В этой главе объясняется, как данные используются во многих областях, и для иллюстрации я использую примеры, которые непосредственно перекликаются с пирамидой потребностей Абрахама Маслоу, теорией, хорошо знакомой многим ученым и практикам в области бизнеса и управления. Если эта иерархия является для вас новинкой, не беспокойтесь – я объясню ее суть и то, как она применима к нам, в главе 2.
Приостановка развития
Последняя глава первой части покажет, как новички в науке о данных могут изменить свое мышление, чтобы погрузиться в нее, и поможет выявить те области, где уже сейчас возможно применить анализ данных. Многие достижения науки о данных основательно затронули другие сферы и поставили вопросы о будущем перед самыми разными специалистами и учеными. Если вы хотите развивать свою карьеру как аналитик данных, эта глава подскажет некоторые идеи для сфер, в которых вы, возможно, уже работаете.
В главе 3 я также представлю некоторые наиболее важные подходы, которые вы можете использовать, чтобы начать работу как практик. Наука о данных намного проще, чем многие другие научные дисциплины. Вам не нужно быть прирожденным ученым, чтобы овладеть принципами науки о данных. Что вам действительно необходимо – это умение придумывать различные способы извлекать пользу из данных тогда, когда дело касается бизнес-операций или личной мотивации. Ведь ученые – исследователи данных изучают возможности предоставленной информации. Вы можете удивиться, узнав, что у вас уже есть некоторые навыки и опыт, которые вы можете использовать на своем пути к освоению этой дисциплины.
Разумеется, новичкам необходима разумная осторожность. Любой, кто использовал Excel, работал в офисной среде или изучал в университете предмет, имеющий научную составляющую, вероятно, уже встречался с данными. Но некоторые из методов использования данных, которые вы, возможно, усвоили, будут неэффективными, и приверженность тому, что вы уже знаете, может помешать вам изучить наиболее действенные способы использования массивов данных: мы обсудим это подробно во второй и третьей частях.
Несмотря на явный положительный эффект использования данных, важно не обольщаться. Поэтому в главе 3 рассматриваются и различные угрозы безопасности, которые данные могут представлять для своих пользователей, и то, как работают аналитики данных для решения текущих и потенциальных проблем. Этика данных является особенно привлекательной и заслуживающей внимания областью, поскольку она способна изменять и направлять будущие разработки в области науки о данных. Учитывая то, что мы знаем о сборе информации, этика данных – в той мере, в какой ее можно использовать в машинах и онлайн, – создает основу для общения людей и технологий. Когда вы прочитаете эту главу, подумайте о том, как каждая из областей может быть связана с тем, как вы работаете, и насколько полезны для вашего бизнеса дальнейшие инвестиции в эту сферу.