Data science e analytics dei dati: sveliamo le differenze

Sebbene nelle conversazioni o online i termini "data science" e "analytics dei dati" possano essere usati in modo intercambiabile, essi si riferiscono a due concetti nettamente diversi. La data science è un'area di competenza che combina molte discipline come matematica, informatica, ingegneria del software e statistica. Si concentra sulla raccolta e gestione dei dati strutturati e dati non strutturati su larga scala per varie applicazioni accademiche e applicazioni aziendali. Gli analytics dei dati, invece, si riferiscono all'atto di esaminare i set di dati per estrarre valore e trovare risposte a domande specifiche. Esploriamo più in dettaglio data science e analytics dei dati.

Pensa alla data science come all'ombrello generale che copre un'ampia gamma di attività eseguite per trovare modelli in set di dati di grandi dimensioni, strutturare i dati per l'uso, addestrare modelli di machine learning e sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale (AI). Gli analytics dei dati si riferiscono a un'attività che rientra nell'ambito della data science e viene svolta per interrogare, interpretare e visualizzare i set di dati. I data scientist eseguono spesso attività di analytics dei dati per comprendere un set di dati o valutare i risultati.

Gli utenti business eseguiranno anche analytics dei dati all'interno di piattaforme di business intelligence (BI) per avere insight sulle condizioni di mercato attuali o sui probabili esiti del processo decisionale. Molte funzioni di analytics dei dati, come fare previsioni, sono basate su algoritmi e modelli di machine learning sviluppati dai data scientist. In altre parole, anche se i due concetti non sono uguali, sono fortemente interconnessi.

In quanto ambito di competenza, la data science è molto più ampia nel suo campo di applicazione rispetto al compito di condurre analytics dei dati ed è considerata un percorso di carriera a sé stante. Coloro che lavorano nel campo della data science sono noti come data scientist. Questi professionisti creano modelli statistici, sviluppano algoritmi, addestrano modelli di machine learning e creano framework per:

• Prevedere risultati a breve e lungo termine
• Risolvere i problemi aziendali
• Identificare le opportunità
• Supporta la strategia aziendale
• Automatizzare attività e processi
• Alimentare piattaforme di BI

Nel mondo della tecnologia, le posizioni di data science sono attualmente richieste da molte organizzazioni e settori. Per intraprendere una carriera nella data science, è necessaria una profonda comprensione e una conoscenza approfondita del machine learning e dell'AI. Le tue competenze dovrebbero includere la capacità di scrivere nei linguaggi di programmazione Python, SAS, R e Scala. Dovresti inoltre avere esperienza di lavoro con piattaforme big data come Hadoop o Apache Spark. Inoltre, la data science richiede esperienza nella codifica di SQL database e la capacità di lavorare con dati non strutturati di vario tipo, come video, audio, immagini e testo.

I data scientist in genere eseguono analytics dei dati durante la raccolta, la pulizia e la valutazione dei dati. Analizzando i set di dati, i data scientist possono comprendere meglio il loro potenziale utilizzo in un algoritmo o in un modello di machine learning. I data scientist lavorano anche a stretto contatto con i data engineer, responsabili della creazione delle pipeline di dati che forniscono ai data scientist i dati di cui i loro modelli hanno bisogno, nonché delle pipeline su cui i modelli si basano per l'uso nella produzione su larga scala.

La data science è iterativa, il che significa che i data scientist formano ipotesi e sperimentano per vedere se è possibile ottenere il risultato desiderato utilizzando i dati disponibili. Questo processo iterativo è noto come ciclo di vita della data science, che di solito segue sette fasi:

1. Identificare un'opportunità o un problema
2. Data mining (estrazione di dati rilevanti da set di dati di grandi dimensioni)
3. Pulizia dei dati (rimozione di duplicati, correzione di errori, ecc.)
4. Esplorazione dei dati (analisi e comprensione dei dati)
5. Ingegneria delle caratteristiche (utilizzo della conoscenza del dominio per estrarre dettagli dai dati)
6. Modellazione predittiva (utilizzo dei dati per prevedere risultati e comportamenti futuri)
7. Visualizzazione dei dati (rappresentazione dei punti dati con strumenti grafici come grafici o animazioni)

Il compito degli analytics dei dati è quello di contestualizzare un set di dati come esiste attualmente, in modo da poter prendere decisioni più informate. L'efficacia e l'efficienza con cui un'organizzazione può condurre gli analytics dei dati è determinata dalla sua strategia e architettura dei dati, che consentono a un'organizzazione, ai suoi utenti e alle sue applicazioni di accedere a diversi tipi di dati indipendentemente da dove risiedono i dati. Avere la giusta strategia dati e architettura dei dati è particolarmente importante per un'organizzazione che intende utilizzare l'automazione e l'AI per gli analytics dei dati.

Analytics predittiva: l'analytics predittiva aiuta a identificare tendenze, correlazioni e causalità all'interno di uno o più set di dati. Ad esempio, i rivenditori possono prevedere quali negozi sono più propensi a esaurire un determinato tipo di prodotto. I sistemi sanitari possono anche prevedere quali regioni avranno un aumento dei casi di influenza o di altre infezioni.

Analisi prescrittive: le analisi prescrittive prevedono i risultati probabili e formulano raccomandazioni decisionali. Un ingegnere elettrico può utilizzare le analisi prescrittive per progettare e testare digitalmente vari sistemi elettrici per vedere la produzione di energia prevista e prevedere l'eventuale durata dei componenti del sistema.

Analytics diagnostici: gli analytics diagnostici aiutano a individuare il motivo per cui si è verificato un evento. I produttori possono analizzare un componente guasto su una catena di montaggio e determinare il motivo del malfunzionamento.

Analytics descrittivi: gli analytics descrittivi valutano le quantità e le qualità di un set di dati. Un fornitore di streaming di contenuti utilizza spesso gli analytics per capire quanti abbonati ha perso o guadagnato in un determinato periodo e quali contenuti vengono guardati.

I decisori aziendali possono eseguire analytics per ottenere insight attuabili riguardo vendite, marketing, sviluppo del prodotto e altri fattori aziendali. I data scientist si affidano anche agli analytics dei dati per comprendere i set di dati e sviluppare algoritmi e modelli di machine learning che favoriscano la ricerca o migliorino le prestazioni aziendali.

Praticamente qualsiasi stakeholder di qualsiasi disciplina può analizzare i dati. Ad esempio, gli analisti aziendali possono utilizzare le dashboard di BI per condurre analytics aziendali approfonditi e visualizzare le metriche chiave delle prestazioni compilate da set di dati pertinenti. Possono anche utilizzare strumenti come Excel per ordinare, calcolare e visualizzare i dati. Tuttavia, molte organizzazioni si avvalgono di data analyst professionisti dedicati alla discussione e all'interpretazione dei risultati per rispondere a domande specifiche che richiedono molto tempo e attenzione. Alcuni casi d'uso generali per un data analyst a tempo pieno includono:

• Lavorare per scoprire perché una campagna di marketing aziendale non ha raggiunto i suoi obiettivi
• Indagare sul motivo per cui un'organizzazione sta riscontrando un elevato tasso di turnover dei dipendenti
• Assistere i revisori forensi nella comprensione dei comportamenti finanziari di un'azienda

I data analyst si affidano a una serie di competenze analitiche e di programmazione, insieme a soluzioni specializzate che includono:

• Software di analisi statistica
• Sistemi di gestione di database (DBMS)
• Piattaforme di BI
• Strumenti di visualizzazione dei dati e ausili di data modeling come QlikView, D3.js e Tableau

Praticare data science non è privo di sfide. Possono esserci dati frammentati, scarse competenze in materia di data science e rigidi standard IT per l'addestramento e la distribuzione. Può anche essere difficile rendere operativi i modelli di analytics.

Il portfolio di prodotti per la data science e il ciclo di vita dell'AI di IBM si basa sul nostro impegno di lunga data nei confronti delle tecnologie open source. Include una serie di funzionalità che consentono alle aziende di sbloccare il valore dei propri dati in modi nuovi. Un esempio è watsonx, un portfolio di prodotti AI che accelera l'impatto dell'AI generativa nei principali workflow per migliorare la produttività.

Watsonx comprende tre potenti componenti: lo studio watsonx.ai per i nuovi foundation model, l'AI generativa e il machine learning; lo store watsonx.data adatto allo scopo, per la flessibilità di un data lake e le prestazioni di un data warehouse; e il toolkit watsonx.governance, per consentire workflow di AI costruiti con responsabilità, trasparenza e sfruttabilità.

Insieme, watsonx offre alle organizzazioni la possibilità di:

1. Addestra, adatta e implementa l'AI in tutta l'azienda con watsonx.ai
2. Scala i workload di AI, per tutti i tuoi dati, ovunque con watsonx.data
3. Consentire workflow di AI responsabili, trasparenti e spiegabili con watsonx.governance