Σήμερα, τα δεδομένα δημιουργούν ευκαιρίες για επιχειρηματική ανάπτυξη και κέρδος όπως ποτέ πριν. Την τελευταία δεκαετία, η ανάπτυξη των αναλυτικών εργαλείων και η καλή ποιότητα των δεδομένων, δίνουν την δυνατότητα, στους υπεύθυνους των επιχειρήσεων να καρπώνονται τα οφέλη από τα δεδομένα που συλλέγουν, ακόμη και αυτοί που απλά έχουν αγγίξει την επιφάνεια της δύναμης των δεδομένων. Η επιστήμη των δεδομένων (Data Science) επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν με επιτυχία αυτή την «δύναμη» των δεδομένων.

Μια συγκεκριμένη αναφορά της McKinsey που δημοσιεύτηκε το 2013, πρόβλεψε ότι η παγκόσμια επιχειρηματική κοινότητα θα νιώσει ένα «χτύπημα» από την έλλειψη ειδικών αναλυτών για την επόμενη δεκαετία, συγκεκριμένα την έλλειψη 1.5 εκατομμυρίων αναλυτών, εξειδικευμένους να καταλαβαίνουν μέσα από μεγάλο όγκο δεδομένων την ανταγωνιστική ευφυΐα (Business Intelligence).

Ενώ μια τέτοια πρόβλεψη γίνεται πραγματικότητα, μεγαλύτερη έμφαση δίνεται στην προώθηση της ανάγκης της διαχείρισης των δεδομένων σε εταιρείες και σε ιδρύματα τριτοβάθμιας εκπαίδευσης, ώστε το σύνολο του κλάδου να αντιμετωπίσει τις ελλείψεις με τρόπους που πριν από λίγα χρόνια δεν ήταν κατανοητό. Οι ανακατατάξεις στην επιστήμη των δεδομένων θα συνεχιστούν το 2017, αλλά έτσι θα υπάρξει περισσότερη ανάπτυξη.

Η δύναμη της επιστήμης των δεδομένων

Για να καταλάβουμε γιατί η επιστήμη των δεδομένων είναι τόσο σημαντική για την επιτυχία των επιχειρήσεων, υπάρχουν μερικές προϋποθέσεις που πρέπει να κατανοήσουμε:

• Η επιστήμη των δεδομένων έχει την απαιτούμενη ικανότητα να παρέχει ακριβείς λύσεις στα προβλήματα των επιχειρήσεων όταν τις χρειάζεται και όπου τις χρειάζεται.
• Η επιστήμη των δεδομένων επιτρέπει τις καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις και την ακριβή μελέτη των επιπτώσεων των εν λόγω αποφάσεων. Μια τελευταία μελέτη του Harvard Business Review ανέφερε οι κορυφαίες επιχειρήσεις είναι περίπου 6% πιο αποδοτικές από τις ομότιμες τους όταν βασίζονται στην ανάλυση των δεδομένων τους.
• Η επιστήμη των δεδομένων μπορεί να κάνει πιο ακριβείς προβλέψεις για το μέλλον όταν η ανθρώπινη εμπειρία και διαίσθηση αποτυγχάνουν. Με την επιστήμη των δεδομένων οι επιχειρήσεις δεν εξαρτώνται από εικασίες πλέον.
• Η παρακολούθηση των πελατών έχει γίνει πραγματικότητα με εξαιρετικά ικανές συσκευές. Επίσης η απόκτηση των δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μας βοηθά να παραδώσουμε σωστές απαντήσεις.

Πρόβλεψη 1 : Η μηχανική μάθηση (Machine Learning) θα κυβερνήσει την βιομηχανία

Η Quora παρουσίασε ένα ερώτημα για το πώς η μηχανική μάθηση θα επηρεάσει την εξέλιξη του κλάδου της επιστήμης των δεδομένων. Για να απαντήσουμε σε αυτό το ερώτημα, η Claudia Perlich, η οποία είναι επικεφαλής επιστήμονας στο NYU, επιβεβαιώνει ότι δεδομένης της στενής σχέσης της επιστήμης των δεδομένων και της μηχανικής μάθησης, το μέλλον των Business Analytics δεν θα επιβιώσεις χωρίς την μηχανική μάθηση. Επίσης, η C. Perlich αναμένει ότι η μηχανική μάθηση θα σχετίζεται όλο και σε μεγαλύτερο βαθμό με τους Data Scientists και ένα βασικό επίπεδο δεξιοτήτων στην μηχανική μάθηση σύντομα θα είναι υποχρεωτικό για να ξεκινήσει κανείς την καριέρα του. Η πλήρης εξήγηση δίνεται εδώ: Machine Learning Will Bring Some Big Changes to Data Science As We Know It.

Ο πυρετός της μηχανικής μάθησης(ML) θα τυλίξει πολλούς Data Scientists το 2017. Οι επιχειρήσεις θα κάνουν το κάτι παραπάνω για να εντοπίσουν και να προσελκύσουν τους D.S, οι οποίοι θα εμπλουτίσουν με γνώσεις τα τμήματα επεξεργασίας δεδομένων των επιχειρήσεων.

Πρόβλεψη 2 : Το Internet of things(IOT) θα κατακτήσει την επιχειρηματική ευφυΐα (business intelligence).

Η Gartner έκανε αυτές τις προβλέψεις λίγα χρόνια πριν, αλλά θα είναι πιο σχετικές με το 2017 από ότι πριν. Καθώς οι συσκευές αισθητήρων αναπτύσσονται ραγδαία, το 50% των πλατφόρμων των Business Analytics θα επωφεληθούν από τις ροές δεδομένων. Η τάση αυτή θα ωφελήσει την επιχειρηματική ευφυΐα, αφού θα μπορούμε να συλλέξουμε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από συσκευές για να μπορούμε να προβλέψουμε τον καιρό, να καταγράψουμε την φωνή, να παρακολουθήσουμε την κατάσταση της υγείας ενός ασθενή και άλλα. Σύμφωνα με την Industrial Insights Report, το IOT θα συμβάλλει με ένα κέρδος ανάμεσα σε 10-15 τρισεκατομμύρια δολάρια στο παγκόσμιο ΑΕΠ τα επόμενα 20 χρόνια. Η ανάπτυξη φυσικά του IOT οφείλεται στην επιστήμη των δεδομένων και οι κολοσσοί της τεχνολογίας, Microsoft, IBM, Verizon και Intel προσλαμβάνουν Data Scientists οι οποίοι ξέρουν καλά την γνώση του IOT (internet of things).

Πρόβλεψη 3 : Η αύξηση των δαπανών για την επιστήμη των δεδομένων στα ύψη.

Η Gartner επίσης προβλέπει ότι η σύγχυση και η αβεβαιότητα που περιβάλλει τις επιχειρηματικές επιπτώσεις των Big Data ήταν ορατό μέχρι το 2016. Στην εν λόγω έρευνα ένα μεγάλο μέρος της συζήτησης ανάμεσα στην πραγματική και την αντιληπτή αξία των μεγάλων δεδομένων έχει επιλυθεί και οι τεχνολογίες έχουν ωριμάσει από τις προηγούμενες.

Μέχρι τώρα, μόνο το 30% των επιχειρήσεων έχουν βιώσει την επανάσταση των μεγάλων δεδομένων, αλλά το 2017 θα δούμε μεγάλη αύξηση των επενδύσεων σε αυτά, καθώς το κόστος για να χειριστούμε πλέον τον όγκο , την ταχύτητα και την ποικιλία των δεδομένων έχει μειωθεί αισθητά.

Πρόβλεψη 4 : Η επιστήμη των δεδομένων σε δράση-Healthcare Business Intelligence and Analytics.

Μια διορατική έρευνα της Deloitte παρουσιάζει έναν κόσμο με ιδιαίτερα τεχνολογικά ικανή και ψηφιοποιημένη φροντίδα ασθενών το έτος 2020. Συσκευές που θα μπορούν να φορεθούν με προηγμένης τεχνολογίας εξοπλισμό θα παρακολουθούν την υγεία των ασθενών. Μέχρι το 2020, τα νοσοκομεία και τα κλινικά κέντρα θα προορίζονται μόνο για την κρίσιμη υγειονομική περίθαλψη και παρακολούθηση των ασθενών. Σε γενικές γραμμές, το μέλλον της βιομηχανίας της υγείας οδεύει προς μια ψηφιακή πλατφόρμα και θα κάνει την εμφάνισή της το 2017.

Τι να περιμένουν οι καταναλωτές το 2017:

• Οι γιατροί θα συμβουλεύονται τα δεδομένα για την λήψη αποφάσεων σχετικά με την φροντίδα των ασθενών.
• Οι υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης θα κάνουν σταδιακή μετάβαση σε ένα νέο μοντέλο. Το Π.Ε.Ε.Σ (προληπτικό, έξυπνο, εξατομικευμένο, συμμετοχικό). Ο ασθενής θα είναι πλήρως ενημερωμένος και ενδυναμωμένος εταίρος στην αξιολόγηση και την επιλογή της κατάλληλης διαδικασίας της θεραπείας.

Τι σημαίνουν όλα αυτά;

Η Επιστήμη των δεδομένων θα βοηθήσει να γίνει καλύτερη η αίσθηση των τάσεων και θα βοηθήσει τη συνεχή ανάπτυξη του κλάδου Διαχείρισης Δεδομένων στο σύνολό της. Οι επιχειρήσεις θα καταλαβαίνουν τι ζητάει ο καταναλωτής και θα μπορούν να έχουν κέρδος δίνοντας του αυτό που ζητάει χωρίς εικασίες αλλά μόνον με τις αναλύσεις των δεδομένων.

Πηγή: dataversity.net