什么是数据科学？
简言之，数据科学是指应用预测分析从组织信息中获得最大价值。它不是一种产品，而是一组跨学科的工具和技术（集成统计、计算机科学和先进技术），可帮助您将数据转化为战略见解。
如今，大多数公司都面临数据泛滥的局面，但可能还无法充分利用其最大潜能。hitachi vantara 正是您需要的合作伙伴。它提供独特的数据科学功能，可帮助您将信息转化为有用的战略见解并获得真正的竞争优势。
通过应用数据科学，您的组织可以自信地制定决策并采取行动，因为您使用的是基于事实和科学的方法，而不是仅凭直觉和猜测行事。
数十年来，数学和统计理论底层数据科学一直占据重要地位。但是，最近的技术趋势使以前仅停留在理论层面的工业实施成为可能。这些趋势刺激了数据科学方面的新需求，以及对于数据科学成果的前所未有的期待。其中包括：
大数据和物联网 (iot) 的兴起。商业领域的数字化转型带来了大量涉及客户、竞争对手、市场趋势以及其他影响公司业绩的关键因素方面的数据。由于此数据来自多个来源，并且可能是非结构化的，因此很有挑战性。由于这些数据来源于许多渠道且可能非结构化，内部团队（例如，处理原有系统的传统业务分析师和 it 团队）通常很难或无法自行管理和使用数据。
新兴人工智能 (ai) 技术。人工智能和机器学习 (ml) 曾经只是科幻小说中的概念，而如今却已屡见不鲜，并恰逢其时地解决了大数据挑战。随着数据的数量、种类和速度的指数级增长，数据模式检测和分析预测需求已经超出了人类认知能力和传统统计技术的范畴。如今，ai 和 ml 已成为可靠数据分类、分析和预测的必要条件。
计算能力的大幅提升。如果没有近年来计算机处理能力的重大改进，先进数据科学将是不可能实现的。一项重要的发展是认识到设计用于游戏图像渲染的计算机处理器也非常适合 ml 和 ai 应用。这些先进的计算机芯片能够处理极其复杂的统计和数学算法，即使在最复杂的挑战下也能快速提供结果，因而成为数据科学应用的理想选择。
新兴数据存储技术，包括云计算。同样，数据科学依赖于以合理的成本来存储所有类型的数据的能力。现在，公司可以通过内部部署和云存储混合平台，合理地存储 pb 级（或数百万 gb 级）内部或外部的结构化或非结构化数据。
系统集成。数据科学将您组织的每个部分整合在一起，因此紧密、高速的系统集成至关重要。以实时传输数据为目的的技术和系统必须能够与利用机器学习算法预测结果的自动化建模功能无缝集成。然后，还必须将这些结果以很少甚至没有延迟的方式传达给面向客户的应用程序，从而获得先机优势。