Hva er Data Science, og hvordan kan du bruke det i din bedrift?

Data science

Ved å bruke matematiske og statistiske metoder kan data science fange opp mønstre, trender og sammenhenger som ligger skjult i datasettene. Denne innsikten kan være gull verdt for deg som leder.

Kunstig intelligens Big data og data governance Robotisert prosessautomatisering Tingenes internett Agil KI Fintech

Forskjellen på data science og KI

Data science og KI (kunstig intelligens) er to relaterte, men forskjellige begreper. Førstnevnte fokuserer i hovedsak på å utnytte data for å oppnå innsikt og beslutningsstøtte, og KI er mer rettet mot å utvikle intelligente systemer og maskiner som etterligner menneskelig intelligens.

Data science omfatter datainnsamling, analyse og tolkning for å trekke ut innsikt og mønstre fra dataene. Det brukes i forskjellige fagområder som helsevesen, økonomi, markedsføring, og gir beslutningstakere en solid forståelse av dataene sine. KI har derimot et smalere fokus og handler om å utvikle datamaskiner eller systemer som er i stand til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens. Dette kan inkludere maskinlæring, robotikk og autonome systemer.

Les om data scientist Aurora Voje.

De beste virksomhetene blir mye mer effektive ved å ta i bruk avanserte dataanalysemodeller.

Lars Meinich-AndersenPartner i data og analyse, PwC

Data science har sin egen verdi uavhengig av KI. Data science handler om å bruke vitenskapelige metoder og verktøy til å håndtere og forstå data, uavhengig av om det involverer KI eller ikke.

Slik strukturerer du dataene dine ved hjelp av data governance

Skal du høste fordelen med å bruke KI handler det mye om strategi, organisering og kultur.

Les om agil KI: Slik kan du organisere bedriften din.

Det finnes flere ulike eksempler på områder hvor teknikker innenfor data science er dekkende, uten måtte ty til AI:

Deskriptiv analyse

Data science kan brukes til å utføre deskriptiv analyse, som innebærer å oppsummere og visualisere data for å få innsikt i trender og nåværende situasjon. Dette kan hjelpe organisasjoner med å forstå mønstre, identifisere problemer eller muligheter, og ta informerte beslutninger uten å involvere AI-teknologier.

Prediktiv analyse

Selv om prediktiv analyse ofte involverer bruk av maskinlæring og AI-modeller, kan data science bruke tradisjonelle statistiske metoder for å lage prediksjoner basert på historiske data. Dette kan hjelpe med å forutsi fremtidige trender, behov og utfall, uten å bruke AI-teknologier direkte.

Optimalisering og effektivisering

Data science kan brukes til å analysere og forbedre eksisterende forretningsprosesser, optimere ressursallokering eller identifisere flaskehalser. Dette kan bidra til å øke effektiviteten, redusere kostnader og forbedre produktiviteten.

Dette er den mest kreative fasen, hvor man utforsker mulighetene for å benytte avanserte analysemetoder og data science på ulike områder i bedriften. Det er viktig å forstå hvilke effekter og gevinster en vellykket modell på det gitte området kan gi, og å identifisere de forventede resultatene av løsningen. Disse må være i tråd med virksomhetens forretningsstrategi og mål for data science initiativer.

Basert på resultatene fra prototypingen, begrenser man inn scopet. Det er like viktig å droppe prototyper som ikke holder mål, som det er å gå videre med de som virker lovende. De prototypene som hadde lovende potensial fra forrige fase blir nå vurdert for en fullskala utvikling. Det er nå viktig å vurdere datakvalitet som kreves for et så virkelighetsnært miljø som mulig, samt sikre tilstrekkelig kapasitet for utvikling av løsningen. Under utvikling er det viktig å jobbe iterativt med fokus på brukertesting for å sikre kontinuerlige forbedringer.

Operasjonalisering av data science-løsninger innebærer finjustering av relevante parametere før man gjør løsningen tilgjengelig for riktige brukere og sikrer kontinuerlig tilgang til oppdaterte data. Et viktig trinn er å integrere løsningen i driftsprosessen for å realisere fordelene. Det er først når løsningen blir en integrert del av driften at man kan maksimere nytteverdien.

En avansert analysemodell og data science-løsning bør overvåkes og vedlikeholdes over tid for å sikre at den fortsetter å prestere optimalt og gir mest mulig gevinst. Dette innebærer å overvåke modellens ytelse, oppdatere dataene eller re-trene modellen ved behov for å håndtere endringer eller nye utfordringer.