به بزرگترین دانشنامه مالی فارسی خوش آمدید

دانش داده

08 ارد

دانش داده

دانش داده چیست؟

دانش داده زمینه ای از داده های بزرگ است که به منظور ارائه اطلاعات با معنا براساس مقادیر زیادی از داده های پیچیده، معرفی شده است. علم داده یا دانش داده، متشکل از زمینه های مختلف علم آمار و محاسبات کامپیوتری به منظور تفسیر داده ها به منظور تصمیم گیری است.  

ساختار دانش داده

داده ها از منابع و پلت فرم های مختلف مانند تلفن های هوشمند، شبکه های اجتماعی، سایت های تجارت الکترونیک، نظرسنجی های اینترنتی و سایر منابع بدست می آیند. افزایش حجم داده های در دسترس موجب شکل گیری موضوع جدید مطالعاتی BIG DATA شده است. BIG DATA شامل داده های بسیار بزرگ است که می تواند به بهبود عملیات سازمان و شرکت ها کمک شایانی کند. مجموعه داده های مورد نیاز بخش مالی به صورت پیوسته توسط شرکت هایی تحت حوزه FINTECH جمع آوری و مدیریت می شود، این شرکت ها از داده ها به منظور نوآوری و بروزرسانی خدمات سنتی مالی استفاده می کنند. داده های تولید و جمع آوری شده به راحتی توسط برنامه های مجزای فینتک مانند محاسبات ابری به اشتراک گذاشته می شوند. با این حال، تفسیر داده های گسترده و بدون ساختار برای تصمیم سازی اثربخش می تواند برای شرکت ها بسیار پیچیده و وقت گیر باشد و از این رو، دانش داده بسیار مورد نیاز است.

دانش داده چطور کار می کند

دانش داده شامل ابزارهای چند رشته ای برای جمع آوری داده ها، پردازش و تفسیر بینش از مجموعه داده ها، استخراج اطلاعات معنی دار از مجموعه داده و تفسیر آن برای اهداف تصمیم سازی اثربخش است. زمینه های بنیادین که حوزه دانش داده را تشکیل می دهند عبارتند از Mining، آمار، یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل برخی و زبان های برنامه نویسی.

داده کاوی یا Data mining الگوریتم های موجود در مجموعه داده های پیچیده ای را برای نشان دادن الگوها و استخراج داده های مرتبط شناسایی می کند. مقیاس های آماری مانند ابزارهای تحلیل پیش بینی، داده هایی که احتمال رخ دادن آن ها در آینده وجود دارد، براساس داده های گذشته و تاریخی مشخص می شوند. یادگیری ماشینی یکی از ابزارهای هوش مصنوعی است که مقدار داده های انبوه را پردازش می کند به طوری که یک انسان نمی تواند طی عمر خود این پردازش را انجام دهد. یادگیری ماشینی مدل های تصمیم گیری وابسته به مدل های پیش بینی براساس تطبیق شباهت اتفاقات رخ داده با داده های موجود را، توسعه می دهد.

در حالت تحلیل، تحلیلگر، داده های ساختار یافته را توسط یادگیری ماشینی و الگوریتم های مورد استفاده جمع آوری و پردازش می کند. تحلیلگر، داده ها را خلاصه، تفسیر و تبدیل می کند به طوری که به یک زبان قابل فهم برای تصمیم سازی و مدل های مرتبط تبدیل شوند. مراحل ذکر شده، تنها بخش بسیار کوچکی از دانش داده را نشان می دهد. همانطور که نقش یک تحلیلگر بهتر درک می شود، مجموعه وظایف بیشتری به وی تخصیص داده می شود، مانند؛ معماری داده، مهندسی داده، مدیریت داده.

تعریف تحلیلگر داده

یک تحلیلگر داده، حجم زیادی از داده ها را به منظور بهبود عملیات سازمان، جمع آوری، تحلیل و تفسیر می کند. این محققان مدل های آماری و الگوهای تحلیلی را به منظور تحلیل داده، روند و روابط بین داده توسعه می دهند. از این مدل ها می توان به منظور پیش بینی رفتار مصرف کننده جهت مدیریت ریسک های عملیاتی استفاده کرد. تحلیلگران اغلب مانند داستان سرایان هستند،  به طوری که بینشی از داده ها را به شیوه ای ساده به کارکنان سازمان ارائه می دهد. (همچنین در مورد DEEP LEARNING بیشتر بدانید).

نقش تحلیلگر داده امروزی

دانش داده باعث شده تا صنعت مالی به بخش تکنولوژی متصل شود. براساس دانش داده، شرکت ها داده های بزرگ را به منظور ارزیابی مصرف کنندگان خود مورد استفاده قرار می دهند. موسسات مالی و بانکی بر روی داده های بزرگ سرمایه گذاری می کنند تا پیشرفت های تشخیص تقلب خود را افزایش دهند. شرکت های مدیریت صندوق سرمایه گذاری از داده های بزرگ برای پیش بینی احتمال قیمت مورد نظر ابزار مالی در زمان مشخص شده استفاده می کنند. شرکت های بزرگی همچون Netflix، از داده های بزرگ به منظور شناسایی علاقه مخاطبان و افزایش بهبود خدمات سرگرمی استفاده می کنند. این شرکت ها همچنین براساس الگوریتم های موجود به مخاطبانشان، پیشنهاد مشاهده محتواهای مورد علاقه شان را می دهد.

منبع: گروه مشاوران مالی سامان