เหนื่อย: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สาย: ศิลปินข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีความสำคัญ แต่สิ่งที่โลกต้องการในตอนนี้คือศิลปินข้อมูล ตามที่นักวิเคราะห์ที่ Gartner's Data and Analytics Summit ในซิดนีย์ ออสเตรเลีย

นักวิเคราะห์ Sally Parker และ Peter Krensky อธิบายว่าศิลปินข้อมูลคือคนที่ถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลในวงกว้าง แม้กระทั่งบางทีอาจเป็นวงสัมผัส และสิ่งที่อาจเปิดเผยเมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลตรวจสอบ

เพื่อแสดงแนวคิด พวกเขาได้แบ่งปันกรณีศึกษาของผู้ประกอบการขนส่งมวลชนในเบลเยียมที่ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อพยายามเรียนรู้ว่าเหตุใดยานพาหนะบางคันของบริษัทจึงพัง เมื่อคำนึงถึงศักยภาพในการแผ่ขยายของโครงการ ทีมวิเคราะห์จึงพัฒนาแผนโครงการ 20 วันโดยใช้เวลาเพียงครึ่งเดียวในการเตรียมข้อมูล ส่วนที่เหลือทุ่มเทให้กับการพัฒนาแบบจำลอง

ความพยายามนั้นไม่ได้สร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ แต่ทำให้ทีมข้อมูลได้ติดต่อกับทีมปฏิบัติการ เมื่อคนหลังเห็นข้อมูลเกี่ยวกับรถเมล์ที่เสียแล้ว พวกเขาแสดงให้เห็นอย่างรวดเร็วว่ากำลังถูกใช้บนเส้นทางที่เป็นเนินเขา ดังนั้นจึงต้องเผชิญกับความเครียดมากขึ้น

รถโดยสารที่หมุนไปตามเส้นทางต่างๆ จะกระจายน้ำหนักและช่วยประหยัดได้หลายสิบล้าน

นักวิเคราะห์ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการพัฒนาศิลปินข้อมูล แต่พวกเขาแนะนำว่าการทำงานร่วมกันข้ามสายงานและระวังอย่าถือว่าข้อมูลมีความหวังสำหรับข้อมูลเชิงลึกเป็นขั้นตอนที่มีประโยชน์

ทั้งคู่แบ่งปันเรื่องราวของนักดาราศาสตร์ Tyco Brahe ในศตวรรษที่ 16 ซึ่งได้ทำการสังเกตการณ์อย่างกว้างขวางเพื่อพิสูจน์ความเชื่อของเขาว่าดวงอาทิตย์โคจรรอบโลก Johannes Kepler ผู้ร่วมงานของ Brahe ใช้ข้อมูลเดียวกันเพื่อพิสูจน์ว่าโลกโคจรรอบ Sol

“บางครั้ง สิ่งที่เราจำเป็นต้องประสบความสำเร็จก็คือการเปลี่ยนมุมมอง” เคร็นสกี้กล่าว

ทั้งคู่ยังแนะนำให้องค์กรรวบรวมข้อมูลน้อยลง เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ทั้งคู่อ้างถึงตัวอย่างของเครือโรงแรมที่วิเคราะห์ลูกค้าโดยใช้ข้อมูลเพียงสองจุด: ไม่ว่าพวกเขาจะใช้โรงยิมหรือไม่ และหากพวกเขาเลือกอาหารเพื่อสุขภาพ นักเก็ตทั้งสองนี้เพียงพอที่จะปรับแต่งข้อเสนอและมีค่าน้อยกว่าสำหรับอาชญากรมากกว่าข้อมูลอื่น ๆ

นักวิเคราะห์ทั้งสองยังสนับสนุนการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ เนื่องจากมีราคาถูกกว่าในการรวบรวมและสร้างความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวน้อยลง

ข้อมูลสังเคราะห์ยังสามารถให้โอกาสในการจำลองเหตุการณ์ที่สังเกตได้ยาก นักวิเคราะห์กล่าวว่า Waymo ชุดเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับของอัลฟาเบทใช้เพื่อจำลองทางให้รถพยาบาลเคลื่อนตัวไปตามการจราจรด้วยความเร็ว และทำการทดสอบรถยนต์ไร้คนขับมากกว่าที่ทำได้บนถนนจริง

ประเด็นสำคัญยังเสนอคำแนะนำสำหรับทีมไอทีในการเป็น "เจ้าหน้าที่ดูแลข้อมูล" ที่ลงทุนในเมตาดาต้า เพื่อให้ทีมธุรกิจสามารถระบุและใช้ข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว แทนที่จะเป็น "ช่างประปา" ที่มุ่งเน้นด้านโครงสร้างพื้นฐาน ®