Система анализа данных — это человеко-машинное сообщество：

• Машина отвечает за сбор данных
• Машина отвечает за предварительную обработку данных
• Машина выводит результаты своей работы в формате, который человеку удобно воспринимать
• Человек, опираясь на работу машины, делает выводы по данным

Поэтому, если рассматривать работу по анализу данных как «конвейер», то как минимум там есть две стадии：

• Машинная стадия：конечный результат — графики¹, с которыми человеку под силу работать
• Человеческая стадия：конечный результат — выводы по данным

Итого, для программиста основная задача анализа данных — обеспечить визуализацию данных²。

1. «Человеку под силу» не означает «человеку под силу распознавать». Ведь сотни TB данных — это по большей части текст. Человек способен распознавать, но объём уже превышает его возможности обработки. Поэтому распознавать можно, а обрабатывать — нет. Чтобы данные стали под силу человеку, их нужно обобщать: представление должно быть распознаваемым человеком, а объём — не слишком большим. Учитывая колоссальные преимущества человека в распознавании изображений, перевод данных в графический формат позволяет добиться максимальной плотности представления информации. ↩

2. Похоже, одна из причин, почему язык R кажется столь важным. ↩