Асноўныя выклікі навукі аб дадзеных у 2024 годзе

Навука аб дадзеных імкліва змяняе бізнес-ландшафт, дазваляючы кампаніям прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні і лепш разумець сваіх кліентаў. Па прагнозах экспертаў, да 2022 годзе сусветны рынак інструментаў і платформ для апрацоўкі дадзеных дасягне ўжо 128.000 мільярдаў долараў.

Аднак інтэграцыя навукі аб дадзеных у карпаратыўную культуру - складаны працэс, звязаны са шматлікімі складанасцямі. Давайце паглыбімся ў асноўныя праблемы, з якімі сутыкнуцца спецыялісты па апрацоўцы дадзеных у 2024 годзе, і прааналізуем магчымыя рашэнні.

Што такое навука аб дадзеных?

Шырока кажучы, мэта навукі аб дадзеных - атрымаць карысную інфармацыю з даных, каб дапамагчы прадпрыемствам дасягнуць сваіх мэтаў. Праца навукоўца дадзеных Гэта можа ўключаць у сябе аптымізацыю маркетынгавых кампаній, павышэнне эфектыўнасці вытворчасці, паляпшэнне вопыту кліентаў або інавацыі новых прадуктаў і паслуг.

Прымяненне навукі аб дадзеных неверагодна разнастайна. Вось некалькі прыкладаў:

• Бізнес-аналіз: сегментацыя кліентаў, прагназаванне попыту, вызначэнне фактараў адтоку, персаналізаваныя прапановы.
• Маркетынг: ацэнка эфектыўнасці маркетынгавых кампаній, аптымізацыя цэн і акцый, прагназаванне спажывецкіх тэндэнцый.
• Вытворчасць: прагнознае абслугоўванне абсталявання, аптымізацыя ланцужкоў паставак, кантроль якасці прадукцыі.
• Ахова здароўя: апрацоўка медыцынскіх малюнкаў, распрацоўка лекаў, персаналізаванае лячэнне на аснове генетычных дадзеных.
• Гарадское асяроддзе: прагназаванне дарожнага руху, аптымізацыя працы камунальных службаў, выяўленне незаконнай забудовы па спадарожнікавых здымках.

Гэты спіс можна працягваць бясконца. Па сутнасці, метады навукі аб даных прымяняюцца ў любой вобласці з дастатковай колькасцю дадзеных для аналізу.

З якімі праблемамі сутыкаюцца спецыялісты па навуцы дадзеных?

Праца з дадзенымі звычайна ўключае наступныя этапы:

1. Вызначэнне бізнес-праблемы.
2. Збор і падрыхтоўка даных.
3. Даследчы аналіз дадзеных.
4. Стварэнне і ацэнка прагнастычных мадэляў.
5. Разгортванне мадэляў у бізнес-працэсах.
6. Маніторынг і наладка мадэляў.

На кожным з гэтых этапаў навукоўцы па дадзеных могуць сутыкнуцца з пэўнымі праблемамі.

Па-першае, ёсць праблемы з дадзенымі. Інфармацыя звычайна захоўваецца ў розных сістэмах, фарматах і ўзроўнях дэталізацыі. Дадзеныя могуць быць няпоўнымі, састарэлымі або ўтрымліваць памылкі. Такім чынам, спецыялісты па апрацоўцы дадзеных марнуюць значную колькасць часу (па некаторых ацэнках, да 80 %) на збор, ачыстку і падрыхтоўку даных. Сродкі аўтаматызацыі, якія выкарыстоўваюць метады штучнага інтэлекту, часткова вырашаюць гэтую праблему. Акрамя таго, неабходна наладзіць працэсы супрацоўніцтва паміж камандамі кампаніі для забеспячэння якасці і цэласнасці даных.

Другая распаўсюджаная праблема - недастатковае ўцягванне бізнесу. Часам запыты бізнес-падраздзяленняў сфармуляваны невыразна і не прывязаны да вымяральных параметраў. У выніку нават ідэальна пабудаваная мадэль ML можа быць непрактычнай на практыцы. Таму вельмі важна з самага пачатку вызначыць крытэрыі паспяховасці праекта і прыцягнуць да іх абмеркавання ўсе зацікаўленыя бакі. Панэлі кіравання і інструменты візуалізацыі даных з'яўляюцца эфектыўнымі інструментамі для паляпшэння сувязі паміж аналітыкамі і кампаніяй.

Праблемы таксама могуць узнікнуць на этапе разгортвання мадэлі. Інтэграцыя прагнастычных алгарытмаў у існуючую ІТ-інфраструктуру кампаніі - нетрывіяльная інжынерная задача. Мадэлі машыннага навучання патрабуюць пастаяннага кантролю і абнаўлення, таму што шаблоны даных могуць змяняцца з часам. Важна знайсці баланс паміж гнуткасцю мадэлі, канфідэнцыяльнасцю даных і патрабаваннямі бяспекі.

Нарэшце, сур'ёзная праблема - гэта недахоп кваліфікаваных кадраў. Кампаніям патрэбны спецыялісты, якія добра валодаюць сучаснымі метадамі аналізу даных, валодаюць праграмаваннем і маюць навыкі рашэння бізнес-задач. На рынку не так шмат такіх універсальных спецыялістаў. Фарміраванне міжфункцыянальных каманд, якія складаюцца з аналітыкаў, інжынераў і прадстаўнікоў кампаній, з'яўляецца адным са спосабаў пераадолець гэты разрыў.

Як правільна падысці да вырашэння задач data science?

Безумоўна, адзінага рэцэпту на ўсе сітуацыі не існуе. Аднак вопытныя спецыялісты па апрацоўцы дадзеных звычайна прытрымліваюцца гэтага падыходу:

1. Зразумейце бізнес-кантэкст: перш чым паглыбляцца ў дадзеныя, вельмі важна дасканала зразумець складанасць, абмеркаваць з кліентам жаданы вынік і вызначыць крытэрыі поспеху.
2. Даследчы аналіз дадзеных (EDA): На гэтым этапе даныя вывучаюцца, ачышчаюцца і візуалізуюцца. Мэта складаецца ў тым, каб сфармуляваць папярэднія гіпотэзы і атрымаць агульнае разуменне заканамернасцяў у дадзеных.
3. Пабудова эталоннай мадэлі: перш чым эксперыментаваць са складанымі алгарытмамі, пажадана пабудаваць простую мадэль і ацаніць яе якасць. Гэта дапамагае зразумець, ці ёсць у дадзеных сігнал і з чым можна параўнаць будучую мадэль.
4. Праектаванне і выбар функцый: адзін з ключавых этапаў, які шмат у чым вызначае поспех праекта. Правільны выбар і падрыхтоўка функцый адрознівае добрага навукоўца па дадзеных ад пасрэднага.
5. Выбар і налада мадэлі: важна праверыць розныя алгарытмы, наладзіць іх параметры і ацаніць якасць праз перакрыжаваную праверку. Важна сачыць за тым, каб мадэль не была пераабраная.
6. Разгортванне мадэлі ў вытворчасці: разгортванне мадэлі - асобная і важная тэма, якая патрабуе супрацоўніцтва з інжынерамі па апрацоўцы дадзеных, праграмістамі і DevOps. Яны павінны забяспечваць стабільную і надзейную працу мадэлі ў рэальных умовах.
7. Пастаянны маніторынг і абнаўленне мадэляў: мадэлі навукі аб даных - гэта не статычныя артэфакты, а хутчэй "жывыя" аб'екты, прадукцыйнасць якіх можа змяняцца з цягам часу. Вельмі важна сачыць за імі і пры неабходнасці перанавучыць мадэлі новымі дадзенымі.

Акрамя таго, спецыялісты па навуцы даных павінны звяртаць пільную ўвагу на этычныя пытанні і пытанні прыватнасці, звязаныя з аналізам даных. Выкарыстанне персанальных даных не павінна парушаць правы чалавека. Мадэлі не павінны дыскрымінаваць пэўныя групы насельніцтва. Усе вынікі аналізу павінны быць вытлумачальнымі і інтэрпрэтатыўнымі: рашэнні з чорнай скрыні не падыходзяць для прыняцця важных рашэнняў.

Заключэнне

Асноўныя задачы для навукі аб дадзеных у 2024 годзе будуць звязаны з якасцю даных, камунікацыяй з кампаніяй, інтэграцыяй мадэляў у ІТ-інфраструктуру і пошукам балансу паміж дакладнасцю прагнозаў і этычным выкарыстаннем. Акрамя таго, сфера прымянення метадаў навукі аб даных будзе пастаянна пашырацца па меры таго, як з'явіцца больш даных, а інструменты для іх апрацоўкі стануць больш даступнымі.

Каб дамагчыся поспеху ў гэтых умовах, спецыялісты па навуцы дадзеных павінны

1. Развівайце сістэмнае мысленне і разумейце патрэбы бізнесу.
2. Працягвайце вучыцца і асвойваць новыя метады і інструменты.
3. Наладзьце зносіны з экспертамі ў сумежных галінах.
4. Паважайце этычныя прынцыпы пры працы з дадзенымі.

Толькі такім чынам навука аб дадзеных можа сапраўды стаць каштоўным актывам як для кампаній, так і для грамадства ў цэлым. Нягледзячы на ​​тое, што гэты шлях няпросты, узнагарода таго вартая.