Yorgun: Veri bilimcileri. Kablolu: Veri sanatçıları

Veri bilimcileri önemli ancak Gartner'ın Avustralya Sidney'deki Veri ve Analitik Zirvesi'ndeki analistlere göre dünyanın şu anda ihtiyacı olan şey veri sanatçıları.

Analistler Sally Parker ve Peter Krensky, veri sanatçılarının veriler ve veri bilimcileri tarafından incelendikten sonra verilerin neler ortaya çıkarabileceği hakkında daha geniş - hatta belki yüzeysel - sorular soran kişiler olduğunu açıkladı.

Konsepti açıklamak için, bazı araçlarının neden bozulduğunu öğrenmek amacıyla veri bilimini kullanan Belçika'daki bir toplu taşıma operatörünün örnek olay incelemesini paylaştılar. Projenin yayılma potansiyelini göz önünde bulunduran bir analiz ekibi, zamanın yarısını veri hazırlamakla, geri kalanını ise model geliştirmeye ayırarak 20 günlük bir proje planı geliştirdi.

Bu çaba yararlı bir fikir üretmedi ancak veri ekibinin operasyon ekibiyle temas kurmasını sağladı. İkincisi, arızalı otobüslerle ilgili verileri gördükten sonra, bunların engebeli rotalarda kullanıldığını ve dolayısıyla daha fazla stresle karşılaştıklarını hızlı bir şekilde gösterdiler.

Otobüslerin farklı rotalarda dönüşümlü olarak kullanılması yükü dağıttı ve on milyonlarca tasarruf sağladı.

Analistler veri sanatçılarının nasıl geliştirileceğine dair herhangi bir fikir sunmadı. Bunun yerine, disiplinler arası işbirliğinin ve verilerin ümit edilen içgörüler içerdiğini varsaymamaya dikkat etmenin yararlı adımlar olduğunu öne sürdüler.

İkili, Güneş'in Dünya'nın etrafında döndüğüne dair inancını kanıtlamak için kapsamlı gözlemler yapan 16. yüzyıl gökbilimcisi Tyco Brahe'nin hikayesini paylaştı. Brahe'nin işbirlikçisi Johannes Kepler aynı verileri Dünya'nın Sol'un etrafında döndüğünü kanıtlamak için kullandı.

Krensky, "Bazen başarılı olmak için ihtiyacımız olan tek şey bakış açımızı değiştirmektir" dedi.

İkili ayrıca, toplu veri toplamanın güvenlik riskleri yaratması nedeniyle kuruluşların daha az veri toplamasını da önerdi. İkili, müşterileri yalnızca iki veri noktasını kullanarak analiz eden bir otel zinciri örneğini verdi: spor salonunu kullanıp kullanmadıkları ve sağlıklı yiyecekleri seçip seçmedikleri. Bu iki parça, teklifleri uyarlamak için yeterlidir ve suçlular için diğer bilgilere göre çok daha az değerlidir.

Her iki analist de sentetik verilerin kullanımını savundu çünkü toplanması daha ucuz ve daha az gizlilik sorunu yaratıyor.

Sentetik veriler aynı zamanda gözlemlenmesi zor olayları simüle etme şansı da sunabilir. Analistler, Alphabet'in sürücüsüz araç teknolojisi ekibi Waymo'nun bunu trafikte hızla ilerleyen ambulanslara yol açma simülasyonu yapmak ve gerçek yollarda mümkün olandan daha fazla sürücüsüz araç testi yapmak için kullandığını söyledi.

Açılış konuşmasında ayrıca BT ekiplerine, altyapıya odaklanan "veri tesisatçıları" yerine iş ekiplerinin ihtiyaç duydukları verileri hızlı bir şekilde tanımlayıp kullanabilmeleri için meta verilere yatırım yapan "veri danışmanları" olmaları yönünde bir öneri sunuldu. ®