Vatandaş Veri Bilimcisi Olmak İçin 4 Kolay Adım

Vatandaş veri bilimcisi nedir?

Veri bilimcisi eğitimi olmadan (bazı) veri bilimcisi düzeyinde iş yapabilen bir kişi.

İstatistik doktorası olmasa bile kümeleme, segmentasyon ve gelişmiş veri harmanlama yapmak için iş zekası yazılımını kullanabilen bir çalışan.

Diğer bir deyişle? Bir vatandaş veri bilimcisi, her işletmenin dost canlısı tek boynuzlu atıdır.

Resmi bir tanım istiyorsanız, Gartner vatandaş veri bilimcisini (CDS) “gelişmiş teşhis analitiği veya tahmine dayalı ve kuralcı yetenekler kullanan, ancak birincil iş işlevi istatistik ve analitik alanının dışında olan modeller oluşturan veya üreten kişi” olarak tanımlar. ”

Çoğu durumda, "istatistik ve analitik alanının dışında" ifadesi, CDS'nin bir iş analisti olduğu anlamına gelir - bu üst düzey modelleri bir inisiyatif karışımından yapmayı öğrenen bir iş analisti (eğer x değişkenini bulabilirsem, ben gelirimizi artırabilir) ve ihtiyaç (veri bilimcilerimiz, planlama süresi olmayan bir öğretmen kadar fazla vergilendirilir).

Veri bilimcileri, bir işi daha veri odaklı hale getirme talepleriyle giderek daha fazla vergilendirildiğinden, yurttaş veri bilimcileri, işletmelerine iki temel yolla yardımcı olabilir:

• daha basit veri bilimi görevlerini yapmak için doğru iş zekası yazılımını kullanarak veri bilimcilerinin yükünü hafifletebilirler.
• Veri bilimine dışarıdan bir bakış açısı getirebilirler.

Neyse ki, vatandaş veri bilimcisi olmak için bir derece, hatta tam bir yıllık eğitim gerekmiyor. Çalışma gerektirir, ancak faydaları çalışmayı değerli kılar. Vatandaş veri bilimcisi olmakla ilgileniyorsanız, işte sizi bu yolda başlatabilecek dört adım.

1. Daha fazla ve yeni veri kaynaklarına erişim isteyin.

Aynı eski raporlardan gelen aynı eski verilerle uğraşmaktan bıktıysanız, vatandaş veri bilimcisini kaşındırdınız ve süpervizörünüzden normal raporlarınızda yer almayan verilere erişmesini istemenin zamanı gelmiş olabilir. ve bilgi.

Verilere veri bilimci olmayanlara erişim açtığınızda, vatandaş veri biliminden kaynaklanan gücü ve faydaları görebilirsiniz. IBM, verileri çok benzersiz bir vatandaş veri bilimci grubuna genişleterek 2016 Wimbledon turnuvasını bir bilgi kitaplığına dönüştürdü. Bilgisayar devi, tenis profesyonellerine veri analiz programı Watson Analytics'i kullanma yetkisi verdi. Sonuç, oyuncuların performanslarına dair eşi görülmemiş bir fikirdi. Watson Analytics, bir oyuncunun stilinin değişip değişmediğini belirlemek için topun düştüğü yer kadar küçük veri noktalarını kullanabildi.

Veri bilimi diploması olmayan kişilere erişimi genişletmek de şaşırtıcı derecede kolaydı; aslında, profesyonel sporcuları veri bilimi yazılımını kullanacak şekilde eğitmek, profesyonel düzeyde tenisin inceliklerini anlamak için veri bilimcileri eğitmekten daha kolaydı. Daha da iyisi, uzman düzeyinde bilgiye sahip bir grup insanın, aksi takdirde erişilemeyen veri bilimi alanına katkıda bulunabileceği anlamına geliyordu.

2. Gelişmiş analitik özellikleri ve akıllı veri keşfi ile iş zekası yazılımını nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Yeni içgörüler için yeni veri kaynaklarına sahip olduğunuzda, veri bilimi veya istatistik doktorası olmayan biri için üst düzey veri bilimini bir olasılık haline getiren araçları nasıl kullanacağınızı bilmeniz gerekir.

Bir vatandaş veri bilimcisi olarak sizi mümkün kılabilecek yazılımda ne tür özellikler aramalısınız?

• Gelişmiş self servis veri hazırlığı
• davranış analizi
• Grafik analizi
• Konum analizi
• İnternet analizi
• Akıllı veri keşfi

Gelişmiş self servis veri hazırlığı, Sears'ın iş zekası analistlerini vatandaş veri bilimcilerine dönüştürmesine şimdiden yardımcı oldu. Sears, Platfora'nın büyük veri keşif yazılımı çözümüne yatırım yaparak 400 analistine erişim sağladı. Sonuç olarak analistler, Sears web sitesinde müşteriler için ürün önerilerini iyileştirmek için normalde gelişmiş bir veri bilimi eylemi olan müşteri segmentasyonunu kullanabildiler.

İş zekası satıcısı Alteryx, karmaşık veri harmanlama yapmak için kullanımı kolay bir görsel araç sunar. Farklı veri türlerini (örneğin, bir Excel dosyası ve bir Oracle dosyası) birleştirmek için yeni bir veri seti oluşturmak yerine, bu uzun veri bilimi görevini birkaç tıklamayla azaltmak için Alteryx'in sürükle ve bırak işlevini kullanabilirsiniz. fare.

Platfora ve Alteryx gibi, Paxata'nın yazılımı da gelişmiş veri analitiğini gerçeğe dönüştürüyor. Bir tüketici ambalajlı ürün şirketi olan müşterilerinden birinin analistlere nasıl doktora düzeyinde faaliyetler getirdiğini anlatan Paxata'dan Farnaz Erfan ile konuştum.

Paxata, veri bilimcilerinin yardımını gerektirmeyen “analistlere yönelik eksiksiz bir self servis paradigma” yarattı. Şirket, envanter, tedarik ve pazarlamayı geliştirmek için self servis çözümünü kullandı. Örneğin, Paxata'yı kullanmak, "iş analistlerinin geçiş süresi verilerini hazırlamak için harcadıkları süreyi ayda beş saatten bir saatten daha kısa bir süreye indirdi." Başka bir tasarruf kaynağı, "hatalı e-posta adreslerini belirleyerek ve eşleştirerek kupon sahtekarlığını tespit etme" yeteneği olmuştur.

Gelişmiş analitiği kullanmayı öğrenmek birçok fayda sağlarken, bir öğrenme eğrisi de olacaktır. Bununla birlikte, çok zorlayıcı değil: Gartner'ın tahminine göre, hızlanmaya başlamak sadece bir ila iki hafta sürmelidir. Çoğu satıcı, yaygın soruların yanıtlarını içeren eğitim, öğreticiler ve topluluk forumları sunar.

3. Yönetişimin kurulduğundan emin olun

Mo' erişim, mo' (veri yönetimi) sorunları. Ya da yönetişime öncelik vermediğiniz sürece durum böyle olabilir . Daha fazla vatandaş veri bilimcisinin daha fazla veri setine erişmesiyle, verilerin yanlış ellere geçmesi için daha fazla fırsat var.

Veri bilimi danışmanlık firması Acculation'ın CEO'su Werner Krebs, "Veri yönetimi kesinlikle anahtardır" diye açıklıyor. “Çalışanlarınızı verilerin değerli olduğunu anlamaları için eğitmeniz ve onlara veri toplamalarına yardımcı olacak araçlar ve çerçeveler sağlamaya yardımcı olmanız gerekiyor” diye devam ediyor. Neyse ki, bu verileri düzenlemek için Toplam Kalite Yönetiminden ISO 9001'e ve "çeşitli altı sigma çerçevelerine" kadar birçok çerçeve var.

Gartner, veri yönetimine benzer bir vurgu yapıyor: "Verilerin, ilişkilerinin ve uygun kullanımlarının nasıl anlaşılacağına ilişkin rehberlik kadar uygun yönetişim de çok önemlidir."

Daha fazla kişinin daha fazla veriye erişmesine izin vermek çok değerlidir, ancak bu kişilerin verilere nasıl erişileceğini ve nasıl güvenli tutulacağını anlamaları gerekir (örneğin, güvenli olmayan halka açık Wi-Fi bulunan bir alanda hassas belgeleri okumaya gitmeyin). ).

4. Verilerinizi nasıl kullandığınızı denetleyen kuruluşunuzun “velileri” olduğundan emin olun

Vatandaş veri bilimcisi gibi yeni bir rol, onu yönetmek için yeni kurallar ve roller gerektirir. Gelişmiş veri hazırlığından elde edebileceğiniz avantajlar, kesinlikle işletme çapında yeniden düşünmeye ve yeniden düzenlemeye değer. Bununla birlikte, eski veri yönetimi rollerinden kurtulmak istemezsiniz.

Vatandaş veri bilimcisi çağında veri yönetimi için bir başparmak kuralı, eski Kız İzci şarkısıyla özetlenir: yeni arkadaşlar edinin, ancak eskileri koruyun. Başka bir deyişle, veri sorumlusu ve veritabanı yöneticisi gibi rolleri koruyun, ancak yurttaş veri bilimcilerinin ihtiyaç duydukları şeyi sorumlu bir şekilde kullanabilmelerini sağlamak için Gartner'ın vasi fikri gibi yeni roller de ekleyin.

Gartner, “koruyucu” rolünü “verinin sanayileşmesini, güvenli ve ölçeklenebilir olmasını sağlayan” kişiler olarak tanımlıyor. Başka bir deyişle, veri güvenliğini denetleyen ve aynı zamanda yurttaş veri biliminin başarılı örneklerinin tüm işletme tarafından benimsenmesini sağlayan kişilerdir. Ayrıca geleneksel veri yönetimi rolleri (Gartner onlara “operatörler” olarak adlandırır) ile verileri yeni şekillerde kullanan vatandaş veri bilimcileri (“yenilikçiler”) arasındaki boşluğu doldururlar.

Vatandaş veri bilimini nasıl kullandınız?

Vatandaş veri bilimcisi rolünü oynuyor musunuz? İşletmenizin tasarruf etmesine veya para kazanmasına yardımcı olmak için gelişmiş veri analitiği kullandınız mı? Eğer öyleyse, aşağıdaki yorumlarda bana bildirin!