной задачи.

Если у вас есть система, которая работает с текстовыми данными, вы не можете скармливать ей аудиозаписи того же текста. Вы можете дать алгоритму, работающему с RGB-изображениями, черно-белое изображение и ожидать, что он выполнит такой же прогноз. Это может показаться тривиальным случаем, но важно понимать, что каждый инструмент имеет ограничение, имеет свою точность и работает не во всех ситуациях. Именно поэтому крайне важно, чтобы организации и отдельные лица вкладывали средства в осознание преимуществ и ограничений различных навыков работы с данными. В нашем сегодняшнем факте по машинному обучению представлены некоторые темы, которые вы можете изучить, чтобы начать понимать, какие навыки работы с данными вам необходимы.

Вы можете заметить одну вещь, и в ней также перечислены два других навыка, которые, кажется, не имеют ничего общего с аналитикой данных или наукой о данных: общение, стратегия и планирование. Мы упомянули эти два навыка, потому что они чрезвычайно важны при работе с данными.

Навыки общения важны, потому что вы должны быть в состоянии сообщить важные моменты о данных, которые вы собираете, или прогнозах, которые вы делаете. Планирование и стратегия важны, поскольку вы всегда можете продолжать собирать данные, но вам нужно знать, какой результат необходимо достичь. Без надлежащего планирования данных практически невозможно понять, как использовать ваши данные для достижения успеха.

Если вы хотите связаться с нами для получения дополнительной информации:

КОНТАКТЫ:

Паван Нандакишор | Ведущий специалист по данным, Colaberry | [email protected]

Эбигейл Джонс | Менеджер по развитию бизнеса, Colaberry | [email protected]

Подписчики в социальных сетях

Если вам нравится наш контент, вы можете подписаться на нас в социальных сетях:

Твиттер: https://twitter.com/colaberryinc

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/colaberry

Партнерства/корпоративные партнеры

Если вы заинтересованы в партнерстве с нашей компанией или хотите связаться с нашей командой по связям с общественностью, пожалуйста, обращайтесь: Эбигейл Джонс | Менеджер по развитию бизнеса, Colaberry | [email protected]

Статья написана Паваном Нандакишором.