Ce sunt datele?

Datele sunt un termen pe care îl auzim pretutindeni astăzi. În general, datele reprezintă o colecție de fapte, informații și statistici, care pot fi sub formă de numere, text, sunet, imagini sau orice alt format.

În acest articol vom afla ce sunt datele, tipurile de date, importanța lor și caracteristicile principale.

Definiție

Conform Oxford, “datele sunt unități distincte de informație, de obicei formatate într-un mod special.” Datele pot fi măsurate, colectate, raportate și analizate, apoi vizualizate în grafice, tabele sau alte instrumente de analiză.

Datele brute („raw data”) sunt numere sau caractere înainte să fie „curățate” și corectate de cercetători—trebuie eliminate valorile aberante și erorile de introducere. Procesarea datelor se face adesea în etape, iar datele procesate într-o etapă pot fi date brute pentru etapa următoare.

Datele de teren sunt colectate „in situ”, în condiții necontrolate. Datele experimentale apar în cadrul anchetelor științifice. Datele pot fi generate de:

• Oameni
• Mașini
• Combinații om–mașină

Ele pot apărea oriunde se generează informații și pot fi stocate în formate structurate sau nestructurate.

Reprezentarea datelor

Datele pot fi ilustrate clar prin grafice, diagrame și tabele. Metode comune:

• Grafic cu bare
• Diagramă circulară
• Grafic liniar
• Pictogramă
• Histogramă
• Grafic cu puncte
• Stem-and-leaf
• Distribuție de frecvență

Ce este informația?

Informația este datele procesate, organizate și structurate astfel încât să devină semnificative și utile. Ea oferă context, relevanță și scop, ajutând la luarea deciziilor, rezolvarea problemelor și comunicare.

De ce sunt importante datele?

• Ajută la luarea deciziilor mai bune
• Identifică cauzele problemelor
• Permite evaluarea performanței
• Contribuie la îmbunătățirea proceselor
• Ajută la înțelegerea consumatorilor și a pieței

Categorii de date

• Date structurate: organizate după un format fix, ușor de căutat și analizat (baze de date relaționale).
• Date nestructurate: fără format fix—documente text, imagini, video—care necesită prelucrare suplimentară.

Tipuri de date

În general, datele pot fi împărțite în:

Date categorice

Au categorii distincte, de exemplu: stare civilă, partid politic, culoarea ochilor.

Date numerice

• Date discrete: valori întregi, ex. număr de copii, defecte pe oră.
• Date continue: valori pe o scară reală, ex. greutate, tensiune.

Scale de măsurare

• Scara nominală: categorii fără ordine (gen, stare civilă).
• Scara ordinală: categorii ordonate (rang academic, note studenți).
• Scara de interval: diferențe semnificative, fără zero absolut (temperatură, ani).
• Scara de raport: zero real + operații aritmetice (greutate, vârstă, salariu).

Ciclul de procesare a datelor

Ciclul de procesare a datelor se referă la secvența iterativă de transformări aplicate datelor brute pentru a genera informații utile. Poate fi văzut ca un flux de etape distincte:

Etapele ciclului de procesare a datelor

1. Colectarea datelor: Include metodele de preluare a datelor brute din diverse surse, cum ar fi citiri de senzori, extragerea datelor de pe web, sondaje sau jurnale de aplicații.
2. Pregătirea datelor: Datele brute sunt dezordonate și necesită curățare și preprocesare înainte de analiză. Aceasta implică identificarea și tratarea valorilor lipsă, corectarea inconsecvențelor, uniformizarea formatului și, eventual, eliminarea valorilor aberante.
3. Încărcarea datelor: Datele preprocesate se încarcă într-un sistem pregătit pentru procesare și analiză ulterioară, de obicei prin conversia într-un format lizibil de mașină și stocarea într-o bază de date sau depozit de date.
4. Procesarea datelor: Datele sunt manipulate și transformate pentru a extrage informații valoroase: agregări, filtrare, sortare, inginerie de caracteristici și aplicarea algoritmilor de machine learning pentru descoperirea modelelor și relațiilor.
5. Ieșirea datelor: Datele transformate sunt apoi analizate prin tehnici statistice, vizualizări sau modele predictive pentru a genera insight-uri și cunoștințe utile.
6. Stocarea datelor: Datele procesate și rezultatele obținute sunt stocate într-un format sigur și accesibil pentru utilizări viitoare, referințe sau cicluri de analiză ulterioare.

Ciclul de procesare este iterativ: ieșirea dintr-o etapă poate deveni intrarea pentru cea următoare, permițând rafinarea continuă și analize din ce în ce mai profunde.

Cum analizăm datele?

1. Definirea obiectivelor și întrebărilor: Stabilește clar ce vrei să afli sau să previzionezi (comportamentul clienților, evoluții sezoniere etc.).
2. Alegerea tehnicilor potrivite:
   • Analiză statistică (media, mediana, deviație standard, testare de ipoteze)
   • Machine Learning (clasificare, regresie)
   • Data Mining (învățarea regulilor de asociere, clustering)
   • Vizualizarea datelor (grafice, tablouri de bord)
3. Explorarea și curățarea datelor: Realizează profiluri, identifică valori lipsă și distribuții, corectează erori pentru a obține un set de date de calitate.
4. Realizarea analizei: Aplică metodele alese—teste statistice, algoritmi de machine learning sau vizualizări complexe.
5. Interpretarea rezultatelor: Extrage semnificațiile în contextul obiectivelor tale, evidențiază limitările și răspunde la întrebările inițiale.
6. Comunicarea insight-urilor: Prezintă concluziile echipei sau factorilor de decizie prin rapoarte, prezentări sau grafice interactive.

Top 10 joburi în domeniul datelor

Știința datelor și Machine Learning

• Data Scientist: Analizează și interpretează datele folosind statistici și machine learning pentru a face predicții și a descoperi relații.
• Machine Learning Engineer: Proiectează, implementează și menține modele de învățare automată pentru soluționarea problemelor de business.

Inginerie și arhitectură de date

• Data Engineer: Construiește și întreține infrastructura de colectare, procesare și stocare a datelor.
• Data Architect: Defineste arhitectura și strategiile de gestionare a datelor pentru a le asigura consistența, securitatea și scalabilitatea.

Analiză de date și Business Intelligence

• Data Analyst: Transformă datele în insight-uri prin analiza statistică și data mining pentru a susține deciziile de business.
• Business Intelligence Analyst: Creează rapoarte și tablouri de bord care traduc datele-cheie în recomandări practice pentru creșterea performanței organizației.

Alte domenii bazate pe date

• Marketing Analyst: Monitorizează comportamentul clienților și optimizează campaniile de marketing pe baza datelor.
• Financial Analyst: Evaluează riscurile și randamentele financiare folosind modele statistice și analize cantitative.
• Quantitative Analyst: Aplică modele matematice complexe pentru a analiza riscurile financiare și a dezvolta strategii de tranzacționare.
• Data Security Analyst: Protejează datele sensibile împotriva accesului neautorizat și a breșelor de securitate.

Concluzie

Datele capătă valoare abia după ce sunt procesate, analizate și interpretate pentru a extrage insight-uri relevante sau informații utile. Acest proces implică diverse tehnici și instrumente, precum data mining, analiza datelor și machine learning.