オーストラリアのシドニーで開催された Gartner の Data and Analytics Summit のアナリストによると、データ サイエンティストは重要ですが、世界が今必要としているのはデータ アーティストです。
アナリストの Sally Parker 氏と Peter Krensky 氏は、データ アーティストとは、データについて、さらにはデータ サイエンティストによって調査されたデータが何を明らかにするかについて、より幅広い (場合によっては接線的でさえある) 質問をする人々であると説明しました。
コンセプトを説明するために、彼らはベルギーの公共交通機関のケース スタディを共有しました。この企業は、データ サイエンスを使用して一部の車両が故障した理由を解明しようとしました。 プロジェクトが無秩序に拡大する可能性を考慮して、分析チームは 20 日間のプロジェクト計画を作成し、半分の時間をデータの準備に費やし、残りをモデルの開発に充てました。
この取り組みは有用な洞察を生み出しませんでしたが、データ チームが運用チームと連絡を取ることができました。 後者は、故障したバスに関するデータを見ると、それらが丘陵ルートで使用されていることをすぐに示したため、より多くのストレスに直面しました。
さまざまなルートでバスをローテーションすることで、負荷が分散され、数千万ドルが節約されました。
アナリストは、データ アーティストを育成する方法についての洞察を提供しませんでした。 むしろ、彼らは、学際的なコラボレーションと、データに期待される洞察が含まれていると想定しないように注意することが有用なステップであると示唆しました.
このペアは、太陽が地球を周回しているという彼の信念を証明するために広範な観測を行った 16 世紀の天文学者 Tyco Brahe の話を共有しました。 Brahe の共同研究者である Johannes Kepler は、同じデータを使用して、地球がソルを周回していることを証明しました。
「私たちが成功するために必要なのは、見方を変えることだけである場合があります」とクレンスキーは言いました。
XNUMX 人はまた、大量のデータを収集するとセキュリティ リスクが生じるため、組織が収集するデータを減らすことを推奨しました。 XNUMX 人は、ジムを利用しているかどうかと、健康的な食事を選んでいるかどうかという XNUMX つのデータ ポイントだけを使用して顧客を分析するホテル チェーンの例を挙げました。 これら XNUMX つのナゲットは、オファーを調整するには十分であり、犯罪者にとって他の情報アイテムよりもはるかに価値がありません。
両方のアナリストは、合成データの使用も提唱しました。これは、収集が安価であり、プライバシーの問題が少ないためです.
合成データは、観察が難しいイベントをシミュレートする機会も提供します。 アナリストによると、Alphabet の自動運転車技術部門である Waymo は、高速で交通をすり抜ける救急車の進路をシミュレートし、実際の道路で可能なよりも多くの自動運転車のテストを行うために、これを使用しています。
基調講演では、ビジネス チームが必要なデータを迅速に特定して活用できるように、インフラストラクチャに重点を置く「データ配管工」ではなく、メタデータに投資する「データ コンシェルジュ」になるよう IT チームに提案しました。 ®
