看看谷歌、优步、亚马逊或爱彼迎。他们都在利用大数据和数据科学家来获得商业洞察力，并在各自的商业模式中实现飞跃。 图像看看谷歌、优步、亚马逊或爱彼迎。他们都在利用大数据和数据科学家来获得商业洞察力，并在各自的商业模式中实现飞跃。 然而，如今许多公司的问题在于他们不知道或不完全理解数据科学如何使他们的业务受益。甚至大数据本身的定义和利用对许多人来说也是一个谜，因为所有“大数据解决方案”在市场上造成了混乱。 先有鸡还是先有蛋？ 更多阅读 如何在经济低迷时期建立有弹性的 IT 团队 如何在经济低迷时期建立有弹性的 IT 团队 使用预测分析在亚马逊上获得最佳交易 在线交易者需要认真对待数据泄露的威胁 基于云的 GPS 跟踪彻底改变了挖掘项助基于云的企业避免数据泄露 什么是大数据？ 大数据是结构化和非结构化数据的大量集合，可以非常快速地存储和访问这些数据，以促进对业务问题的分析和理解。
从通常存储在数
据库中的关系数据到存储在列式数据库等较新结构中的文本数据和日志文件，大数据包括企业捕获的每一点信息。 虽然大数据通常可以快速存储和访问，但它并非设计用于快速更新或更改。换句话说，将其更多地视为数据湖。 那个湖正在呈指数级增长。随着技术和设备的激增，可用于分析的数量呈爆炸式增长得业务洞察力的公司具有显着的竞争优势。 看看优步，它以开创性的方式使用大数据。Uber 是一家创新 巴林 WhatsApp 号码列表 型公司，使用移动应用程序将乘客与司机联系起来，以提供租车和拼车服务。Uber 的数据团队使用数据科学解决基本数学问题，例如 ETA 算法（“您的司机将在 5 分钟内到达”）、定价算法、票价估算器和热图，以向乘客显示司机的当前位置。
什么是数据科学？
如果您的数据湖以越来越快的速度增长，您将如何筛选知识？ 为了为您的企业正确分析这些丰富的信息，您需要一名数据科学家、一名强大的数学家或统计学家，他们可以创建模型并将其应用于存储的数据。这意味着数据科学家需要知道如何设置数据存储、访问它们、构建数据并使用复杂的统计 ATB 目录 建模工 具对其进行分析。部署这些模型将揭示新的见解，以新的方式推动业务向前发展，这是数据科学的关键。 谁需要数据科学家？ 那么为什么不是所有公司都拥有数据科学家团队呢？这是因为大多数人甚至不知道他们需要它们。 大多数公司认为，在仓库中收集数据、根据业务标准创建模型并通过报告可视化结果的传统商业智能 (BI) 就足够了。虽然如果您唯一关心的是回答基本问题（例如哪些客户更有利可图），这是正确的，但它不足以像数据科学那样提供变革性的业务变革。
