Data Science - co to jest i dlaczego jest potrzebne?

Na początku panował chaos danych. Następnie dane zostały podzielone na ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Jedne stały się tradycyjne - zarządzalne, wartości liczbowe i tekstowe; drugie Big Data - wszystko, co pozostało: audio, wideo, zdjęcia, dane mobilne, liczby, tekst - różnorodne, obszerne i szybkie dane. Następnie pojawiła się nauka o danych.