Utrujeni: podatkovni znanstveniki. Wired: podatkovni umetniki

Podatkovni znanstveniki so pomembni, toda tisto, kar svet zdaj potrebuje, so podatkovni umetniki, pravijo analitiki na Gartnerjevem vrhu podatkov in analitike v Sydneyju v Avstraliji.

Analitika Sally Parker in Peter Krensky sta pojasnila, da so podatkovni umetniki ljudje, ki postavljajo širša – morda celo tangencialna – vprašanja o podatkih in o tem, kaj bi ti lahko razkrili, ko bi jih raziskovali podatkovni znanstveniki.

Za ponazoritev koncepta so delili študijo primera operaterja javnega prevoza v Belgiji, ki je uporabil podatkovno znanost, da bi ugotovil, zakaj so se nekatera njegova vozila pokvarila. Zavedajoč se možnosti širjenja projekta, je skupina za analitiko razvila 20-dnevni načrt projekta, pri čemer je polovico časa porabila za pripravo podatkov, preostanek pa za razvoj modela.

To prizadevanje ni prineslo uporabnega vpogleda – vendar je ekipo za podatke povezalo z operativno skupino. Ko so slednji videli podatke o pokvarjenih avtobusih, so hitro ugotovili, da so jih vozili na hribovitih poteh in so bili zato bolj obremenjeni.

Rotirajoči avtobusi po različnih poteh razporedijo obremenitev in prihranijo desetine milijonov.

Analitiki niso ponudili nobenega vpogleda v to, kako razviti umetnike podatkov. Namesto tega so predlagali, da sta meddisciplinarno sodelovanje in previdnost, da ne domnevamo, da podatki vsebujejo pričakovane vpoglede, koristna koraka.

Par je delil zgodbo o astronomu Tycu Braheju iz 16. stoletja, ki je opravil obsežna opazovanja, da bi dokazal svoje prepričanje, da Sonce kroži okoli Zemlje. Brahejev sodelavec Johannes Kepler je z istimi podatki dokazal, da Zemlja kroži okoli Sonca.

"Včasih je vse, kar potrebujemo za uspeh, sprememba perspektive," je dejal Krensky.

Par je tudi priporočil, da organizacije zbirajo manj podatkov, ker zbiranje množičnih podatkov ustvarja varnostna tveganja. Par je navedel primer hotelske verige, ki analizira stranke z uporabo samo dveh podatkovnih točk: ali obiskujejo telovadnico in ali izbirajo zdravo hrano. Ti dve drobci sta dovolj za prilagajanje ponudb in sta za kriminalce veliko manj dragoceni kot druge informacije.

Oba analitika sta zagovarjala tudi uporabo sintetičnih podatkov, saj je njihovo zbiranje cenejše in ustvarja manj izzivov glede zasebnosti.

Sintetični podatki lahko nudijo tudi priložnost za simulacijo dogodkov, ki jih je težko opazovati. Analitiki so povedali, da Alphabetovo tehnološko podjetje za samovozeče avtomobile Waymo to uporablja za simulacijo reševalnih vozil, ki se hitro prebijajo skozi promet, in za izvedbo več testov samovozečih avtomobilov, kot je mogoče na dejanskih cestah.

Osrednji govor je ponudil tudi priporočilo za ekipe IT, naj postanejo »skrbniki podatkov«, ki vlagajo v metapodatke, tako da lahko poslovne ekipe hitro prepoznajo in uporabljajo podatke, ki jih potrebujejo, namesto »vodovodarji podatkov«, ki se osredotočajo na infrastrukturo. ®