Deur Wilma Bedford

Datawetenskaplikes ʼn teken van die tye

Daar is min beroepe wat die afgelope paar jaar soveel aandag geniet het as dié van datawetenskaplikes. Met al meer maatskappye wat data insamel om toepaslike insigte te verkry en ʼn mededingende voordeel te bekom, is die beroep van datawetenskaplike die afgelope vier jaar as die beste beroep in Amerika benoem. Datawetenskaplikes is analitiese datakundiges met die tegniese vaardighede om ingewikkelde probleme op te los – en weetgierigheid wat hulle in staat stel om ondersoek in te stel na watter probleme opgelos moet word.

Hulle is ook ʼn teken van die tye, want organisasie dink nou aan groot data. Ongestruktureerde inligting moet verwerk word om insigte oor besigheid bloot te lê waaraan niemand nog vantevore gedink het nie. Ingewikkelde kwessies moet daagliks opgelos word. Dit is waar die datawetenskaplike inkom.

Soos groot data (en stoor- en verwerkingstegnologie vir groot data soos Hadoop) begin groei en ontwikkel, ontwikkel die rol van talle datawetenskaplikes wat hul loopbane as statistici of data-ontleders begin het, ook. Data is nie meer net ʼn nagedagte wat deur informasietegnologie hanteer moet word nie; dit is sleutelinligting wat analise, kreatiewe weetgierigheid en ʼn talent vereis om hoëtegnologie-idees op nuwe maniere in te span om ʼn wins te maak.

Sommige organisasies kan dit as ʼn geloofsprong beskou om ʼn datawetenskaplike aan te stel om sakebesluite op grond van data in ʼn rigting te stuur. Hulle moet die regte ingesteldheid hê en bereid wees om te verander.

Datawetenskaplikes en Covid-19

Top of Form

Bottom of Form

Dr. Yudhvir Seetharam, hoof van analise en navorsing by FNB Business, sê een van die belangrikste veranderings wat deur die Covid-19-pandemie teweeggebring is, die skuif wat plaasgevind het in hoe mense sal leef en werk.

Aangesien tegnologie en digitalisering sentraal staan in hierdie verskuiwende dinamika, was die rol van datawetenskaplikes om sakestrategieë moontlik te maak en inligting daarvoor te voorsien nog nooit groter of belangriker as tans nie, sê dr. Seethara.

Datawetenskap speel tot dusver ʼn groot rol in die stryd teen die koronaviruspandemie, aangesien die interpretasie van groot data van kardinale belang is om die dinamika en verspreiding van die siekte te verstaan, en so ook sakeondernemings wat data benut om beter te verstaan wat kliënte nodig het en wil hê.

Volgens dr. Seetharam was die beroepskeuse van datawetenskaplike ʼn goeie beroepskeuse nog lank voor die verwoesting wat deur die Covid-19-pandemie gesaai is, en hy sê dit sal in alle waarskynlikheid steeds die geval wees lank nadat die virus onder beheer gebring is.

Datawetenskaplikes vs. data-ontleders

Met die groot hoeveelhede data wat via ons slimfone, rekenaars en die oorvloed IoT-toestelle oral ter wêreld uitgepomp word, wil regerings en private ondernemings insig daarin verkry deur middel van hul uitgebreide data-insamelingsprosesse. Met die eerste oogopslag lyk dit asof die rol van ʼn data-ontleder en dié van ʼn datawetenskaplike uitruilbaar is – met ander woorde, dat daar ʼn een-tot-een-verhouding tussen die twee is, maar dit is nie werklik die geval nie. DiscoverDataScience.org

Datawetenskaplikes en data-ontleders het dieselfde doelwitte: om inligting te interpreteer deur patrone en tendense te identifiseer wat ʼn impak op kritieke sakebesluite sal hê. Die werksagentskap Indeed het egter bevind dat hierdie professionele persone se vaardighede, opleiding en ervaring ten opsigte van hul beroepe verskil, wat ʼn invloed het op die vraag na hul dienste en die vergoeding wat aan hulle betaal word.

In hul verslag word die volgende drie belangrike verskille tussen hierdie twee posisies genoem:

1. Data-ontleders beantwoord ʼn stel goed gedefinieerde vrae wat deur die sakeonderneming gestel is, terwyl datawetenskaplikes hul eie oop vrae formuleer en beantwoord om besigheidsinsigte te verkry.
2. Data-ontleders werk hoofsaaklik met gestruktureerde data vanaf ʼn enkele bron, terwyl datawetenskaplikes daarop fokus om sin te maak uit ongeorganiseerde, ongestruktureerde data uit verskeie bronne wat nie direk met mekaar verband hou nie.
3. Data-ontleders organiseer en sorteer data om huidige probleme op te los, terwyl datawetenskaplikes hul agtergrond in rekenaarwetenskap, wiskunde en statistiek gebruik om die toekoms te voorspel.

“Die uiteinde van die saak is dat ʼn datawetenskaplike nie suksesvol kan wees sonder ʼn data-ontleder nie, en omgekeerd,” lui die verslag. “Om ʼn vastrapplek in datawetenskap te kry, verg vooraf ʼn groter belegging in jouself (meer gevorderde opleiding, vaardighede, ens.), maar dit bied ʼn groter beloning in die vorm van salaris.” Aangesien die beroepsmark vir datawetenskaplikes vinniger groei as die beroepsmark vir data-ontleders, kan daar in die toekoms selfs meer geleenthede in hierdie beroepsveld wees.

Loopbaanvooruitsigte

Datawetenskaplikes is deels wiskundiges en deels rekenaarwetenskaplikes. Hul  vaardighede omvat die sakesektor sowel as die informasietegnologiesektor, en dit waarom hul dienste so gesog is.

Nuwe opleidingsprogramme in groot data, datawetenskap en data-ontleding help maatskappye om hierdie posisies te vul. Die werksvooruitsigte vir datawetenskaplikes styg steeds aangesien die invloei van data waarskynlik nie binnekort sal opdroog nie en ondernemings iemand met hierdie vaardighede nodig het om die data-warboel te ontleed en die waarde daarvan te ontsluit.

Data van PayScale toon dat ʼn datawetenskaplike in Suid-Afrika se salaris gemiddeld  R432 310 beloop.

Dr. Seetharam sê egter dat dit soos met enige loopbaanbesluit noodsaaklik is dat ʼn voornemende datawetenskaplike meer as net ʼn bepaalde omgewing moet oorweeg wanneer die keuse gemaak word om ʼn loopbaan te volg wat op data gefokus is, ongeag of dit ʼn eerste loopbaankeuse of die verandering van ʼn bestaande beroep is.

Volgens hom is een van die belangrikste oorwegings dat aangesien maatskappye gedwing word om ʼn meer kostedoeltreffende benadering in hul werkswyse te volg, hulle toenemend sal probeer om goeie waarde en nog meer te kry vir die geld wat hulle belê.

Hy sê dat talle organisasies daarop sal fokus om slegs die beste vaardighede in die onderneming in te bring, of dat hulle uit hul bestande talentpoel sal werf eerder as om na kandidate van buite te kyk. Sakeondernemings kan dit ook oorweeg om data-ontleding uit te kontrakteer om die koste vir die onderneming te verlaag, want andersins kan dit dikwels met die indiensneming van groot spanne interne data-kundiges gepaard gaan.

ʼn Groter vraag na datawetenskaplikes in die toekoms is onlosmaaklik gekoppel aan die voorwaartse momentum van die ekonomie en nywerhede, en die vermoë van ondernemings om weereens ʼn posisie van volhoubare groei te bereik.

Dr. Seetharam voorsien dat hoewel dit nie moontlik is om presies te sê wanneer dit vir alle ondernemings die geval sal wees nie, is dit bykans seker dat daar ʼn dag sal aanbreek wanneer die beskikbare getal gekwalifiseerde, afgeronde, besigheidsgerigte datawetenskaplikes waarskynlik nie sal tred hou met die wêreldwye vraag na hul dienste nie.

BRONNE:

Campise, K. How to become a data scientist.

https://www.discoveredatscience.org.

Rayome, A. DeN. Data scientists vs. data analyst: 3 main differences. https://www.TechRepublic.com/article.

Staff writer. Data scientists in demand post-Covid-19. https://www.businesstech.co.za/news/technology/463470/this-high-paying-job-is-likely-to-be-in-demand-post-Covid-19-in-South-Africa.