In een notendop behelst Data Science de verkenning en analyse van grote hoeveelheden data om daarin zinvolle trends, patronen of inzichten te ontdekken. Data Science sluit nauw aan op het paradigma van DIKW dat de transitie van Data naar Informatie naar Kennis naar Wijsheid beschrijft.

Data is macht

“Data is macht!” zou een geschikte kop zijn om het belang te benadrukken in een artikel over Data Science. Het onderwerp heeft veel aan populariteit gewonnen sinds het tot praktisch alle bedrijfstakken is doorgedrongen. Het is moeilijk een eenduidige definitie te geven en in de praktijk bestaan er dan ook veel varianten. In essentie komen ze allemaal neer op de mogelijkheden om inzichten te verkrijgen uit data die ieder moment rondom ons in de wereld wordt gegenereerd in allerlei contexten. Of de uitdagingen voor het definiëren van een model dat de data adequaat beschrijft. Het patroon of model dat met data science ontdekt wordt, moet zinvol, relevant en goed te interpreteren door de doelgroep zijn om op basis van die inzichten daadwerkelijk bij te kunnen sturen en gericht actie te ondernemen.

Brondata

De brondata die geanalyseerd moet worden, kan gestructureerd zijn, maar steeds vaker hebben we met data van ongestructureerde aard te maken. Of data die op een specifieke manier gestructureerd is, zoals grafen of ontologieën, die een specialistische aanpak vergen om inzichten op te doen of onderwerpen te verbinden.

Traditionele technieken zijn niet altijd toepasbaar meer in de huidige informatiedominante wereld, vanwege redenen zoals alleen al het volume van de data, maar ook de kwaliteit, privacy-gerelateerde restricties en het gedistribueerde karakter van de data. Technologische innovatie en de sterk toegenomen verwerkingscapaciteit van computers openen de mogelijkheden voor nieuwe technieken die voorheen voor onmogelijk werden gehouden.

Het vakgebied Data Science

Het vakgebied Data Science heeft haar oorsprong in verschillende vakgebieden zoals statistiek, informatica, predictive analytics, data mining en data visualisatie. Het heeft invloed op vele domeinen, uiteenlopend van de financiële sector, fraudedetectie, geospatial analyse, sociale netwerk analyse tot en met medische en sociale wetenschappen om er enkele te noemen. Op vele van deze terreinen heeft DIKW haar expertise inmiddels ingezet en diepgaande ervaring opgebouwd.

Nieuwsberichten over Big Data

Organisatie-geheugen

2-2-2016|0 Comments

Een van de meest waardevolle assets van uw organisatie zijn de geregistreerde gegevens. Het is noodzakelijk om deze gegevens “bronsysteem onafhankelijk” en in authentieke toestand op te slaan in het Enterprise Memory (EM).