Data Science geeft je data een gezicht!
Het begrip Data Science is een containerbegrip.
Data Science, de verzamelnaam voor verschillende moderne disciplines. Wat kun je met Data Science?
We gaan dat in dit artikel uitleggen aan de hand van verschillende voorbeelden.
Data Science is niet ontstaan rond ChatGPT; bij EasyData houden we ons daar al ruim 25 jaar mee bezig!
Hoe zijn we aan Data Science gekomen?
Data Science is de wetenschap die zich bezighoudt met het verkrijgen van inzichten uit allerlei soorten informatie. Die informatie kan diverse soorten data bevatten, zoals een kranten archief of gesproken tekst. Gesproken tekst is een datavorm die we naar digitale tekst transcriberen. Denk bijvoorbeeld ook aan videobeelden waaruit detail data wordt gehaald die voor je Data Science project relevant zijn. Data Science maakt gebruik van de steeds maar toenemende data en datasets.
De wetenschap ontwikkeld door…
Data Science blijft zich verder door ontwikkelen als een discipline die computerwetenschap en statistische methodologie gebruikt om voorspellingen te doen. Die voorspellingen beperken zich natuurlijk tot de mogelijkheden van die tijd. In de jaren 80 komt Excel op de markt, een spreadsheetapplicatie die grote veranderingen tot gevolg heeft. Met Excel wordt het veel eenvoudiger om met behulp van Excel inzichten te verwerven in een breed scala van velden door de beschikbare data te interpreteren.
Wanneer komt Data Science in beeld?
Data Science is niet beperkt tot een bepaald deelgebied. Vanuit onze ambitie geredeneerd kan iedereen voordeel van Data Science hebben! Data Science is een manier om beter te worden in wat je doet, maar ook om beter te worden in wat je niet doet.
Er is een grote verandering in het internet gekomen na de Coronapandemie. In ieder geval heeft dat bij EasyData geleid tot een volwassen Cloud oplossing voor al jouw Data Science vraagstukken.
De rol van EasyData in Data Science
EasyData is 25 jaar geleden opgericht om betaalbare data te verzamelen en praktische oplossingen te bieden. De doelstelling is niet veranderd, maar de technische mogelijkheden om dat doel te bereiken wel.
In 1999 hebben we ons als Data-specialisten gespecialiseerd in het vinden van factuurgegevens. EasyData heeft de kennis in huis om gesproken tekst van de supportafdeling naar een werkende intelligente chatbox te converteren. Deze processen zijn niet makkelijk, zeker niet als je innoverend wilt zijn in de moderne ‘Data’ ontwikkelingen.
Onze rol in Data Science is onveranderd innovatief
In het verleden stond concrete informatie op gescande documenten centraal. Vandaag, met dank aan de marketing en tastbare resultaten van ChatGPT, staat bij iedereen met een voorliefde voor automatiseringseffectiviteit nu generatieve AI op ons op het programma. Dit brengt ons werk in een ander perspectief, waar eerder alleen de resultaten een rol speelde worden nu vragen gesteld over het gebruikte algoritme en de algemene data-veiligheid van onze oplossing.
Dynamiek met opdrachtgevers spreekt ons aan
Die verandering van perceptie bij potentiële klanten komt voort uit de snelle acceptatie van Data Science. Bedrijven in verschillende sectoren gaan steeds meer gebruik maken van Data Science om hun business intelligence-mogelijkheden te verbeteren.
Let op, organisaties die deze trend negeren, lopen een serieus risico achterop te raken in hun businessmodel. Deze dynamische data gedreven omgeving biedt geweldige kansen voor Data Science specialisten.
Data Science bij EasyData in de praktijk
Deze wetenschap begint bij een inhoudelijk begrip van ‘Data’. Dat betekend in de praktijk het vorm geven van de gegevensverzameling van data die van belang is voor je project. Hiervoor kijken we naar gegevens uit verschillende bronnen. Dat kunnen zowel interne als externe bronnen zijn. Vaak adviseren we onze opdrachtgevers over hoe de beschikbare informatie het beste naar een dataset geconverteerd kan worden. Los van de Data zelf kan je Data Science opsplitsen in de grofweg onderstaande categorieën.
Statistiek
In de wereld van Data Science speelt statistiek en waarschijnlijkheid een grote rol. We maken gebruik van statistische methoden om eigenschappen van de onderliggende verdeling van gegevens af te leiden of om voorspellingen te doen.
Machine Learning
Hiermee betreden we de wereld van voorspellende modellering. Je gaat algoritmen trainen om specifieke modellen te ontwikkelen. Die algoritmen worden zo getraind dat zo’n model in staat is om toekomstige resultaten te voorspellen op basis van historische gegevens. Die historische gegevens zitten in je dataset waarmee we begonnen.
Datavisualisatie
Data gaat leven als je in een oogopslag bestaande gegevens visueel resultaten laat presenteren. De kracht van de presentatie is om belanghebbenden meteen trends, uitschieters en patronen te helpen begrijpen aan de hand van begrijpelijke data visualisatie.
Advanced Computing
Het EasyData Datacenter beschikt over een flink aantal zware servers om in korte tijd grote Machine Learning netwerken te trainen.
Data Science en Advanced Computing bij EasyData richten zich op meer dan wiskunde alleen. Onze focus ligt bij de ontwikkeling van slimme toepasbare oplossingen. High-performance computing geven we vorm met de ontwikkeling van eigen hardware. Door softwareontwikkelingen te koppelen aan samengestelde servers brengen we High-performance computing bereikbaar voor het MKB.
De toekomst van Data Science
Datawetenschap wordt steeds complexer en innovatiever. Data Science wordt gedreven door technologische vooruitgang en meer data. Tel daarbij op dat bedrijven steeds meer datagestuurd willen beslissen. Hier zijn enkele belangrijke veranderingen die de toekomst van datawetenschap waarschijnlijk zullen bepalen:
Integratie met AI en Machine Learning:
Als kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zich ontwikkelen, zullen ze meer datawetenschap gebruiken. Dit maakt het mogelijk beter te analyseren en voorspellen, complexe processen te automatiseren en nauwkeurigere voorspellingen te maken.
Deep learning zal de wereld veranderen:
Deep learning zal de mogelijkheden van datawetenschap vergroten, vooral op het gebied van beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en anomaliedetectie.. Dit zal de automatisering van patroonherkenning en besluitvormingsprocessen verbeteren.
Quantum Computing in Data Science:
Quantum computing zal big data sneller verwerken en analyseren, wat een revolutie teweeg kan brengen in hoe big data worden verwerkt en geanalyseerd. Dit zou complexe problemen veel sneller kunnen oplossen dan de huidige computermethoden mogelijk maken.
Edge Computing:
Edge computing wordt steeds belangrijker omdat IoT-apparaten steeds meer worden gebruikt. Het apparaat of de server verwerkt de gegevens, waardoor het minder nodig is om gegevens naar een centrale server te sturen. Dit kan helpen om sneller te reageren en beter te reageren in realtime applicaties.
Ethische en verantwoorde AI:
Steeds meer mensen zullen zich afvragen of AI en data science wel goed zijn en of we wel goed met privacy omgaan. Dit betekent dat we ons zorgen maken over privacy, veiligheid, eerlijkheid en transparantie. Organisaties moeten regels volgen om te voorkomen dat hun datawetenschapsinitiatieven verkeerd worden geïnterpreteerd.
Data Science en Datageletterdheid:
Als data steeds meer een onderdeel van de bedrijfsvoering wordt, zullen we beter moeten worden in het lezen van data. Dit maakt het makkelijker voor werknemers om beslissingen te nemen op basis van data, in plaats van alleen op datawetenschapsteams.
Geautomatiseerde Data Science analyses:
De automatisering in datawetenschap zal groeien door nieuwe technologieën als AutoML. Deze apps kunnen gegevens automatisch analyseren en inzichten geven zonder mensen. Dit maakt datawetenschap toegankelijker voor niet-experts en verbetert de productiviteit.
Focus op data governance:
Nu data steeds belangrijker worden, zal er een sterkere nadruk komen te liggen op data governance en kwaliteitsmanagement. Het garanderen van hoogwaardige, nauwkeurige en betrouwbare gegevens zal van cruciaal belang zijn omdat bedrijven steeds afhankelijker worden van datagestuurde beslissingen.
Gegevenskwaliteit:
Als je gegevens niet goed zijn, kan dat leiden tot verkeerde analyses en misleidende resultaten. Problemen zijn onder meer ontbrekende waarden, inconsistente gegevensformaten en onjuiste gegevensinvoer. Het is belangrijk om de data goed te bewaren en op te schonen.
Meerdere gegevensbronnen:
Als je gegevens uit verschillende bronnen gebruikt, kan dat problemen opleveren vanwege verschillende gegevensformaten, structuur en updatefrequenties. Het is belangrijk dat je data goed kunt gebruiken en dat je data goed kunt beheren.
Gegevensbeveiliging:
Het is belangrijk om gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang en inbreuken, vooral als cyberaanvallen steeds vaker voorkomen. Het is belangrijk om sterke encryptie, toegangscontroles en regelmatige beveiligingsaudits te hebben.
Gegevensprivacy:
Het is essentieel om ervoor te zorgen dat persoonlijke gegevens worden verwerkt in overeenstemming met de privacywet- en regelgeving (zoals AVG en CCPA). Gegevensprivacy betekent dat je je persoonlijke gegevens geheim houdt, toestemming krijgt en je privacy respecteert.
Gegevensopschoning:
Dit betekent dat je fouten, onvolledige of irrelevante gegevens uit je systeem haalt. Het opschonen van gegevens is belangrijk voor het verbeteren van gegevensanalyse.
Gegevensverzameling:
Het verzamelen van systematische, schaalbare en relevante gegevens voor specifieke bedrijfsbehoeften kan een uitdaging zijn. Het vereist duidelijke strategieën en hulpmiddelen voor data-acquisitie.
Ongedefinieerde KPI’s en statistieken:
Het analyseren van het succes of falen van bedrijfsactiviteiten kan ineffectief zijn zonder duidelijke prestatie-indicatoren en statistieken. Het duidelijk definiëren van deze statistieken is cruciaal voor gerichte en betekenisvolle analyses.
Identificatie van problemen:
Het identificeren van de juiste problemen die met datawetenschap moeten worden opgelost, kan moeilijk zijn. Het vereist een diepgaand begrip van het zakelijke domein en zijn uitdagingen.
Efficiëntie:
Het optimaliseren van algoritmen en gegevensverwerking om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken is een constante uitdaging in de datawetenschap. De efficiëntie kan worden verbeterd door betere hardware, het optimaliseren van algoritmen of het benutten van cloud computing-bronnen.
Welke vaardigheden zullen in de toekomst het belangrijkst zijn voor datawetenschappers?
Geavanceerde machine learning-technieken, vaardigheid in AI-frameworks en expertise op het gebied van data-engineering zullen cruciaal zijn. Zachte vaardigheden zoals probleemoplossing, effectieve communicatie en ethisch oordeel zullen ook steeds belangrijker worden naarmate datawetenschap meer geïntegreerd raakt in strategische besluitvorming.
Hoe evolueert big data en wat betekent dat voor toekomstige datawetenschappers?
Big data groeit in volume, variëteit en snelheid, waardoor datawetenschappers in realtime complexere gegevens moeten verwerken. Deze evolutie vereist verbeterde vaardigheden op het gebied van big data-technologieën en realtime gegevensverwerking.
Hoe zal het Internet of Things (IoT) worden geïntegreerd met datawetenschap om de besluitvorming te verbeteren?
Het Internet of Things (IoT) zal nauw integreren met datawetenschap door enorme realtime gegevens van verbonden apparaten te leveren. Deze synergie zal de besluitvorming op het gebied van gezondheidszorg, productie en stadsplanning verbeteren door middel van meer directe en bruikbare inzichten.
Wat zijn de ethische overwegingen voor de toekomst van datawetenschap?
In de toekomst moeten datawetenschappers omgaan met gegevensprivacy, toestemming, vooringenomenheid in AI-modellen en transparantie. Het vaststellen van ethische richtlijnen en het waarborgen van de naleving van de wetgeving inzake gegevensbescherming zullen van het grootste belang zijn.
Hoe zal Cloud Computing de datawetenschap in de toekomst beïnvloeden?
Cloud computing zal de datawetenschap blijven transformeren door schaalbare gegevensopslag en rekenbronnen aan te bieden. Dit zal complexere data-analyses mogelijk maken en de toegang tot geavanceerde datawetenschapstools democratiseren, waardoor bedrijven van elke omvang AI en big data-inzichten kunnen benutten.