Glavni izazovi nauke o podacima u 2024

Nauka o podacima ubrzano transformiše poslovni krajolik, omogućavajući kompanijama da donose bolje informisane odluke i bolje razumiju svoje klijente. Prema procjenama stručnjaka, do 2022. globalno tržište alata i platformi za podatke već će dostići 128.000 milijardi dolara.

Međutim, integracija nauke o podacima u korporativnu kulturu je težak proces povezan sa brojnim složenostima. Udubimo se u glavne izazove s kojima će se stručnjaci za podatke suočiti 2024. i analiziramo moguća rješenja.

Šta je nauka o podacima?

Uopšteno govoreći, cilj nauke o podacima je izvlačenje korisnih uvida iz podataka kako bi se pomoglo preduzećima da postignu svoje ciljeve. Posao naučnika podataka To može uključivati ​​optimizaciju marketinških kampanja, poboljšanje efikasnosti proizvodnje, poboljšanje korisničkog iskustva ili inoviranje novih proizvoda i usluga.

Primjena nauke o podacima je nevjerovatno raznolika. Evo nekoliko primjera:

• Poslovna analiza: segmentacija kupaca, predviđanje potražnje, identifikacija faktora odljeva, personalizirane ponude.
• Marketing: procjena učinkovitosti marketinških kampanja, optimizacija cijena i promocija, te predviđanje potrošačkih trendova.
• Proizvodnja: prediktivno održavanje opreme, optimizacija lanca snabdevanja, kontrola kvaliteta proizvoda.
• Zdravstvo: obrada medicinske slike, razvoj lijekova, personalizirani tretman zasnovan na genetskim podacima.
• Urbano okruženje: Predviđanje saobraćaja, optimizacija rada komunalnih službi, otkrivanje nelegalne gradnje pomoću satelitskih snimaka.

Ova lista bi se mogla produžavati na neodređeno vrijeme. U suštini, metode nauke o podacima su primjenjive u bilo kojoj oblasti s dovoljno podataka za analizu.

S kojim se izazovima suočavaju stručnjaci za nauku o podacima?

Rad s podacima obično uključuje sljedeće faze:

1. Definicija poslovnog problema.
2. Prikupljanje i priprema podataka.
3. Istraživačka analiza podataka.
4. Kreiranje i evaluacija prediktivnih modela.
5. Primena modela u poslovnim procesima.
6. Praćenje i prilagođavanje modela.

U svakoj od ovih faza, naučnici podataka mogu se susresti s određenim izazovima.

Prvo, postoje izazovi sa podacima. Informacije se obično pohranjuju u različitim sistemima, formatima i nivoima granularnosti. Podaci mogu biti nepotpuni, zastarjeli ili sadržavati greške. Stoga naučnici podataka troše značajnu količinu vremena (do 80% prema nekim procjenama) na prikupljanje, čišćenje i pripremu podataka. Alati za automatizaciju koji koriste metode umjetne inteligencije djelomično rješavaju ovaj problem. Dodatno, potrebno je uspostaviti kolaborativne procese između timova kompanije kako bi se osigurao kvalitet i integritet podataka.

Drugi uobičajeni problem je neadekvatna poslovna uključenost. Ponekad su zahtjevi poslovnih jedinica nejasno formulirani i nisu povezani s mjerljivim parametrima. Kao rezultat, čak i savršeno konstruisan ML model može biti nepraktičan u praksi. Stoga je ključno od početka definisati kriterije uspjeha projekta i uključiti sve zainteresirane strane u njihovu raspravu. Kontrolne table i alati za vizualizaciju podataka su efikasni instrumenti za poboljšanje komunikacije između analitičara i kompanije.

Izazovi se također mogu pojaviti tokom faze implementacije modela. Integracija prediktivnih algoritama u postojeću IT infrastrukturu kompanije je netrivijalan inženjerski zadatak. Modeli mašinskog učenja zahtijevaju stalno praćenje i ažuriranje jer se obrasci podataka mogu mijenjati tokom vremena. Važno je pronaći ravnotežu između fleksibilnosti modela, povjerljivosti podataka i sigurnosnih zahtjeva.

Konačno, veliki izazov je nedostatak kvalifikovanog osoblja. Kompaniji su potrebni stručnjaci koji dobro poznaju savremene metode analize podataka, poznaju programiranje i imaju vještine u rješavanju poslovnih problema. Na tržištu nema mnogo tako svestranih profesionalaca. Formiranje međufunkcionalnih timova sastavljenih od analitičara, inženjera i predstavnika kompanija jedan je od načina da se premosti ovaj jaz.

Kako pravilno pristupiti rješavanju problema nauke o podacima?

Naravno, ne postoji jedinstven recept za sve situacije. Međutim, iskusni naučnici podataka obično slijede ovaj pristup:

1. Shvatite poslovni kontekst: prije nego što se udubite u podatke, ključno je temeljito razumjeti poteškoću, razgovarati o željenom ishodu s klijentom i definirati kriterije uspjeha.
2. Eksploratorna analiza podataka (EDA): U ovoj fazi podaci se istražuju, čiste i vizualizuju. Cilj je formulirati preliminarne hipoteze i dobiti opće razumijevanje obrazaca u podacima.
3. Izgradnja referentnog modela: Prije eksperimentiranja sa složenim algoritmima, preporučljivo je izgraditi jednostavan model i procijeniti njegovu kvalitetu. Ovo pomaže da se shvati postoji li signal u podacima i s čime se budući model može uporediti.
4. Inženjering i odabir karakteristika: Jedna od ključnih faza koja u velikoj mjeri određuje uspjeh projekta. Pravilan odabir i priprema karakteristika razlikuje dobrog data naučnika od osrednjeg.
5. Odabir i podešavanje modela: Važno je testirati različite algoritme, prilagoditi njihove parametre i procijeniti kvalitet kroz unakrsnu validaciju. Neophodno je osigurati da model nije previše opremljen.
6. Primena modela u proizvodnju: Primena modela je posebna i važna tema koja zahteva saradnju sa inženjerima podataka, programerima i DevOps-om. Oni moraju osigurati stabilan i pouzdan rad modela u realnim uvjetima.
7. Kontinuirano praćenje i ažuriranje modela: Modeli nauke o podacima nisu statični artefakti, već “živi” entiteti čija se izvedba može promijeniti tokom vremena. Neophodno je pratiti ih i po potrebi ponovo obučavati modele novim podacima.

Osim toga, stručnjaci za nauku podataka moraju posvetiti veliku pažnju etičkim pitanjima i pitanjima privatnosti u vezi s analizom podataka. Upotreba ličnih podataka ne smije kršiti ljudska prava. Modeli ne bi trebali diskriminirati određene grupe stanovništva. Svi rezultati analize moraju biti objašnjivi i razumljivi: rješenja crne kutije nisu prikladna za donošenje važnih odluka.

zaključak

Glavni izazovi za nauku o podacima u 2024. godini odnosiće se na kvalitet podataka, komunikaciju sa kompanijom, integraciju modela u IT infrastrukturu i traženje balansa između tačnosti predviđanja i etičke upotrebe. Nadalje, opseg metoda nauke o podacima će se stalno širiti kako sve više podataka bude dostupno, a alati za njihovu obradu postaju dostupniji.

Da bi uspjeli u ovim uslovima, stručnjaci za nauku podataka moraju

1. Razviti sistemsko razmišljanje i razumjeti poslovne potrebe.
2. Nastavite sa učenjem i savladavanjem novih metoda i alata.
3. Uspostavite komunikaciju sa stručnjacima iz srodnih oblasti.
4. Poštujte etičke principe kada radite s podacima.

Samo na taj način nauka o podacima može zaista postati vrijedna imovina i za kompanije i za društvo u cjelini. Iako ovaj put nije lak, nagrada je vrijedna toga.