אין זה סוד שעולם הביג דאטה דוהר קדימה מבחינת טכנולוגית, שלא לדבר על הביקוש העצום לאחסון המידע, כלים המאפשרים לשלוף את המידע ביתר קלות ואנשי דאטה שיידעו לארגן את המידע בצורה יעילה. אפשר בהחלט להבין למה, הרי מדי יום ארגונים צוברים נתונים רבים, כאשר מהמידע הזה ניתן לייצר ערך עצום בדמות תובנות עסקיות והחלטות הרות גורל. זה הזמן להכיר את תחום Data Science, הנחשב לפורץ דרך בעולם הביג דאטה.
Data Science הוא תחום מתקדם המתפתח פלאים בעשור האחרון ועוסק בתהליכים וכלים המאפשרים להסיק מסקנות ותובנות שונות מנתונים ודאטאות. אם תשאלו באופן ספציפי מה זה Data Science, תקבלו תשובה חד משמעית – מדע נתונים המשלב כמה תחומים מעולמות המתמטיקה, הסטטיסטיקה ומדעי המחשב. ממש בדומה לתחומים אלו, מדע הנתונים עוסק בעיבוד וניתוח נתונים באמצעות אלגוריתם ושפות תכנות שונות. הן מאפשרות לעבוד על מאגרי נתונים גדולים ופשוט לסדר אותם בצורה שניתן יהיה לשלוף מהם את המידע הדרוש בזמן הרצוי.
Data Science – התפקיד המבוקש ביותר בתחום הדאטה
החשיבות של איסוף המידע בארגונים והתובנות העסקיות שניתן להפיק ממנו, הופכות את מקצועות הדאטה למבוקשים מאוד בשוק העבודה. בהם ניתן למצוא גם את תפקידData Science ואנליסט נתונים, שהביקוש להם נמצא בשיאו. תהליך העבודה של Data Science מאתגר מאוד וכולל בין היתר קליטת נתונים מדאטאות ומאגרי מידע שונים, לאחר מכן סידור פורמט הנתונים, ביצוע טרנספורמציות לנתונים, מידול של המידע והמחשות ויזואליות במטרה להציג את המידע בצורה ויזואלית וברורה למקבלי ההחלטות בארגונים.
הגלגולים שעבר תפקיד Data Science בעשור האחרון
עם השנים, תפקידי Data Science עברו גלגולים שונים, הרי מדובר בתחום חדש יחסית שנולד בעשור האחרון. בתחילה, מדעני מידע היו בעיקר מתמטיקאים, ששלטו בחישובים שונים ובעיקר יוצאי אוניברסיטאות ובעלי תארים נוצצים במתמטיקה. אולם, למרות שאנשים אלו ידעו לנתח נתונים בצורה מופלאה, הם לא ידעו כיצד להשתמש במידע ולהציג אותו בצורה ויזואלית מרשימה למקבלי ההחלטות. מכאן נולד דור חדש של Data Science, המורכב ממתמטיקאים ומהנדסים וגם כאלה אשר לומדים גם לבצע את החישובים, גם לארגן את המידע בכלים שונים כך שניתן יהיה לשלוף את המידע הרצוי וגם להציג את המידע בצורה ויזואלית טובה אל מול הצוות הניהולי לצורך קבלת החלטות ותובנות עסקיות.
מהו ההבדל בין תפקידי Data Analysis לבין Data Science?
בשני התפקידים תעבדו עם נתונים, אולם יש הבדל בין שניהם מבחינת היקף המידע והזווית שדרכה כל אחד מסתכל ובוחן את הנתונים. Data Science עוסק בהיקף רחב מאוד של נתונים ומתמקד בעיקר בניתוחים מרוכזים ממדע הנתונים ובמימוש התובנות שניתן לבצע משליפת הנתונים השונים מהדאטאות. נוסף על כך, תפקידם הוא לתכנן תהליכים חדשים למידול לייצור נתונים ממגוון מקורות מידע, כאשר מבצעים זאת באמצעות אלגוריתם ומודלים שונים.
לאחר השגת המידע, אנשי Data Science עוסקים בעיבוד וביצוע הנתונים הסטטיסטיים והם ממוקדים יותר ברמת המיקרו באסטרטגיה העסקית של ארגונים שונים.
לעומת זאת, תחום Data Analysis עוסק בבחינת הנתונים המיובאים ממקורות שונים, במטרה לזהות מגמות וטרנדים בשוק העסקי ולייצר מהמידע המתקבל תחזיות עסקיות שונות שיסייעו לארגונים להפיק תובנות עסקיות טובות יותר. לדוגמה, מידע עסקי לגבי אופי של קהלי היעד של המוצר, תרבות הרכישה שלו ועוד. על ידי הצגת הנתונים בצורה ויזואלית, מנהלי הארגון יוכלו לקבל החלטות עסקיות שונות ולפתח מוצרים או שירותים ייעודיים לקהלי היעד, או מנגד לשדרג אותם וכך להגדיל את רווחיות הארגון.
אילו תעשיות זקוקות למומחי Data Scientists?
היכולת של אנשי Data Scientists היא רחבה מאוד ומאפשרת לארגונים לקבל נקודת מבט רחבה על צורכי הארגון והשירותים הניתנים בו, ולכן ארגונים רבים נעזרים בשירותים אלו. חלקם מעסיקים בחברתם איש Data Scientists וחלקם נעזרים בשירותי מיקור חוץ של חברות שכאלה. כיום, כמעט כל תעשייה זקוקה לשירותי Data Scientists, החל מחברות הייטק, חברות מתחום הרכב, הפיננסים, הרפואה, החינוך ועוד.
