Moe: datawetenschappers. Bedraad: gegevensartiesten

Datawetenschappers zijn belangrijk, maar wat de wereld nu nodig heeft, zijn datakunstenaars, volgens analisten van Gartner's Data and Analytics Summit in Sydney, Australië.

Analisten Sally Parker en Peter Krensky legden uit dat datakunstenaars mensen zijn die bredere - misschien zelfs tangentiële - vragen stellen over data, en wat het zou kunnen onthullen als het eenmaal door datawetenschappers is onderzocht.

Om het concept te illustreren, deelden ze een case study van een openbaarvervoersoperator in België die datawetenschap gebruikte om te achterhalen waarom sommige van zijn voertuigen kapot gingen. Zich bewust van het potentieel voor wildgroei van projecten, ontwikkelde een analyseteam een ​​projectplan van 20 dagen, waarbij de helft van de tijd werd besteed aan het voorbereiden van gegevens en de rest aan het ontwikkelen van een model.

Die inspanning leverde geen bruikbaar inzicht op, maar bracht het datateam wel in contact met het operations-team. Toen deze de gegevens over de kapotte bussen zagen, toonden ze al snel aan dat ze op heuvelachtige routes werden gebruikt en daardoor meer stress ondervonden.

Roterende bussen over verschillende routes verdeelden de belasting en bespaarden tientallen miljoenen.

De analisten gaven geen inzicht in het ontwikkelen van dataartiesten. Integendeel, ze suggereerden dat interdisciplinaire samenwerking, en voorzichtig zijn om niet aan te nemen dat gegevens de gehoopte inzichten bevatten, nuttige stappen zijn.

Het paar deelde het verhaal van de 16e-eeuwse astronoom Tyco Brahe, die uitgebreide observaties uitvoerde om zijn overtuiging te bewijzen dat de zon om de aarde draait. Brahe's medewerker Johannes Kepler gebruikte dezelfde gegevens om te bewijzen dat de aarde om Sol draait.

"Soms is alles wat we nodig hebben om te slagen, het perspectief te veranderen," zei Krensky.

Het paar raadde organisaties ook aan om minder data te verzamelen, omdat het verzamelen van bulkdata veiligheidsrisico's met zich meebrengt. Het paar noemde het voorbeeld van een hotelketen die klanten analyseert met slechts twee datapunten: of ze de sportschool gebruiken en of ze kiezen voor gezonde voeding. Die twee klompjes zijn genoeg om aanbiedingen op maat te maken en zijn voor criminelen veel minder waardevol dan andere informatie.

Beide analisten pleitten ook voor het gebruik van synthetische data, omdat het goedkoper is om te verzamelen en minder privacy-uitdagingen met zich meebrengt.

Synthetische gegevens kunnen ook de kans bieden om moeilijk waarneembare gebeurtenissen te simuleren. De analisten zeiden dat Waymo, de zelfrijdende auto-tech-outfit van Alphabet, het gebruikt om te simuleren dat ambulances zich snel een weg door het verkeer banen, en om meer tests van zelfrijdende auto's uit te voeren dan op de echte wegen mogelijk is.

De keynote bood ook een aanbeveling voor IT-teams om 'dataconciërges' te worden die investeren in metadata, zodat bedrijfsteams snel de gegevens kunnen identificeren en gebruiken die ze nodig hebben, in plaats van 'dataloodgieters' die zich richten op infrastructuur. ®