Principals reptes de la ciència de dades el 2024

La ciència de dades està transformant ràpidament el panorama empresarial, permetent a les empreses prendre decisions més informades i conèixer millor els seus clients. Segons els experts, el 2022, el mercat mundial d'eines i plataformes de dades ja haurà arribat als 128.000 milions de dòlars.

Tanmateix, integrar la ciència de dades a la cultura corporativa és un procés difícil associat a nombroses complexitats. Aprofundim en els principals reptes a què s'enfrontaran els professionals de les dades el 2024 i analitzem possibles solucions.

Què és la ciència de dades?

A grans trets, lobjectiu de la ciència de dades és extreure informació útil de les dades per ajudar les empreses a assolir els seus objectius. El treball de científic de dades pot consistir a optimitzar campanyes de màrqueting, millorar leficiència de la producció, millorar lexperiència del client o innovar nous productes i serveis.

Laplicació de la ciència de dades és increïblement diversa. Heus aquí alguns exemples:

• Anàlisi empresarial: segmentació de clients, previsió de la demanda, identificació de factors de rotació, ofertes personalitzades.
• Màrqueting: avaluació de l'eficàcia de les campanyes de màrqueting, optimització de preus i promocions i predicció de les tendències de consum.
• Fabricació: manteniment predictiu dels equips, optimització de la cadena de subministrament, control de qualitat de productes.
• Sanitat: processament d'imatges mèdiques, desenvolupament de fàrmacs, tractament personalitzat basat en dades genètiques.
• Entorn urbà: Predicció del trànsit, optimització de les operacions dels serveis municipals, detecció de construccions il·legals mitjançant imatges per satèl·lit.

Aquesta llista podria estendre's indefinidament. Essencialment, els mètodes de la ciència de dades són aplicables a qualsevol camp amb dades suficients per a l'anàlisi.

A quins reptes s'enfronten els professionals de la ciència de dades?

Treballar amb dades sol implicar les etapes següents:

1. Definició del problema de negoci.
2. Recollida i preparació de dades.
3. Anàlisi exploratòria de dades.
4. Creació i avaluació de models predictius.
5. Desplegament dels models als processos empresarials.
6. Monitorització i ajustament de models.

En cadascuna d'aquestes etapes, els científics de dades es poden trobar amb certs reptes.

En primer lloc, hi ha els reptes relacionats amb les dades. La informació sol emmagatzemar-se en diferents sistemes, formats i nivells de granularitat. Les dades poden estar incompletes, obsoletes o contenir errors. Per tant, els científics de dades dediquen una quantitat significativa de temps (fins al 80% segons algunes estimacions) a recopilar, netejar i preparar les dades. Les eines d‟automatització que utilitzen mètodes d‟intel·ligència artificial resolen parcialment aquest problema. A més, cal establir processos de col·laboració entre els equips de l'empresa per garantir la qualitat i la integritat de les dades.

El segon problema comú és la participació inadequada de les empreses. De vegades, les peticions de les unitats de negoci es formulen de manera poc clara i no estan vinculades a paràmetres mesurables. Com a resultat, fins i tot un model de ML perfectament construït pot resultar poc pràctic a la pràctica. Per tant, és crucial definir els criteris d'èxit del projecte des del principi i implicar totes les parts interessades en la discussió. Els quadres de comandament i les eines de visualització de dades són eines eficaces per millorar la comunicació entre els analistes i l'empresa.

També poden sorgir reptes durant la fase de desplegament del model. Integrar algorismes predictius a la infraestructura informàtica existent a l'empresa és una tasca d'enginyeria gens trivial. Els models daprenentatge automàtic requereixen una supervisió i actualització constants perquè els patrons de dades poden canviar amb el temps. És important trobar un equilibri entre la flexibilitat del model, la confidencialitat de les dades i els requisits de seguretat.

Per últim, un repte important és l'escassetat de personal qualificat. Les empreses necessiten especialistes que coneguin bé els mètodes moderns d'anàlisi de dades, dominin la programació i tinguin aptituds per resoldre problemes empresarials. No hi ha gaires professionals tan versàtils al mercat. Formar equips interfuncionals integrats per analistes, enginyers i representants de l'empresa és una manera de salvar aquesta bretxa.

Com enfocar correctament la resolució de problemes de ciència de dades?

Certament, no hi ha una recepta única per a totes les situacions. Tot i això, els científics de dades experimentades solen seguir aquest enfocament:

1. Comprendre el context empresarial: Abans d'aprofundir les dades, és crucial comprendre a fons la dificultat, discutir el resultat desitjat amb el client i definir els criteris d'èxit.
2. Anàlisi exploratòria de dades (AED): En aquesta fase s'exploren, es netegen i es visualitzen les dades. L'objectiu és formular hipòtesis preliminars i obtenir una comprensió general dels patrons de dades.
3. Construcció d'un model de referència: Abans d'experimentar amb algorismes complexos, cal construir un model senzill i avaluar-ne la qualitat. Això ajuda a comprendre si hi ha un senyal a les dades i amb què es pot comparar el model futur.
4. Enginyeria i selecció de característiques: Una de les etapes clau que determina molt l'èxit del projecte. Una selecció correcta i preparació de les característiques distingeix un bon científic de dades d'un mediocre.
5. Selecció i ajustament de models: És important provar diversos algorismes, ajustar-ne els paràmetres i avaluar la qualitat mitjançant validació creuada. És essencial assegurar-se que el model no s'ajusta gaire.
6. Desplegament del model a la producció: El desplegament del model és un tema a part i important que requereix la col·laboració amb enginyers de dades, programadors i DevOps. Han de garantir el funcionament estable i fiable del model en condicions reals.
7. Supervisió contínua i actualització del model: Els models de ciència de dades no són artefactes estàtics, sinó entitats “vives” el rendiment de les quals pot canviar amb el temps. És essencial supervisar-los i tornar a entrenar els models amb noves dades si cal.

A més, els professionals de la ciència de dades han de prestar molta atenció a les qüestions ètiques i de privadesa relacionades amb l'anàlisi de dades. L'ús de dades personals no pot violar els drets humans. Els models no han de discriminar determinats grups de població. Tots els resultats de les anàlisis han de ser explicables i interpretables: les solucions de caixa negra no són adequades per prendre decisions importants.

Conclusió

Els principals reptes de la ciència de dades el 2024 estaran relacionats amb la qualitat de les dades, la comunicació amb l'empresa, la integració de models a la infraestructura informàtica i la recerca d'un equilibri entre la precisió de les prediccions i l'ús ètic. A més, l'àmbit d'aplicació dels mètodes de la ciència de dades s'ampliarà constantment a mesura que hi hagi més dades disponibles i les eines per processar-les siguin més accessibles.

Per tenir èxit en aquestes condicions, els professionals de la ciència de dades han de

1. Desenvolupar un pensament sistèmic i comprendre les necessitats empresarials.
2. Continuar aprenent i dominant nous mètodes i eines.
3. Establir comunicació amb experts de camps relacionats.
4. Respectar els principis ètics en treballar amb dades.

Només així la ciència de dades podrà convertir-se realment en un actiu valuós tant per a les empreses com per a la societat en conjunt. Tot i que aquest camí no és fàcil, la recompensa val la pena.