Bez odborných vedomostí profesionálov, ktorí premieňajú najmodernejšie technológie na využiteľné poznatky, sú veľké dáta ničím. V súčasnej dobe stále viac organizácií otvára svoje dvere veľkým dátam a uvoľňuje ich silu - čo zvyšuje hodnotu dátového vedca, ktorý vie, ako z gigabajtov dát vyťažiť užitočné poznatky. Spracovanie a analýza dát má obrovskú hodnotu - a práve tu sa do popredia dostáva dátový vedec (z anglického data scientist). Možno ste už počuli, že dátová veda je sexy odvetvie a že dátoví vedci sú ako novodobí superhrdinovia, ale väčšina z nich si stále neuvedomuje, akú hodnotu má dáta scientist v organizácii. Prečo je dátová veda v dnešnom svete tak dôležitá?
V 21. storočí je oblasť data science považovaná za sľubnú kariéru. Ide zjednodušene o využitie matematiky, štatistiky, informatiky ale aj psychológie a ekonómie s cieľom získať informácie zo štruktúrovaných aj neštruktúrovaných dát. Možno teda povedať, že odbor data science je jedným z najkomplexnejších v IT segmente. „Vnímanie dôležitosti dáta science sa v posledných rokoch výrazne zmenilo nielen kvôli nárastu objemu dát a ich dostupnosti a pokroku v oblasti technológií na ich spracovanie, ale najmä vďaka rastúcemu povedomiu o potenciáli, ktorý môžu dáta v rôznych oblastiach ponúkať. Taktiež rastúca konkurencia v mnohých odvetviach núti firmy a organizácie hľadať nové a efektívne spôsoby využitia dát na zlepšenie svojich výsledkov a zisku,“ hovorí Jana Večerková. Dáta scientist môžu napríklad spolupracovať s výskumníkom v oblasti zdravotníctva a zhromažďovať informácie o celkovom zdravotnom stave určitej oblasti. Môžu navrhnúť počítačový softvér špeciálne pre analýzu zdravotných rizík, ktorým daná oblasť čelí. Na základe výsledkov môže následne odporučiť, aby zaviedli určité opatrenia, ktoré znížia zdravotné riziká, alebo aby investovali do výstavby ďalších zdravotníckych zariadení, ktoré by liečili najčastejšie zdravotné problémy v danej oblasti. S rozvojom nástrojov sa techniky dátovej vedy vyvíjajú a stávajú sa čoraz viac využívanými širokou verejnosťou. Hoci nie každý profesionál bude analytický alebo dátový mág, tieto schopnosti sa stanú prístupnejšie aj ľuďom, ktorí nie sú tak technicky zdatní.
Cieľom dátovej vedy je pomôcť organizáciám pochopiť vzorce rozptylu v dátach, vrátane informácií o klientoch, miery rastu obchodu, objemu dát alebo akejkoľvek merateľnej veličiny. V data science sa používajú štatistické a pravdepodobnostné modely na analýzu zmien a zlepšenie historických alebo aktuálnych dát. Dátová veda mení fungovanie podnikov po celom svete. Niektoré z hlavných výhod využitia dátovej vedy v podnikaní:
- Poskytuje manažmentu možnosť podporovať nové nápady: Data scientist sú kľúčom k nájdeniu lepších riešení, pretože dokážu pomocou strojového učenia identifikovať zložité obchodné problémy, ako sú výzvy v oblasti prevádzkového výskumu. Sú zodpovední aj za podávanie správ o trendoch v odvetví, výdavkoch na interné zdroje a odhadoch zisku, znižovaní slabých miest v pracovných postupoch a zlepšovaní efektivity podnikovej architektúry.
- Zlepšená používateľská skúsenosť: Aj keď to nemusí byť to prvé, čo vás napadne, v konečnom dôsledku ovplyvní všetko ostatné, vrátane príjmov a ziskov. Lepšia spokojnosť klientov vedie k zvýšeniu predaja. Aj keď je váš produkt alebo služba vynikajúca, stratíte šancu, pokiaľ ju nebudete sústavne zlepšovať.
- Nábor vhodných talentov pre organizáciu: Celodenné prečítanie životopisov je pre náborárov každodennou povinnosťou, ale to sa vďaka veľkým dátam mení. Vďaka množstvu dostupných informácií o talentoch – prostredníctvom sociálnych médií, firemných databáz a webových stránok na vyhľadávanie pracovných miest – môžu dátoví vedci prechádzať všetky tieto údaje a hľadať kandidátov, ktorí najlepšie zodpovedajú potrebám organizácie.
Dátová veda je jedným z najinovatívnejších odborov moderného sveta. Poskytuje najlepšie návrhy na riešenie výziev, ktorým čelí rastúci dopyt a udržateľná budúcnosť. Spoločnosti dnes majú prístup k obrovským databázam kvôli dokumentácii každého aspektu. Dátová veda zohráva kľúčovú úlohu pri analýze a vývoji týchto dátovo riadených modelov strojového učenia. S rastom tohto odvetvia by malo byť k dispozícii viac pracovných miest, pretože analýza potrebuje viac dátových vedcov. Záujemcov o kariéru v oblasti dátovej vedy teda čaká pravdepodobne žiarivá budúcnosť.
