Dzięgi big data wkroczyliśmy w nowy wymiar otaczającej nas rzeczywistości XXI wieku. Ogromne zbiory danych, w których zakodowana została praktycznie każda aktywność człowieka, ma trudny do przecenienia wpływ na funkcjonowanie świata biznesu. Jednakże gromadzenie danych to już przeszłość. Próg, który właśnie przekraczamy, dotyczy zastosowania matematycznych rozwiązań na wielką skalę.
Data science możemy uznać (w naszym języku trudno o polski odpowiednik) za interdyscyplinarną naukę, sięgającą po rozwiązania z obszaru analizy, statystyki, ekonomii oraz computer science.
Smartfony, technologia ubieralna czy praca w chmurze podnosi praktycznie z miesiąca na miesiąc rangę tej dziedziny. Stąd organizacje dosłownie biją się o specjalistów z obszaru data science, a serwis kariery Glassdoor uznał zawód Data Scientist za profesję tego roku. To zatem obecnie najbardziej poszukiwana specjalizacja na świecie. Szacuje się, że na amerykańskim rynku do 2020 roku może zabraknąć nawet 4 mln specjalistów od analityki danych.
Data science to więcej niż rzeczywistość wirtualna działająca w oparciu o ślady, któree pozostawiamy w sieci przy pomocy urządzeń elektronicznych. Dlatego budżety przedsiębiorstw przekazywane na analizę i interpretację informacji rosną i przenikają poszczególne działy, począwszy od finansów, poprzez marketing, a skończywszy na logistyce. Już za chwilę czeka nas kolejny rozdział w tej historii. Internet rzeczy (ang. internet of things) poszerzy obszar, w którym poruszają się Data Scientists.
Rozwiązania cybernetyczne, jeżeli sięgnąć po terminologię Stanisława Lema, coraz częściej pojawiają się na uniwersytetach bądź są oferowane przez prywatne kampusy technologiczne. Ponieważ rynek pracy stawia coraz częściej na kompetencje analityczne i wiedzę technologiczną, pracownicy będą musieli zdobyć wachlarz całkiem nowych kompetencji. Mogą im w tym pomóc instytucje edukacyjne, takie jak General Assemby, platforma internetowa, która od 2011 roku udostępnia kursy dotyczące programowania, user experience, product management oraz data science. Patrząc na ofertę kursów na Coursera.org, za najpopularniejsze można uznać wykłady właśnie z obszaru big data oraz data science, w tym m.in. nauki takich języków jak Python czy R programming.
Data science w ramach sektora finansowego staje się oczkiem w głowie firm konsultingowych. John Dwyer, Global Head of Deals w PwC przyznał, że jego organizacja będzie odchodzić od projektów rekrutacyjnych, mających na celu pozyskanie tradycyjnych finansistów. By utrzymać swoja pozycję na rynku, PwC będzie musiało postawić na matematyków, fizyków i właśnie wykształconych Data Scientists. Obecne plany rekrutacyjne tej organizacji będą dotyczyć głównie opracowywania algorytmów wykorzystywanych później przy analizie predyktywnej na rzecz doradztwa transakcyjnego. Fuzje i przejęcia w ciągu ostatnich dwóch lat to jedna z najdynamiczniej rozwijających się branż sektora finansowego w związku z globalnymi trendami. KPMG ocenia, że w 2016 roku czeka nas kolejny boom w zakresie mergers & aquistions m.in. w takich branżach jak nowe media, biotechnologia, farmaceutyka bądź telekomy.