0
głosów
- +

Data science w praktyce

Autor:

Aktualizacja: 29.06.2019


Kategoria: Internet i Komputery / Technologia sieciowa


Artykuł
  • 0 głosów dodatnich
  • 0 głosów ujemnych
  • 93 razy czytane
  • 0 przedrukowany
  • 0 Polemik/Poparć <span class="normal">Odpowiadanie na artykuł</span>
  • Licencja: CC <span class="normal">Zezwala się na kopiowanie, dystrybucję, wyświetlanie i użytkowanie dzieła i wszelkich jego pochodnych pod warunkiem umieszczenia informacji o tw&oacute;rcy.</span>
Dostęp bezpłatny <span class="normal">Dostęp do treści jest bezpłatny.<br/> Inne pola eksploatacji mogą być zastrzeżone sprawdź <b>licencję</b>, żeby dowiedzieć się więcej</span>
Data science w praktyce

Zaawansowana analityka danych w biznesie staje się jednym z podstawowych narzędzi zapewniających zachowanie konkurencyjności na rynku. 


Samo gromadzenie wielkiej ilości danych jednak nie wystarczy, gdyż tylko precyzyjna ich analiza oraz interpretacja pozwoli wykorzystać te zasoby w praktyce, na korzyść swojego biznesu.  Odpowiedzią na te właśnie potrzeby jest data science, czyli w dużym skrócie - nauka o danych.

 

Data science w służbie biznesu

 

Potrzeba uzyskania informacji na podstawie analizy danych zrodziła się już dawno temu i towarzyszy niemal każdemu biznesowi funkcjonującemu w oparciu o duże zbiory tych danych. Jednak stosunkowo niedawno pojawiły się realne, technologiczne możliwości przetwarzania ogromnych zbiorów danych, by następnie wyciągnąć na ich podstawie jakościowe wnioski. 

Zadaniem data science jest tworzenie metod oraz narzędzi do precyzyjnej analizy wielkich zbiorów danych, a także praktyczne ich zastosowanie, które przełoży się na jakościowy rezultat. 

 

Specjalista data science ma więc bardzo odpowiedzialne zadanie obejmujące szeroki zakres działań, od pozyskania danych, przez ich wizualizację bądź przetworzenie, po stworzenie całego mechanizmu, który finalnie pozwoli uzyskać określone informacje. 

Jakie więc wymierne korzyści dla biznesu niesie ze sobą data science? Przede wszystkim daje możliwość podejmowania bardziej trafnych decyzji biznesowych, pomagając tym samym w optymalizacji wielu procesów, co przekłada się na lepszą rentowność i efektywność biznesu.

 

Data science - gdzie ma zastosowanie

 

Obecnie data science znajduje zastosowanie niemal w każdej branży. Sieci handlowe wykorzystują pozyskane w ten sposób informacje do optymalizacji ekspozycji w zakresie merchandisingu, z kolei wielkie korporacje finansowe tworzą strategie sprzedaży swoich ofert właśnie dzięki pozyskiwaniu ogromnej liczby danych. Data science świetnie sprawdza się w przypadku firm ubezpieczeniowych, które potrafią wykorzystać uzyskane informacje do estymowania cen i wartości polis. Przykładów można mnożyć wiele, a wszystkie sprowadzają się do jednego wniosku - data science pozwala firmom wejść na wyższy poziom rozumienia potrzeb odbiorcy usług czy produktów oraz przewidywania trendów sprzedażowych.

 

Można przypuszczać, że potrzeba inwestowania w data science będzie coraz większa, aż w końcu wejdzie na stałe w kanon podstawowych narzędzi biznesowych. Firmy świadczące usługi z zakresu data science już teraz dostrzegają duże zainteresowanie tym obszarem wśród przedsiębiorców, którzy w coraz większej skali planują wydatki na data science w swoich budżetach.

 

Lista Tagów: data science, ignited

Podobał Ci się artykuł?
0
głosów
- +

Brak polemik/poparć



Podobne artykuły:


KOMENTARZE


Używając tej strony zgadzasz się na wykorzystywanie plików Cookie.
Dowiedz się więcej.

Używamy plików cookies, aby ułatwić Ci korzystanie z naszego serwisu oraz do celów statystycznych. Jeśli nie blokujesz tych plików, to zgadzasz się na ich użycie oraz zapisanie w pamięci urządzenia. Pamiętaj, że możesz samodzielnie zarządzać cookies, zmieniając ustawienia przeglądarki. Z dniem 25.05.2018 wprowadziliśmy też w życie rozporządzenia dotyczące ochrony danych osobowych. Więcej informacji w naszej Polityce Prywatności i Regulaminie.

Zamknij