מדע הנתונים – Data Science

מה זה מדע הנתונים?

מדע הנתונים (Data Science) משלב מספר תחומים, כולל סטטיסטיקה, שיטות מדעיות, בינה מלאכותית (AI) וניתוח נתונים, כדי להפיק ערך מנתונים.  אלה העוסקים במדעי נתונים נקראים מדעני נתונים, והם משלבים מגוון מיומנויות לניתוח נתונים שנאספו מהאינטרנט, סמארטפונים, לקוחות, חיישנים ומקורות אחרים כדי להפיק תובנות מעשיות.

מדע הנתונים כולל הכנת נתונים לניתוח, לרבות ניקוי, צבירת ותמרון הנתונים בכדי לבצע ניתוח נתונים מתקדם. יישומים אנליטיים ומדעני נתונים יכולים לאחר מכן לסקור את התוצאות כדי לחשוף דפוסים ולאפשר למנהיגים עסקיים להפיק תובנות מושכלות.

השימוש בנתונים

חברות שונות כגון גוגל ופייסבוק, אוגרות באופן תדיר אוצרות של נתונים. ככל שהטכנולוגיה המודרנית מאפשרת יצירה ואחסון של כמויות הולכות וגדלות של מידע, נפח הנתונים הנאגרים מדי שנה מגיע למספרים אסטרונומיים. ההערכה היא ש-90 אחוז מהנתונים בעולם נוצרו בשנתיים האחרונות. לשם הדוגמה, לפייסבוק יש  כ2.91 מיליארד משתמשים, המעלים כ10 מיליון תמונות בכל שעה!

לרוב הנתונים האלה יושבים במאגרי מידע ובאגמי נתונים, ובצורתם הגולמית לא מייצרים שום ערך. לשם כך נועד מדע הנתונים.

מדע הנתונים חושף מגמות ומייצר תובנות שבהן עסקים יכולים להשתמש, כדי לקבל החלטות טובות יותר וליצור מוצרים ושירותים חדשניים יותר, וזאת באמצעות הנתונים הקיימים במאגרי המידע. אולי הכי חשוב, זה מאפשר למודלים של למידת מכונה (ML) ללמוד מהכמויות העצומות של הנתונים המוזנים להם, במקום להסתמך בעיקר על אנליסטים עסקיים כדי לראות מה הם יכולים לגלות מהנתונים, ומכאן חשיבותו של מדע הנתונים.

הערך של מדע הנתונים

נתונים הם הבסיס לחדשנות, אבל הערך שלהם נובע מהמידע שמדעני נתונים יכולים ללקט ממנו ולפעול בהתאם. ארגונים משתמשים במדעי הנתונים כדי להפוך נתונים ליתרון תחרותי על ידי זיקוק וייעול מוצרים ושירותים. 

מדע הנתונים יכול לדוגמה לקבוע את תנועת הלקוחות, על ידי ניתוח נתונים שנאספו ממוקדים טלפוניים, כדי שהשיווק יוכל לנקוט בפעולה כדי לשמור אותם; או לשפר יעילות של חברת לוגיסטיקה על ידי ניתוח דפוסי תנועה, תנאי מזג אוויר וגורמים אחרים כדי לשפר את מהירויות האספקה ​​ולהפחית עלויות; או לייעל שרשראות אספקה ​​על ידי חיזוי מתי ציוד עשוי להתקלקל. כמו כן, ניתן באמצעותו לשפר אבחנות של מטופלים על ידי ניתוח נתוני בדיקות רפואיות ותסמינים מדווחים כדי שרופאים יוכלו לאבחן מחלות מוקדם יותר, ולטפל בהן ביעילות רבה יותר. הוא כלי חשוב בגילוי הונאות בשירותים פיננסיים על ידי זיהוי התנהגויות חשודות ופעולות חריגות, הוא עשוי לשפר את המכירות על ידי יצירת המלצות ללקוחות על סמך רכישות קודמות, ועוד דוגמאות רבות הנוגעות כמעט בכל תחום.

איך זה עובד?

תהליך הניתוח והפעולה על נתונים עבור פרויקט מודל נתונים נתון, יתחיל בשלב התכנון, בו מוגדר הפרויקט והתפוקות הפוטנציאליות שלו. בשלב השני יבנה מודל נתונים, על ידי שימוש בספריות קוד פתוח או כלים בתוך מסד נתונים, לעתים באמצעות ממשקי API להטמעת נתונים, פרופיל נתונים והדמיה, או הנדסת תכונות. בשלב השלישי המודל עובר הערכה, כדי לוודא את רמת הדיוק הרצויה, על ידי יצירת מדדי הערכה מקיפים והדמיות למדידת ביצועי המודל מול נתונים חדשים ולדירוגו לאורך זמן כדי לשמר יכולות בקרה בעתיד. בשלב הרביעי יוצרים הסברים מובנים על סמך המכניקה הפנימית של המודל כדי לתת את המשקל היחסי הנכון לכל תחזית פוטנציאלית. בשלב החמישי המודל נפרס במערכות הנתונים הנכונות, בשלב זה הוא מורחב בהתאם לצורך כדי להמשיק אותו עם המערכות ומסדי הנתונים. בשלב השישי המודל עובר ניטור ובקרה, שלב זה ממשיך לכל אורך החיים של המודל, במטרה להשאיר את המודל רלוונטי לאורך זמן בסביבת נתונים שמשתנה כל הזמן.

התפתחות

בנייה, הערכה, פריסה וניטור מודלים של למידת מכונה יכולים להיות תהליך מורכב. בהתאם חלה עלייה במספר הכלים למדעי הנתונים. מדעני נתונים משתמשים בסוגים רבים של כלים, אך אחד הנפוצים ביותר הוא מחברות קוד פתוח, שהן יישומי אינטרנט לכתיבת והפעלת קוד, הדמיית נתונים וראיית התוצאות – הכל באותה סביבה.

מקצועות מדע הנתונים