Principali sfide di a scienza di i dati in 2024

A scienza di i dati trasforma rapidamente u paisaghju cummerciale, permette à e cumpagnie di piglià decisioni più infurmate è capisce megliu i so clienti. Sicondu l'esperti, per u 2022, u mercatu glubale per l'arnesi è e piattaforme di dati hà digià righjuntu $ 128.000 miliardi.

Tuttavia, l'integrazione di a scienza di dati in a cultura corporativa hè un prucessu difficiule assuciatu cù numerosi cumplessità. Andemu ind'è e sfide principali chì i prufessiunali di dati affruntà in 2024 è analizà e pussibuli suluzioni.

Cosa hè a scienza di i dati?

In generale, l'obiettivu di a scienza di i dati hè di caccià insights utili da i dati per aiutà l'imprese à ottene i so scopi. U travagliu di un scientist di dati Puderia implicà l'ottimisazione di e campagne di marketing, a migliurà l'efficienza di a produzzione, a migliurà l'esperienza di u cliente, o l'innuvazione di novi prudutti è servizii.

L'applicazione di a scienza di dati hè incredibilmente diversa. Eccu alcuni esempi:

• Analisi di l'affari: segmentazione di i clienti, previsione di a dumanda, identificazione di fattori di churn, offerte persunalizate.
• Marketing: valutazione di l'efficacità di e campagne di marketing, ottimisazione di prezzi è prumuzioni, è predizione di e tendenze di i cunsumatori.
• Fabricazione: mantenimentu predittivu di l'equipaggiu, ottimisazione di a supply chain, cuntrollu di qualità di produttu.
• Salute: trattamentu di l'imaghjini medichi, sviluppu di droghe, trattamentu persunalizatu basatu nantu à dati genetichi.
• Ambiente urbanu: Previsione di u trafficu, ottimisazione di l'operazioni di servizii municipali, rilevazione di custruzzione illegale cù l'imaghjini satellitari.

Sta lista pò esse allargata indefinitu. Essenzialmente, i metudi di scienza di dati sò applicabili in ogni campu cù dati sufficienti per l'analisi.

Chì sfide affrontanu i prufessiunali di a scienza di dati?

U travagliu cù dati generalmente implica i seguenti fasi:

1. Definizione di u prublema cummerciale.
2. Raccolta di dati è preparazione.
3. Analisi di dati esplorativa.
4. Creazione è valutazione di mudelli predittivi.
5. Impiegazione di mudelli in i prucessi di cummerciale.
6. Monitoraghju è adattazione di mudelli.

In ognuna di queste tappe, i scientisti di dati ponu scuntrà certi sfide.

Prima, ci sò sfide di dati. L'infurmazioni sò generalmente almacenati in diversi sistemi, formati è livelli di granularità. I dati ponu esse incompleti, obsoleti, o cuntenenu errori. Per quessa, i scientisti di dati passanu una quantità significativa di tempu (finu à 80% da alcune stime) cullighjendu, pulizziari, è preparanu dati. Strumenti d'automatizazione chì utilizanu metudi di intelligenza artificiale risolve in parte stu prublema. Inoltre, hè necessariu di stabilisce prucessi di cullaburazione trà e squadre di a cumpagnia per assicurà a qualità è l'integrità di e dati.

U sicondu prublema cumuni hè una implicazione inadegwata di l'affari. A volte e richieste di unità di cummerciale sò formulate in modu pocu chjaru è ùn sò micca ligati à parametri misurabili. In u risultatu, ancu un mudellu ML perfettamente custruitu pò esse impracticable in a pratica. Per quessa, hè cruciale di definisce i criterii di successu di u prugettu da u principiu è implicanu tutti i partiti interessati in a so discussione. Dashboards è strumenti di visualizazione di dati sò strumenti efficaci per migliurà a cumunicazione trà l'analista è a cumpagnia.

I sfidi ponu esse ancu durante a fase di implementazione di u mudellu. L'integrazione di algoritmi predittivi in ​​l'infrastruttura IT esistente di a cumpagnia hè un compitu di ingegneria micca triviale. I mudelli di apprendimentu automaticu necessitanu un monitoraghju è un aghjurnamentu constante perchè i mudelli di dati ponu cambià cù u tempu. Hè impurtante di truvà un equilibriu trà a flessibilità di u mudellu, a cunfidenziale di e dati è i requisiti di sicurezza.

Infine, una sfida maiò hè a mancanza di persunale qualificatu. L'imprese anu bisognu di specialisti chì sò ben versati in i metudi muderni di analisi di dati, sò prufessiunali in a prugrammazione, è avè cumpetenze per risolve i prublemi di l'affari. Ùn ci hè micca assai prufessiunali cusì versatili nantu à u mercatu. A furmazione di squadre interfunzionali cumposti da analisti, ingegneri è rapprisentanti di l'imprese hè un modu per colma sta lacuna.

Cumu avvicinassi currettamente à risolve i prublemi di scienza di dati?

Di sicuru, ùn ci hè micca una sola ricetta per tutte e situazioni. Tuttavia, i scientisti di dati sperimentati generalmente seguitanu stu approcciu:

1. Capisce u cuntestu cummerciale: Prima di sfondà in e dati, hè cruciale per capiscenu bè a difficultà, discute u risultatu desideratu cù u cliente, è definisce i criteri di successu.
2. Analisi di dati esplorativi (EDA): In questa fase, i dati sò esplorati, puliti è visualizati. U scopu hè di furmulà ipotesi preliminari è ottene una cunniscenza generale di i mudelli in i dati.
3. Custruzzione di un mudellu di riferimentu: Prima di sperimentà cù algoritmi cumplessi, hè cunsigliu di custruisce un mudellu simplice è evaluà a so qualità. Questu aiuta à capisce s'ellu ci hè un signalu in i dati è ciò chì u mudellu futuru pò esse paragunatu.
4. Ingegneria è selezzione di funzioni: Una di e tappe chjave chì determina largamente u successu di u prugettu. A selezzione curretta è a preparazione di e funziunalità distingue un bonu scientist di dati da un mediocre.
5. Selezzione di mudelli è sintonizazione: Hè impurtante di pruvà diversi algoritmi, aghjustà i so paràmetri è evaluà a qualità attraversu a validazione incruciata. Hè essenziale per assicurà chì u mudellu ùn hè micca overfitted.
6. Implementazione di u mudellu à a pruduzzione: Implementazione di u mudellu hè un tema separatu è impurtante chì richiede a cullaburazione cù ingegneri di dati, programatori è DevOps. Hanu da assicurà u funziunamentu stabile è affidabile di u mudellu in cundizioni reali.
7. Monitoraghju cuntinuu è aghjurnamentu di mudelli: I mudelli di scienza di dati ùn sò micca artefatti statici, ma piuttostu entità "viventi" chì u so rendimentu pò cambià cù u tempu. Hè essenziale per monitorà elli è ricuperà i mudelli cù novi dati se ne necessariu.

Inoltre, i prufessiunali di a scienza di i dati devenu prestu attente à i prublemi etichi è di privacy in relazione à l'analisi di dati. L'usu di e dati persunali ùn deve micca violà i diritti umani. I mudelli ùn deve micca discriminate à certi gruppi di pupulazione. Tutti i risultati di l'analisi devenu esse spiegabili è interpretabili: e soluzioni di scatula negra ùn sò micca adattati per piglià decisioni impurtanti.

cunchiusioni

I sfidi principali per a scienza di i dati in 2024 seranu ligati à a qualità di dati, a cumunicazione cù a cumpagnia, l'integrazione di mudelli in l'infrastruttura IT è a ricerca di un equilibriu trà l'accuratezza di e previsioni è l'usu eticu. Inoltre, u scopu di i metudi di scienza di i dati si espansione constantemente cum'è più dati diventanu dispunibuli è l'arnesi per processà diventanu più accessibili.

Per riesce in queste cundizioni, i prufessiunali di a scienza di dati anu da esse

1. Sviluppà u pensamentu di sistemi è capisce i bisogni di l'affari.
2. Cuntinuà à amparà è ammaistrà novi metudi è arnesi.
3. Stabbilisce a cumunicazione cù l'esperti in campi cunnessi.
4. Rispittà i principii etichi quandu u travagliu cù dati.

Solu in questu modu, a scienza di i dati pò diventà veramente un asset preziosu per l'imprese è a sucietà in generale. Ancu s'è sta strada ùn hè micca faciule, a ricumpensa vale a pena.