Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Sebelum kita meneliti model kematangan solusi BI dan pedoman untuk pengembangan, perlu untuk melakukan analisis kemampuan solusi BI, serta pasar untuk solusi ini.
Sebagai titik awal untuk penelitian ini kita mengambil Gartner “Sihir Kuadran untuk platform BI”,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Di dalamnya Gartner mendefinisikan platform BI sebagai platform perangkat lunak yang menyediakan 12 kemampuan, dibagi menjadi 3 kategori dasar:
✓ Pengiriman informasi;
✓ Integrasi;
✓ Analytics
Teknologi informasi adalah bidang yang sangat dinamis penelitian. Sebagai bagian dari itu, bisnis
sistem intelijen (UNTUK) juga berkembang sangat cepat. Dalam makalah ini kami akan mematuhi
definisi berikut BIS: “BIS menggabungkan kegiatan data mining dan data
pengolahan dan pengetahuan manajemen melalui cara analitis untuk menyajikan
Informasi kompetitif kompleks untuk konsumen yang menarik rencana dan membuat keputusan.”1
1. Analisis kemampuan saat ini platform BI
Sebelum kita meneliti model kematangan solusi BI dan pedoman untuk nya
pengembangan, perlu untuk melakukan analisis kemampuan solusi BI,
serta pasar untuk solusi ini.
Sebagai titik awal untuk penelitian ini kita mengambil Gartner “Sihir Kuadran untuk BI
platform”, diterbitkan di 2007 (ara. 1). Di dalamnya Gartner mendefinisikan platform BI sebagai perangkat lunak
platform menyediakan 12 kemampuan, dibagi menjadi 3 kategori dasar:
✓ Pengiriman informasi;
✓ Integrasi;
✓ Analytics.
1
Artikel
Untuk kategori pertama milik kapasitas untuk:
✓ laporan Membangkitkan;
✓ panel Navigasi;
✓ Ad hoc query;
✓ Integrasi dengan MS Office.
Kelompok kedua meliputi:
✓ infrastruktur BI;
✓ manajemen Metadata;
✓ Mengembangkan lingkungan;
✓ Alur kerja;
✓ Kerjasama.
Kategori ketiga mencakup kemampuan untuk:
✓ pengolahan analisis online;
✓ Visualisasi;
✓ Pengiriman pengetahuan dan peramalan;
✓ Maps dari hasil.
Lima tahun kemudian Gartner menerbitkan baru “Magic Quadrant untuk platform BI”,
yang masih saat ini untuk 2012. Dalam dokumen ini BI platform terus dilihat sebagai
platform perangkat lunak, mengantarkan kemampuan yang dijelaskan di atas. Tapi dua fitur yang lebih
telah ditambahkan ke kategori “pengiriman pengetahuan”, yaitu BI berbasis pencarian
dan BI seluler.
Kemampuan dasar dari platform BI telah banyak dibahas dan diteliti, jadi untuk alasan ini mereka tidak akan dipertimbangkan secara rinci dalam makalah ini. Lebih banyak perhatian akan
dibayarkan kepada dua karakteristik baru, yang ditawarkan oleh Gartner.
Kesempatan pertama adalah BI berbasis pencarian. Pada dasarnya ini adalah sebuah aplikasi dari
pencarian indeks dalam sumber data terstruktur dan tidak terstruktur dan divisi mereka (organisasi)
ke dalam struktur klasifikasi tindakan dan dimensi, mana konsumen dapat dengan mudah
menavigasi dan mengeksplorasi, menggunakan antarmuka Google seperti.
Perbedaan mendasar antara mesin pencari dan gudang data pencarian yang
mesin sangat fleksibel dan mendukung segala jenis format dan jenis informasi - menjadi
itu terstruktur atau tidak terstruktur. Dengan demikian mesin pencari dapat mengatasi semakin berkembang
struktur data. Pengindeksan kedua data yang ada dan baru (diketahui sejauh) tidak
membutuhkan pemodelan data tambahan. arsitektur data warehousing konvensional telah membatasi
kemampuan untuk menangani data tidak terstruktur yang diperlukan untuk memfasilitasi keputusan-
pembuatan dan mesin pencari “mengisi kesenjangan ini”. Dibandingkan, data warehouse membutuhkan
waktu tidak hanya untuk menciptakan model gudang, tetapi juga untuk menambahkan data baru. Lain
Fitur positif dari mesin pencari adalah kemudahan dari “navigasi” melalui isi. Di
setiap langkah navigasi, mesin pencari memberikan kesempatan yang berbeda untuk penyaringan
hasil sesuai dengan isi ke dalam banyak data yang telah diindeks dan
dianalisis dalam hampir real time. sistem manajemen database relasional (RDBMS)
tidak memiliki kapasitas untuk analisis data kecuali mereka memiliki beberapa pengetahuan tentang yang berbeda
jenis data. Itu adalah, mesin pencari dapat dengan mudah mengikuti setiap peristiwa yang terjadi di
saat tertentu dalam waktu, saat menggunakan RDBMS konvensional pencarian dapat dilakukan
hanya dalam bidang data didefinisikan secara ketat

SAP Business Objects Intelligence Bisnis 4.2 Paket layanan 05 BOBJ

SAP Business Objects Intelligence Bisnis 4.2 Paket layanan 05 adalah karena akan dirilis pada akhir 2o17.

SAP BusinessObjects BI (juga dikenal sebagai BO atau BOBJ) adalah suite aplikasi front-end yang memungkinkan pengguna bisnis untuk melihat, mengurutkan dan menganalisa data intelijen bisnis. Suite ini mencakup aplikasi kunci berikut:

  • crystal Reports — Memungkinkan pengguna untuk merancang dan menghasilkan laporan
  • Xcelsius / Panel Kontrol — Memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard interaktif yang berisi diagram dan grafik untuk memvisualisasikan data yang
  • Intelijen web — Menyediakan lingkungan self-service untuk membuat ad hoc query dan analisis data baik online dan offline
  • Penjelajah — Memungkinkan pengguna untuk mencari melalui sumber data BI menggunakan antarmuka GUI. Pengguna tidak perlu membuat query untuk mencari data dan hasil ditampilkan dengan grafik yang menunjukkan pertandingan informasi terbaik.

Versi ini diharapkan untuk menawarkan sejumlah inovasi untuk pengguna dan fokus utama dari rilis ini adalah sekitar

  • Perusahaan - skalabilitas, beberapa pengguna
  • Kelincahan
  • Pintar pilar - tidak hanya melihat laporan terformat, mengintegrasikan dengan kemampuan prediktif sederhana
  • data besar - HANA Vora
  • Cloud - berinvestasi di “semua data” di awan
  • integrasi Hana dengan Hadoop

SAP Business Objects Intelligence Bisnis 4.2 Paket layanan 05

SAP Business Objects Intelligence Bisnis 4.2 Paket layanan 05

SAP S4 Hana BI Big data Enterprise Cloud Architecture

platform SAP HANA telah tersedia sejak 2010, dan aplikasi SAP seperti SAP ERP dan SAP Business Suite telah mampu berjalan pada SAP HANA basis data dan / atau database lain sejak diluncurkan.

Platform SAP HANA S4 dirilis pada bulan Februari 2015 dan SAP S4HANA ditagih sebagai update terbesar SAP untuk strategi ERP dan platform dalam lebih dari dua dekade.

Umpan balik dari analis adalah bahwa hal itu dianggap sebagai pergeseran transformasional tetapi mengangkat pertanyaan tentang fungsi, tersedianya, harga dan migrasi sekitarnya SAP HANA S4.

SAP HANA S4

Pada akhir 2016, SAP mengumumkan bahwa 5,400 pelanggan telah menerapkan SAP HANA S4 tetapi analis lainnya membantah viabiltiy dari beberapa angka-angka ini mengingat bahwa itu termasuk banyak pelanggan yang benar-benar menjalankan Bukti Konsep / proyek percobaan daripada pelanggan yang benar-benar hidup.

Meskipun banyak pelanggan SAP telah mendengar dari HANA SAP masih menghadapi tantangan mendapatkan basis pengguna untuk memahami apa berbagai pilihan adalah untuk migrasi dan implementasi.

SAP HANA S4 pada dasarnya adalah ERP SAP terkenal di awan dan didukung oleh HANA database di memori dan versi awan S / 4Hana dirancang untuk skenario hybrid menggabungkan lokal dan perangkat lunak cloud.

 

Yellowfin BI Versi Terbaru

Yellowfin BI Versi Terbaru

Yellowfin BI Versi Terbaru – Yellowfin BI adalah perangkat lunak bisnis intelijen aplikasi yang menyediakan berbagai kecerdasan Bisnis pelaporan dashboard dan data fungsi analisis. Yellowfin BI memungkinkan pelaporan dari data yang disimpan dalam database relasional, kubus multi-dimensi atau in-memory database analitis.

Yellowfin BI berbasis di Berkantor pusat di Melbourne, Australia,

Versi terbaru dari Yellowfin BI 7.3+plus – membangun 20170608 – dirilis pada 30 Juni 2017

Yellowfin BI Versi Terbaru

Yellowfin BI Versi Sejarah

Yellowfin BI Versi 6.2
Yellowfin BI Versi 6.3
Yellowfin BI Versi 7.0
Yellowfin BI Versi 7.1
Yellowfin BI Versi 7.2
Yellowfin BI Versi 7.3
Yellowfin BI Versi 7.3 Plus

 

 

 

 

Tableau Rilis Hyper Mesin Tanggal Ulasan

Tabel Hyper

Tabel Hyper – Tableau diperoleh Hyper Maret 2016. Hyper adalah Jerman, akademik berbasis startup mengembangkan kinerja tinggi, dalam memori mesin database yang optimal.

sistem database kinerja tinggi Hyper ini sedang diintegrasikan ke dalam penawaran produk Tableau dan akan membawa berbagai kemampuan baru untuk Tableau basis pelanggan. Hyper akan menggantikan penuaan tabel Data mesin (TDE).

Tableau Hyper Data mesin

fungsi baru ini akan memungkinkan pengguna Tableau yang ada untuk melakukan

  • analisis yang lebih cepat dari Tableau data-set
  • Meningkatkan strategi data besar Tableau dengan menyediakan dukungan untuk besar set data yang tidak terstruktur
  • Peningkatan integrasi data, transformasi data, agregasi data dan data yang blending
  • analisis lebih kaya, seperti k-means dan jendela fungsi
  • Tableau Hyper juga akan memperpanjang model data hybrid.
  • Unifikasi analisis dan transaksional sistem
  • Hyper juga akan menyediakan alat-alat untuk harmonisasi, pembersihan dan mengubah kompleks dan set data yang besar
  • Aspirasi adalah bahwa Hyper menyediakan apa yang disebut “analisis instan” kemampuan yang secara otomatis akan menampilkan berbagai rincian kontekstual sebagai pengguna berinteraksi dengan data mereka. Ini akan dilayani oleh dalam memori mesin database pengolahan.

Hyper juga akan mempertahankan konektivitas ke 50 atau lebih sumber data yang Tableau mendukung dalam versi 10 – ini meliputi sumber data yang berbeda seperti Amazon pergeseran merah, Google BigQuery, Kepingan salju, dan SQL 2017 Server.

Tabel Hyper
Tableau Hyper Tanggal Rilis

The beta untuk Hyper sudah berlangsung (awal 2017) dan Tableau Hyper Tanggal Rilis diharapkan menjadi Q4 2017 dan akan dirilis dengan versi Tabel 11. Hyper akan menggantikan Tableau Data mesin (TDE) pada akhir 2017.

QlikView Versi 13 Tanggal rilis

QlikView 13

Bisnis di seluruh dunia yang berkembang pada kecepatan yang menakjubkan dan kebutuhan untuk membuat keputusan langsung juga telah berkembang multi-kali lipat. Pengambilan keputusan di tingkat eksekutif Top tidak lebih merupakan proses berpikir intuitif atau firasat-driven. Ini telah harus didukung dengan data dan berdasarkan data dan informasi yang menyeluruh. Untuk cepat menyerap sejumlah besar data, sekarang ada permintaan besar alat bantu Business Intelligence yang dapat membantu Top Eksekutif memberikan gambaran singkat dari gambaran lengkap dari Bisnis. Alat ini saat ini merupakan kebutuhan paling karena mereka membantu Manajemen mengawasi pulsa bisnis.

Ada gamut besar alat BI yang ada di pasar saat ini yang membantu bisnis di satu atau cara lain. Gartner Magic Quadrant telah peringkat QlikView Versi 13 di segmen Pemimpin dalam kategori produk BI dan QlikView telah mampu mempertahankan sikap untuk masa lalu beberapa kuartal yang cukup dari refleksi dari popularitas QlikView di antara para CIO utama dunia dari hampir semua domain termasuk Keuangan, Perbankan, Asuransi / Aktuaris, mobil, Pharma, FMCG, retail, CPG, pabrik, keperluan, dll.

 

Kemudahan Belajar QlikView Versi 13

QlikView Versi 13 popularitas dapat dikaitkan dengan sejumlah besar fitur yang menawarkan. Tidak hanya memiliki waktu penyebaran rendah TCO-nya (Biaya Total Kepemilikan) juga lebih rendah dibandingkan dengan beberapa alat BI lainnya. Sangat mudah untuk belajar QlikView karena memiliki kurva Belajar rendah dan juga sangat mudah untuk diikuti dan dipahami bagi pengguna akhir. Karena sebagian besar perusahaan / organisasi deploying QlikView untuk melayani Visualisasi data dan Analisis Bisnis perlu ada besar Demand kesenjangan Pasokan dalam hal tenaga kerja yang dibutuhkan dengan skillset yang diinginkan. QlikView Pengembang memiliki tingkat penyerapan yang sangat dalam industri Analytics yang tidak lebih tahan yang kuat dari perusahaan IT besar seperti yang terjadi sebelumnya. Setiap jenis Bisnis baik itu kecil, menengah atau perusahaan besar sedang mencari tenaga kerja yang bisa mengurus setup QlikView, mempersiapkan dashboard, dan menyiapkan laporan bisnis bagi mereka. Pendeknya, permintaan untuk pengembang QlikView adalah pada mengintip nya saat ini dan merupakan bidang yang menjanjikan bagi orang-orang yang ingin memasuki Visualisasi Data arena hari ini.

 

Analytics prediktif

Analytics prediktif akan membantu organisasi Anda mengungkapkan dan memprediksi tren, mengantisipasi perubahan bisnis, dan keputusan strategis berkendara moire empiris membuat dengan menggunakan berbagai analisis prediktif perangkat lunak.

analisis prediktif dapat digunakan untuk menggambarkan pendekatan apapun untuk data mining dengan lima atribut:

  1. Ramalan (daripada deskripsi, klasifikasi atau pengelompokan),
  2. analisis lincah dan cepat diukur dalam jam atau hari
  3. Sangat bisnis mis relevan. mengapa kami menjual x banyak widget di New York (menganalisa ada menara gading yang kompleks)
  4. Mudah digunakan
  5. Hasil analisis sangat visual (tabel tidak ada yang kompleks / data)

 

Analytics prediktif

Dalam pengalaman kami cara untuk sukses dengan Analisis prediktif adalah Memberdayakan C-Level Analytics prediktif Juara. Baru-baru ini kami telah bekerja dengan organisasi ritel besar dengan CFO yang sangat tertarik pada analisis prediktif untuk membantu pertumbuhan bisnis drive dan melihat peluang pasar baru.

 

TIBCO Spotfire Biaya – Pilihan dan Harga

Spotfire Biaya – bersama dengan banyak aplikasi perangkat lunak lain dapat cukup sulit untuk mengetahui biaya alat Spotfire Business Intelligence.

TIBCO Spotfire desain, mengembangkan dan mendistribusikan perangkat lunak analisis di memori untuk digunakan dalam intelijen bisnis dan analisis dan menyediakan pengguna dengan dashboard eksekutif, analisis data yang, visualisasi data, ..

TIBCO biaya spotfire harga

Spotfire telah ada sejak awal 90-an tapi tidak benar-benar lepas landas sampai 2007, ketika merek diakuisisi oleh Software TIBCO. Hitungan pelanggan yang tepat tidak tersedia, dan memiliki sekitar $1 miliar dalam pendapatan dan pangsa pasar yang berkembang dari pasar Alat BI.

Jika Anda adalah pengguna korporat maka kemungkinan Anda akan dapat menegosiasikan rencana harga disesuaikan tergantung pada pleothora pilihan yang berbeda untuk memilih dari.

Namun untuk memberikan rasa untuk biaya TIBCO Spotfire Biaya ada dua pilihan yang potensial

1. Spotfire Cloud Service Pribadi – approx. $300/tahun, 100GB penyimpanan, 1 seat penulis (fungsi sedikit terbatas di bahwa perangkat lunak desktop telah membatasi konektivitas data lokal dan dapat meng-upload hanya file DXP lokal).

2. Spotfire Cloud Kelompok Kerja ($2000/tahun, 250GB penyimpanan, 1 penulis bisnis / 1 analis / 5 kursi konsumen) dan memberikan penulis tunggal kemampuan untuk membaca 17 berbagai jenis file lokal (dxp, stdf, sbdf, sfs, xls, xlsx, xlsm, xlsb, csv, txt, mdb, mde, accdb, .accde, sas7bdat,UDL, mencatat, shp), konektivitas ke Sumber Data standar (ODBC, OleDb, Peramal, Provider Microsoft SQL Server Compact Data 4.0, .NET Data Provider untuk Teradata, ADS Composite Information Server Connection, Microsoft SQL Server (termasuk Analysis Services), Teradata dan TIBCO Spotfire Maps. Hal ini juga memungkinkan penulis untuk melakukan analisis prediktif, peramalan, dan scripting bahasa lokal).

TBagian Spotfire® Cloud TIBCO Spotfire® Landasan
harga $200/bulan ATAU $ 2000 / tahunan
harga langganan
abonemen, Perpetual dan Term Lisensi
lisensi 1 authoring Kursi (termasuk online dan offline authoring) Per Orde Pelanggan
Cloud Penyimpanan Data 250GB 0GB

Versi TIBCO Spotfire 6 Ulasan

TIBCO Spotfireadalah visualisasi data dan anayltics alat yang memungkinkan pengguna untuk mengakses, menganalisa dan membuat laporan dinamis pada berbagai sumber data.

Spotfire, menurut saya adalah alat terbaik yang ditujukan untuk para pengguna yang Analis data benar atau menggunakan buzzord baru “Data ilmuwan“.

Spotfire juga menyimpan Biaya Total Kepemilikan rendah dengan memungkinkan pengguna untuk membangun sekali dan mempublikasikan ke banyak (non berlisensi) pengguna melalui internet / intranet, sebagai PDF atau seperti yang dilaporkan MS PowerPoint.

Jika digunakan dengan benar dengan baik semua pemahaman putaran Spotfire isi data dapat memberikan nilai langsung apakah Anda seorang peneliti pasar, perwakilan penjualan, seorang ilmuwan atau insinyur proses dengan membiarkan Anda dengan cepat mengidentifikasi tren dan pola dalam data bisnis penting Anda.

Spotfire dapat mengakses data di sejumlah tempat seperti di desktop atau di sistem file jaringan. Ia bahkan bisa mengakses data Anda jika berada dalam database jarak jauh melalui fitur Link Informasi, tanpa Anda harus melibatkan departemen TI Anda setiap kali Anda ingin mengajukan pertanyaan baru. Namun bagi pengguna bisnis yang khas yang paling perlu masukan dari Departemen IT mereka untuk membuat tabel database dan bidang understanddable. Misalnya membuat Table 123_xyx / Bidang 4455gt menjadi “penjualan Quantity”.

Spotfire memungkinkan Anda menyaring data Anda secara interaktif, dan membantu pengguna bisnis menyelidiki data untuk memberikan jawaban langsung dan dalam format visual dan understable – pepatah lama dari “sebuah gambar bernilai seribu kata” dan tempat ini lebih benar daripada dalam kasus Data Analytics.

selama kami Spotfire Ulasan kami mampu menciptakan berbagai visualisasi warna-warni dalam bentuk grafik gerak, diagram batang, tabel silang, plot pencar dan banyak lagi yang

Spotfire juga memiliki sejumlah fitur bagus dan dashboard dengan pemetaan jalan-tingkat yang sangat similaur ke Google Maps.

Dalam presentasi baru-baru ini saya ke CFO Global 100 pengecer ia menyatakan bahwa ia sekarang ingin timnya ke depan untuk parit presentasi Powerpoint dan data hadir untuk dia menggunakan Spotfire – jelas antusias untuk jenis alat!

laporan statis dapat membatasi untuk pengguna bisnis maka Spotfire Versi 6 memungkinkan Anda untuk membuat laporan dinamis yang membantu pengguna dalam mengajukan pertanyaan bisnis lebih lanjut dan data penyebaran. visuations data dapat dengan mudah berubah menjadi laporan Anda untuk menunjukkan kepada kolega dan pelanggan.

Fitur-fitur baru yang tersedia di Spotfire v6 adalah:

  • tingkat lanjutan pemetaan dan integrasi gaya peta Google
  • Kemampuan untuk secara interaktif memilih subset data pada grafik dan kemudian menelusuri / melalui ke data
  • Berbagai fitur grafik baru
  • Teks dapat dengan mudah ditempatkan di atas gambar
  • Peningkatan integrasi dan kemampuan untuk mendorong data ke perangkat mobile
  • Membayangkan, mengeksplorasi dan menganalisis data dalam konteks lokasi
  • Memperluas pemahaman situasional dengan multi-layered geo-analisis
  • Mashup sumber data baru untuk menyediakan tepat geo-coding di seluruh perusahaan
  • Peningkatan Berbasis Web authoring

Sumber data yang Spotfire Versi 6 dapat terhubung ke yang:

• Cloudera Hive CDH4, CDH5
• Cloudera Impala CDH4, CDH5
• Composite Information Server (IKLAN) 6.1, 6.2
• Hortonworks data Landasan 1.3, 2.0
• HP Vertica 6.1
• IBM Netezza 6.1, 7.0
• Microsoft Analysis Services 2008, 2012
• Microsoft SQL Server 2005, 2008 R2, 2012
• MySQL 5.1, 5.5, 5.6
• Oracle dan Oracle Exadata (Oracle 11gR1 dan R2)
• Oracle Hyperion Essbase 9.3, 11.1
• Penting Greenplum 4.1, 4.2, 4.3
• HAWQ Penting
• PostgreSQL 8.4, 9.0, 9.1, 9.2
• SAP HANA SPS6
• Gudang SAP NetWeaver Bisnis 7.0.1
• Teradata Aster 5.0, 5.11
• Teradata 12.10, 13.00, 13.10, 14.00, 14.10

Apa yang dimaksud dengan Ilmuwan data?

ilmu Data adalah studi tentang ekstraksi digeneralisasikan pengetahuan dari data, namun kata kuncinya adalah ilmu. Menggabungkan unsur-unsur yang berbeda-beda dan dibangun di atas teknik dan teori-teori dari berbagai bidang, termasuk pemrosesan sinyal, matematika, model probabilitas, pembelajaran mesin, pemrograman komputer, statistika, rekayasa Data, pengenalan pola dan pembelajaran, visualisasi, pemodelan ketidakpastian, Data pergudangan, dan komputasi kinerja tinggi dengan tujuan penggalian makna dari data dan menciptakan produk Data. ilmu Data adalah sebuah kata kunci, sering digunakan bergantian dengan analisis atau data besar, yang sering disalahgunakan untuk pemasaran apa pun yang melibatkan pengolahan data, khususnya untuk kembali merek yang ada kecerdasan dan analisis bisnis pendekatan kompetitif. Ilmu Data tidak perlu selalu untuk data besar, namun, fakta bahwa data scaling up membuat data besar merupakan aspek penting dari ilmu Data.

Seorang praktisi ilmu data disebut ilmuwan Data. ilmuwan Data memecahkan masalah data yang kompleks melalui mempekerjakan keahlian yang mendalam di beberapa disiplin ilmu. Hal ini umumnya diharapkan bahwa para ilmuwan data yang dapat bekerja dengan berbagai elemen matematika, statistik dan ilmu komputer, meskipun keahlian dalam mata pelajaran ini tidak diperlukan. Namun, seorang ilmuwan data yang paling mungkin untuk menjadi ahli dalam hanya satu atau dua disiplin ilmu ini dan mahir dalam dua atau tiga yang lain. Ini berarti bahwa ilmu data harus dipraktekkan sebagai sebuah tim, di mana seluruh anggota tim ada keahlian dan kemampuan di semua disiplin ilmu.

ilmuwan data yang baik mampu menerapkan keterampilan mereka untuk mencapai spektrum yang luas dari hasil akhir. Beberapa di antaranya kemampuan untuk menemukan dan menafsirkan sumber data yang kaya, mengelola data dalam jumlah besar meskipun hardware, software dan bandwidth kendala, menggabungkan sumber data bersama-sama, memastikan konsistensi data-set, membuat visualisasi untuk membantu dalam memahami data yang, membangun model matematika dengan menggunakan data, hadir dan mengkomunikasikan wawasan data / temuan spesialis dan ilmuwan dalam tim mereka dan jika diperlukan kepada khalayak naif. Keterampilan-set dan kompetensi para ilmuwan data yang mempekerjakan bervariasi. ilmuwan Data merupakan bagian integral dari intelijen kompetitif, bidang yang baru muncul yang mencakup sejumlah kegiatan, seperti pertambangan data dan analisis, yang dapat membantu bisnis mendapatkan keunggulan kompetitif.

Data teknik ilmu dampak bagaimana kita mengakses data dan melakukan penelitian di berbagai domain, termasuk ilmu biologi, informatika medis, ilmu sosial dan humaniora.