Mjølners tech-ordbog: Data Science

Home / Tech / Mjølners tech-ordbog: Data Science

Mjølners tech-ordbog: Data Science

Juni står i tech-ordbogens tegn her på mjolner.dk. Sidste uge forklarede vores Internet of Things-evangelist, Toke, tech-ordet Internet of Things. Og i dag er det så blevet min tur. Jeg forklarer begrebet Data Science, som er det jeg arbejder med til daglig.

Jeg håber du kan få gavn af min forklaring.

Data Science – helt kort:

Data Science er disciplinen, man bruger til at omsætte data til viden. En data scientist tager udgangspunkt i data og bruger matematiske modeller og/eller visualiseringsteknikker til at skabe overblik, finde sammenhænge og give svar.

En god data scientist er således kendetegnet ved at have flair for matematik, en fornemmelse af forretningen, samt stærke analyse- og kodeevner.

Ord og begreber, der knytter sig til Data Science:

  • Versionering: Big Data, Machine Learning
  • Delelementer: Dataanalyse, cloud-teknologi, informatik, statistik, hypoteser

Hvordan skaber Data Science forretningsværdi?

Mange af de beslutninger som træffes i virksomheder er til en vis grad styret af beslutningstagerens mavefornemmelser. Det er sådan, fordi det længe har været en nødvendighed at afhænge af netop – omend kvalificerede – mavefornemmelser, fordi vi aldrig før har haft mulighed for at samle et tilstrækkeligt datagrundlag at basere vores beslutninger på.

Sådan er det ikke længere. I dag har langt de fleste virksomheder data om deres forretning og processer – de bruger den bare ikke optimalt. Data Science er midlet til at ændre det.

Uanset om du er interesseret i at udnytte dine data på nye måder, bakke mavefornemmelsen op med reproducerbare viden eller forbedre din produktion eller processer med data, kommer du ikke uden om Data Science.

Sådan arbejder Mjølner med Data Science

Vores team af data scientists kan guide dig trinvist gennem arbejdet med at gøre Data Science til en del af din forretning. Det handler om at få værdi ud af arbejdet fra start og derfor begynder vi altid med at udnytte potentialet i dine eksisterende data – evt komplementeret med eksternt tilgængelige data.

Det er vores erfaring at du allerede efter første møde ser på din data på en ny måde.

Når datagrundlaget og potentialerne er kortlagt udvikler vi en udvalgt letvægtsprototype, der kan demonstrere den værdi et Data Science-projekt kan levere. Derfra tager vi beslutningen om et endeligt project.

Data Science-holdet på Mjølner dækker alle aspekter af datarejsen. Vi kombinerer akademisk viden med dybe implementeringsfærdigheder og har altid fokus på slutbrugeren og din forretning.

Andre artikler om Data Science

  • torsdag jun 15, 2017