علم داده (Data Science) چیست؟ تأثیرات شگفت انگیز علم داده بر آینده جهان

علم داده یا به عبارتی Data Science، مهم‌ترین عنصر حیاتی در بقا و پیشرفت کسب‌وکارهای عصر حاضر است. فرض کنید شما مدیر کسب‌وکار کوچکی هستید که می‌خواهید باتوجه به رفتار مشتریان و علایق مخاطبانتان، موجودی کالایی را افزایش دهید. با استفاده از داده‌ها و تحلیل آن‌ها می‌توانید به‌درستی محصول مناسبی را انتخاب کنید. این مثال کوچک، حتی برای یک کسب‌وکار خُرد، اهمیت علم داده و نوع تحلیل را نشان می‌دهد. حال، بیایید فرض کنید که این کسب‌وکار در مقیاس بزرگ‌تر به فعالیت می‌پردازد. داده‌ها و تحلیل صحیح آن‌ها، برای این بیزینس چقدر اهمیت دارد؟ آیا برای افزایش درآمد، سود خالص و حتی افزایش تعداد مشتریان نیاز به علم داده دارد؟

داده‌ها اساس اطلاعاتی است که می‌خواهید در مورد یک موضوع خاص جمع‌آوری کنید. اگر شما بخواهید اطلاعاتی در مورد وضعیت سلامت یک فرد گردآوری کنید، این داده‌ها هستند که می‌توانند به شما کمک کنند.

 اگر نیاز دارید که علت ورشکستگی یک شرکت را بررسی کنید، با کمک داده‌های موجود در حسابداری، داده‌های مربوط به پرسنل، رفتار کاربران و… می‌توانید به‌درستی علت شکست و حتی موفقیت یک بیزینس را شناسایی کنید. با استفاده از داده‌های مربوط به علل موفقیت یک بیزینس و پیاده‌سازی آن در کسب‌وکار مشابه، می‌توان انتظار موفقیت از کسب‌وکار جدید را داشت.

اهمیت علم داده آنجایی مشخص می‌شود که تصمیمات مدیران ارشد یک سازمان با تحلیل اطلاعات به‌دست‌آمده از داده‌ها گرفته می‌شود. این داده‌ها به حدی بزرگ و البته دقیق هستند که می‌توانند گام بعدی شما را برای گرفتن هر تصمیمی روشن و هموار کنند.

داده (Data) چیست؟

همه دانستنی‌ها، علایق، اعداد، ارقام، آمار و سابقه مربوط به یک مسئله خاص را داده می‌گویند. این داده، می‌تواند روزانه آپدیت شود، نسبت به گذشته خود دقیق‌تر، واضح‌تر و شفاف‌تر شود و آگاهی شما را نسبت به مسئله و پدیده موردنظرتان افزایش دهد.

در گذشته اتخاذ یک تصمیم مهم در کسب‌وکار می‌توانست برای شما ایجاد استرس کند و این سوالات را برایتان پیش بیاورد که آیا این تصمیم درست است؟ این تصمیم چه عواقبی می‌تواند در آینده تجارتتان داشته باشد؟ آیا اتخاذ این تصمیم سازمان شما را با ریسک‌های مختلفی روبرو می‌کند؟ اما علم داده، نحوه صحیح برقراری ارتباط بین داده‌ها، تحلیل و بررسی آن، می‌تواند باعث گرفتن تصمیمات مهم و مطمئن شود. شما می‌توانید بر اساس داده‌های مربوط به یک مسئله خاص، استخراج اطلاعات موردنیاز از داده‌ها و تحلیل صحیح آن‌ها تصمیمی صحیح و به نفع کسب‌وکارتان بگیرید.

داده‌ها هرچقدر بزرگ، دقیق و باکیفیت‌تر باشند، پیچیده‌تر بوده و تحلیل آن‌ها بسیار دشوارتر خواهد بود. مسئله مهم‌تر از خود داده، نحوه ذخیره‌سازی، استخراج اطلاعات و تحلیل آن‌ها است. اینجاست که مفهومی بزرگ و بسیار کاربردی به نام علم داده به میان می‌آید. این مفهوم به‌قدری برای کسب‌وکارها بااهمیت و مهم است که رشته‌های دانشگاهی با این موضوع و حول محور علم داده به وجود آمده است بسیاری از کسب و کارها، انجام پروژه علوم داده کسب و کار خود را به این افراد می‌سپارند.

علم داده یا Data Science چیست؟

علم داده یا دیتا ساینس، مجموعه‌ای از ابزارها و الگوریتم‌هایی است که هدف آن استخراج اطلاعات از درون داده‌های خام است تا به شما در تصمیم‌گیری درست و پیش‌بینی نتیجه رویدادها کمک کند.

در گذشته، داده‌هایی که از رویدادها و اتفاقات خاص در سازمان‌ها وجود داشت، همگی ساده، ساختاریافته و قابل تحلیل بودند؛ اما با گسترش جوامع، پیشرفت تکنولوژی و تنوع زیاد منابع، داده‌ها شکل ساختاریافته خود را از دست داده‌اند.

مطالعات و بررسی‌ها حاکی از این است که حدود ۸۰% داده‌های امروزی بدون ساختار هستند؛ این موضوع، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را با چالش روبرو می‌کند. در نتیجه برای تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها نیازمند این هستیم که از ابزارها، زبان‌های برنامه‌نویسی و الگوریتم‌های پیشرفته استفاده کنیم تا به اطلاعات موردنیاز به‌درستی دست پیدا کنیم.

ابزارهای مورد استفاده در علم داده

ابزارهای علم داده در گذشته با امروزه تفاوت زیادی دارد زیرا با پیشرفت علم و تکنولوژی، این ابزار نیز پیشرفت کرده‌اند که در ادامه آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

ابزارهای BI

ابزارهای موردنیاز برای تحلیل داده‌های سنتی ساختاریافته در گذشته، با نام ابزارهای BI معرفی می‌شدند. محبوب‌ترین این ابزارها به شرح ذیل هستند:

• SAP business object: این نرم‌افزار روی زنجیره تأمین، تجربه مشتری و ارتباط با مشتریان تمرکز داشت و می‌توانست اطلاعات جامع و مفیدی را در این زمینه ارائه دهد.
• Microstrategy: نرم‌افزار میکرو استراتژی یکی از بهترین ابزارهای BI است. با کمک این ابزار، افراد می‌توانستند تمام روندها و رویدادهای موجود در سازمان خود را ردیابی کرده، مشکلات و مسائل را بازبینی کنند و بهره‌وری را افزایش دهند؛ حتی می‌توانستند فرصت‌های ناشناخته موجود در سیستم خود را شناسایی کرده و ارتقا دهند.
• Datapine: این ابزار یکی از محبوب‌ترین ابزارهای موجود در لیست نرم‌افزارهای BI است که می‌توانست داده‌های مختلفی را با هم ادغام کند و با یک داشبورد ساده و کاربرپسند اطلاعات جامعی را در زمینه‌های مختلف ارائه دهد.

لیست ابزارهای موجود در BI زیاد و متنوع است؛ اما مهم این است که برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده و پیشرفته امروزی، این ابزارها دیگر کاربردی نیستند زیرا نتایجی که از داده‌های جدید با کمک این ابزارها استخراج می‌شوند، دقیق و کاربردی نیست. اینجاست که به ابزارهای پیشرفته‌تری نیاز داریم.

اگر در گذشته می‌توانستیم با داده‌هایی مربوط به مشتریان، مانند سن مشتریان، سابقه خرید، سابقه اقلام خرید و … مدل‌های مختلفی را ایجاد کنیم تا سرویس بهتری را ارائه دهیم، امروزه باتوجه‌به افزایش این داده‌ها، نیاز به ایجاد مدل‌های پیشرفته‌ای داریم که بتواند موارد بیشتری را تحت مدل‌سازی خود قرار دهد. اینجاست که مفهوم جدیدی به نام machine learning  یا یادگیری ماشین ایجاد می‌شود.

ماشین لرنینگ (Machine Learning)

برای درک معنی و کارکرد علم داده و machine learning فرض کنید که می‌خواهید مدلی را طراحی کنید که بتوانید بلاهای طبیعی مانند سیل را پیش‌بینی و از وقوع آن جلوگیری کنید. داده‌هایی که در این زمینه به آن نیاز دارید، شرایط آب‌وهوایی یک منطقه و تحلیل این داده‌هاست. این داده‌ها توسط ماهواره‌ها، هواپیماها و کشتی‌ها قابل استخراج است. در ماشین لرنینگ، این داده‌ها با کمک الگوریتم‌ها و ابزارها مدل می‌شوند و می‌توانند به شما در پیش‌بینی و پیشگیری وقایع فاجعه‌بار کمک کند.

تفاوت علم داده با داده کاوی چیست؟

قبل از بررسی تفاوت‌های میان علم داده و داده‌کاوی، بهتر است ابتدا ببینیم داده کاوی چیست. داده‌کاوی، استخراج دانش و افزایش آگاهی از داده‌هایی است که در حالت کلی معنا و مفهوم خاصی برای کاربر ندارد. به بیان دیگر هدف داده‌کاوی این است که از میان داده‌هایی با حجم و وسعت زیاد، پیچیده و پیشرفته بتواند اطلاعات مفیدی را به دست آورد و آن را در اختیار ما قرار دهد.

علم داده بسیار گسترده بوده و شامل تمام موارد مدل‌سازی، ریاضیات، آمار، آنالیز داده‌ها و حتی داده‌کاوی است، اما داده‌کاوی زیرمجموعه‌ای از این علم بزرگ است که هدف آن استخراج اطلاعات مفید از بین داده‌های عظیم است. در واقع علم داده یا data science یک علم و رشته است و داده‌کاوی تکنیکی است که با کمک علم داده، اطلاعات موردنیاز را استخراج می‌کند.

نتیجه و خروجی علم داده می‌تواند بنا بر نیازی که وجود دارد، متفاوت باشد. در واقع هدف از استفاده علم داده، ساخت محصولاتی داده‌محور برای یک سازمان است که استفاده از آن بتواند میزان فروش، سود خالص و تعداد مشتریان وفادار را افزایش دهد و ایرادات موجود در روند کاری سازمان را شناسایی و برطرف کند.

اما خروجی مورد انتظار از داده‌کاوی، الگوریتم‌هایی است که می‌توان با کمک آن، داده‌های قابل استفاده و مفید را استخراج کرد. در واقع با وجود تفاوت‌های زیادی که علم داده و داده‌کاوی با یکدیگر دارند، در نهایت مکمل هم هستند و داده‌کاوی زیرمجموعه‌ای از این علم گسترده و بی‌نظیر محسوب می‌شود.

مزایای علم داده چیست؟

فرض کنید شما مدیرعامل یک سایت فروشگاهی آنلاین با تنوع زیاد کالا هستید و قصد افزایش فروش آنلاین خود را دارید و در نهایت می‌خواهید همه افراد سایت فروشگاهی شما را با نام و آوازه خوبی به یاد آورند. چه کارهایی برای رشد و پیشرفت کار خود انجام می‌دهید؟ چگونه با مشتریانتان ارتباط برقرار می‌کنید؟ چگونه می‌توانید میزان خرید مشتریانتان را افزایش دهید؟ آیا همه مشتریان شما راضی هستند؟ چگونه با مشتریان ناراضی خود ارتباط برقرار و از آن‌ها دلجویی می‌کنید؟ آیا فرایند و روال کاری شما بدون ایراد است؟ ایراداتتان را چگونه بررسی و برطرف می‌کنید؟

اگر بخواهید در مدت‌زمان کوتاهی به تمامی این سؤالات پاسخ دهید و برای ارتقاء سطح کیفی خدمات سازمانتان تصمیماتی بگیرید که به درستی آن تصمیمات هم ایمان داشته باشید، می‌توانید به معجزه علم داده تکیه کنید.

داده‌ها در هر اقدام و فرایندی که در سازمان شما در حال وقوع است، ایجاد می‌شوند و شما با کمک تحلیل این داده‌ها می‌توانید به تمام اهداف خود در سازمان دست یابید. به‌عنوان مثال:

• با کمک تحلیل داده‌ها می‌توانید علل نارضایتی مشتریانتان را استخراج کنید و برای رفع ایرادات، استراتژی بهتری تدوین کنید.
• با کمک داده‌ها، علایق و نیازهای مشتریانتان را تحلیل کنید و به کمک آن، پیشنهاد خرید محصولات جدید را بدهید؛ به این طریق بدون صرف هزینه بیشتری برای بازاریابی، اندازه سبد خرید مشتریانتان را افزایش داده‌اید و این می‌تواند حاشیه سود شما را افزایش دهد.
• می‌توانید با علم داده، زنجیره تأمین و ارسال کالاها به مشتریان را بهبود ببخشید تا با سرعت بهتر و کیفیت مناسب‌تری محصولاتتان به دست مشتری برسد. اگر این فرایند به‌درستی انجام شود، می‌توانید برای ورود محصولات جدید که ارسال آن‌ها کمی دشوار است و رقبای شما از فروش آن‌ها دوری می‌کنند، برنامه‌ریزی کنید و به‌آسانی وارد اقیانوس آبی کسب‌وکارتان شوید.
• با کمک دیتاساینس می‌توانید زمان دقیق خرید مشتریانتان را محاسبه کنید. در نتیجه سرور و واحد پاسخگویی به سفارشات در زمان‌های پرترافیک را بهبود ببخشید. این اقدام موجب افزایش رضایت مشتریانتان و وفاداری آن‌ها به سیستم شما خواهد شد.

فرایند علم داده چگونه است؟

اگر فکر می‌کنید که علم داده هم مانند بسیاری از فرایندهای کاری دارای مراحل خطی و پشت سر هم است، سخت در اشتباهید؛ علم داده چرخه ثابت، مشخص و خطی ندارد. مدلی ساخته می‌شود و تا مرحله تکمیل آن ممکن است چند بار به مرحله قبلی برگردید، اصلاح و تکمیل کنید. در نتیجه نمی‌توان یک فرایند مشخص برای آن در نظر گرفت؛ اما به‌صورت کلی مراحلی که برای علم داده در نظر گرفته می‌شود، به‌صورت زیر خواهد بود:

کشف (Discover)

در این مرحله، شما باید تمام نیازمندی‌ها، منابع در دسترس برای جمع‌آوری داده‌ها، اولویت‌ها و خواسته‌های پروژه را شفاف و واضح مشخص کنید.

آماده سازی داده (Data preparation)

در مرحله آماده‌سازی داده‌ها، باید تمام داده‌های موجود و به‌دست‌آمده را برای تحلیل و مدل‌سازی مرتب کنید. برای این کار می‌توانید از نرم‌افزار R استفاده کنید تا داده‌هایی که موردنیازتان نیست و داده‌های پرت محسوب می‌شود را کنار بگذارید.

برنامه ریزی برای ساخت مدل (Model planning)

در این مرحله باید الگوریتم و تکنیک‌هایی را مشخص کنید که بر اساس آن، مدل‌سازی شکل می‌گیرد. بهترین ابزارهایی که در این مرحله می‌توانند به شما کمک کنند، نرم‌افزارهای R، SQL، SAS و ACCESS هستند. این مرحله مهمی است تا مدل‌سازی شما درست ایجاد شود و نتایج درستی را اعلام کند.

ساخت و ایجاد مدل (Model building)

با کمک تکنیک‌هایی مانند طبقه‌بندی داده‌ها، برقراری ارتباط معنایی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها، باید مدل را طراحی کنید. برای ساخت مدل می‌توانید از ابزارهایی مانند Matlab، weka، statistica و… استفاده کنید.

اجرای مدل با داده‌ها (Operation)

در این مرحله، دید کلی از اجرای مدل و محدودیت‌ها در مقیاس کوچک را به‌دست می‌آورید. در نتیجه اگر مدل‌سازی‌تان ایرادی داشته باشد، می‌توانید به عقب برگردید و ایرادات را برطرف کنید (همان‌طور که اشاره کردیم، فرایند علم داده خطی نیست و ممکن است بین مراحل در رفت‌وبرگشت باشید).

استخراج نتیجه مدل‌سازی (communicate result)

در این مرحله بر اساس نتایج و اهدافی که در ابتدای پروژه مشخص کرده‌اید، می‌توان گفت که مدل‌سازی به‌درستی پیش رفته است یا خیر. در صورت شکست پروژه (محقق نشدن اهداف) باید به عقب برگردید و اصلاحات موردنیاز را در هر مرحله انجام دهید.

نظارت بر فعالیت مدل (monitoring model)

اگر همه مراحل به‌خوبی پیش رفته باشد، مرحله نظارت بر مدل فرا می‌رسد. اینکه مدل شما به‌درستی کار کرده است، به این معنی نیست که می‌تواند همیشه درست رفتار کند. مدل‌ها باید همیشه مورد نظارت قرار بگیرند تا اطلاعات صحیحی را ارائه دهند. این مدل شما می‌تواند برای داده‌هایی که شما به آن داده‌اید، درست کار کند. آیا با تغییر داده‌ها و آپدیت آن‌ها مدل باز هم به‌درستی رفتار می‌کند؟

علم داده در کجا کاربرد دارد؟

برای اینکه بتوانیم خودمان را با پیشرفت علم و تکنولوژی در دنیا همگام کنیم، مستلزم این هستیم که علم داده را در همه ابعاد به کار ببریم؛ علم داده در زمینه‌های مختلف می‌تواند به شما کمک کند. در ادامه به برخی از این موارد اشاره کرده‌ایم:

در سازمان های خدمت رسانی به مشتریان

بازاریابی، فروش و افزایش طول عمر مشتری، ایجاد خرید مجدد، دادن پیشنهادات ویژه خرید به مشتری برای افزایش قیمت سبد خرید با کمک علم داده می‌تواند به‌درستی عملی شود.

در زمینه رونق کسب وکارها، بازاریابی و ایجاد بازارهای جدید

با کمک علم داده می‌توان مشتریان را دسته‌بندی کرد و بر اساس نیاز هر دسته، برنامه بازاریابی جدایی را مطرح کرد. با استفاده از سابقه خرید مشتریان، شناخت سلایق و نیاز آنها با کمک عباراتی که جستجو کرده‌اند، می‌توان پیشنهاد محصولات را دقیق‌تر و متناسب با نیاز مشتری ارائه داد تا احتمال خرید افزایش یابد.

در تولید محتوا

با کمک تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توان برای جذب سرنخ‌های جدید (جذب مشتریان جدید) و ساخت بازار، برنامه‌ای کارآمد برای تولید محتوای جذاب و موثر تدوین و اجرا کرد.

در تولید بازی های ویدئویی

بازی‌های ویدیویی که نسل جدید را به خود جلب کرده‌اند، از علم داده بهره گرفته‌اند و با رفتار انسان شبیه‌سازی شده‌اند. در نتیجه کاربر می‌تواند با بازی‌ها ارتباط بهتری برقرار کند.

در سلامتی انسان ها

درمان بیماری‌ها، تشخیص زودهنگام بیماری و جلوگیری از رشد آن با کمک علم داده میسر شده است. با دیتاساینس می‌توان تأثیر یک دارو و اثربخشی آن را روی یک بیماری خاص اندازه گرفت و در صورت نیاز آن را ارتقاء داد. این می‌تواند به انسان در تشخیص یک گونه بیماری جدید، شرایط فراگیر شدن آن، ریشه‌کن شدنش و کشف داروهای مؤثر برای درمان آن بیماری کمک شایانی کند.

در مسائل امنیتی

تمام گوشی‌های هوشمند، قفل‌های دیجیتال و درب‌های ضدسرقت که با تشخیص چهره، رنگ چشم و اثر انگشت کار می‌کنند تا امنیت را افزایش دهند، از علم داده کمک گرفته‌اند.

در تکنولوژی‌های پیشرفته

پیدایش ماشین‌های بدون سرنشین و هواپیماهای بدون خلبان را مدیون به‌کارگیری علم داده هستیم. به‌طورکلی، علم داده در هر زمینه‌ای که شما از وجود تکنولوژی حیرت‌زده می‌شوید، حضور خواهد داشت.

علم داده چه آینده‌ای خواهد داشت؟

داده‌ها همیشه در حال به‌وجودآمدن، بزرگ‌شدن، پیشرفته‌تر و پیچیده‌تر شدن هستند. اگر بتوانیم از این داده‌ها به‌درستی استفاده کنیم و آن‌ها را به کار ببریم، قطعاً می‌توانیم رشد و جهش بزرگی را در جنبه‌های مختلفی از زندگی‌مان تجربه کنیم.

باتوجه‌به اهمیت علم داده و بیشتر آشنا شدن افراد با این علم شگفت‌انگیز، تقاضا برای آموختن این علم هم در حال افزایش است. باتوجه‌به تأثیرات فوق‌العاده علم داده در جنبه‌های مختلف زندگی، رشته علوم داده، یکی از پرتقاضاترین رشته‌های دانشگاهی در کل جهان است. ازاین‌رو، تعداد فارغ‌التحصیلان این رشته با رشد روزافزون مواجه است.

باتوجه‌به نیاز صنایع مختلف به تجزیه‌وتحلیل داده، دانشمند داده نیز می‌تواند در راستای رشد صنایع کمک نقش مهمی را ایفا کند. اما تحقیقات نشان می‌دهد که شرکت‌های بزرگ در صنایع مختلف، تعداد کمی از افراد فعال در این حوزه را استخدام می‌کنند. یکی از دلایل این است که دانشمند علم داده نه‌تنها باید اطلاعات اولیه ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی را بداند، بلکه باید توانایی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را داشته باشد و بتواند ارتباط معنایی بین داده‌های مختلف را ایجاد کند و توانایی کار گروهی را در خود ایجاد کرده باشد.

با اینکه آینده این شغل جذاب می‌تواند بسیار درخشان باشد، اما نیازمند مهارت و دانش زیادی است. اگر تصمیم دارید که در این حرفه متخصص شوید بهتر است مهارت‌هایی مانند احتمالات و آمار، برنامه‌نویسی پایتون و R، کار با نرم‌افزارهای تحلیل داده و مدل‌سازی و توانایی استفاده از پایگاه‌داده مانند SQL را فرا بگیرید.

جمع‌بندی

استفاده از علم داده می‌تواند به افزایش درآمد، افزایش تعداد مشتریان و حس رضایت آنها نسبت به برند شما کمک شایانی کند. اگر می‌خواهید از علم داده در کسب و کار خود استفاده کنید و به دنبال نیروی متخصص در این زمینه می‌گردید، پونیشا با داشتن تیم متخصص و باتجربه در زمینه‌های مختلفی مانند انجام پروژه‌های داده ‌کاوی و ماشین لرنینگ، انجام پروژه هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند در رونق کسب‌وکار و ارتقاء سطح کیفی خدماتتان به شما کمک کند.