数据科学可以使您将当今企业的大量数据晃动变为可操作的见解并进行预测。它使用科学方法和技术使您能够询问您收集的数据以完成一系列业务目标。
数据科学结合了方法，流程和技术，从数据中提取知识和见解，以实现一些商业目的。
它是什么？
数据科学结合了方法、处理、知识和工具从数据中提取意义。它可能涉及数学、统计学和计算机科学。如果你的企业打算通过掌握数据来创造竞争优势，你就需要数据科学家。
数据科学应该被视为不同于“数据分析”的历史思想。两者都可用于分析历史数据以吸引推断。但是，它们分开的是使用工具和技术来模拟世界上越来越多的复杂性和不确定性。数据分析师通常依赖于基于规则的方法，这些方法与复杂性和不确定性斗争。
数据科学如何不同于以前的数据分析方法的一个很好的例子是它可以处理坏数据的方式。在旧的数据分析范式中，如果你有不好的数据，基于规则的方法意味着你得到不好的结果。但是数据科学可以处理嘈杂的数据，它可以容忍坏的数据。
什么是你的？
数据科学将使您通过为详细的分析奠定基础，从而提高您对业务运营的理解。但数据科学与传统“商业智能”类型活动的不同之处在于，它使用了现代机器学习和深度学习工具，使组织能够实现其商业目标。
如果你的企业能够查询数据——无论是传统的结构化运营数据，还是更复杂的“大数据”——并提取和利用关键的业务洞察力，你就拥有了一个重要的、潜在的、可持续的竞争优势来源。
什么是交易？
数据科学是一项纪律。你不能简单地购买数据科学;即使采用数据科学家也不够。您需要能够吸引高技能的人员和实现将充分利用它们的系统和流程。
但这是有代价的。技术熟练的从业者——数据科学家——可能有博士学位;他们需要广泛学习才能在数学、统计学和计算机科学方面获得足够的熟练程度，这使得他们很难吸引，留住他们的成本也很高。
它是如何使用的？
数据科学是一门快速发展的学科。它被用来推动计算机系统的极限——无论是解开基因组还是模拟极其复杂的系统，比如天气。
在企业内部，数据科学正在被用来推动组织可以用可用数据做什么。例如，飞机制造商可能会使用数据科学来模拟引擎的可靠性;零售商可以用它来洞察顾客的行为。
在总部位于澳大利亚布里斯班和旧金山的领先安全欺诈和滥用预防组织Arkose Labs，其数据科学项目正在为全球最具针对性的企业和银行解决数百万美元的欺诈问题。
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