Hlavní výzvy datové vědy v roce 2024

Datová věda rychle mění obchodní prostředí a umožňuje společnostem činit informovanější rozhodnutí a lépe rozumět svým zákazníkům. Podle odborníků dosáhne v roce 2022 globální trh s datovými nástroji a platformami již 128.000 miliard dolarů.

Integrace datové vědy do firemní kultury je však obtížný proces spojený s četnými složitostmi. Pojďme se ponořit do hlavních výzev, kterým budou datoví profesionálové čelit v roce 2024, a analyzovat možná řešení.

Co je datová věda?

Obecně řečeno, cílem datové vědy je extrahovat užitečné poznatky z dat, které firmám pomohou dosáhnout jejich cílů. Práce datového vědce Může zahrnovat optimalizaci marketingových kampaní, zlepšení efektivity výroby, zlepšení zákaznické zkušenosti nebo inovaci nových produktů a služeb.

Aplikace datové vědy je neuvěřitelně rozmanitá. Zde jsou nějaké příklady:

• Obchodní analýza: segmentace zákazníků, prognóza poptávky, identifikace faktorů odchodu, personalizované nabídky.
• Marketing: vyhodnocování účinnosti marketingových kampaní, optimalizace cen a akcí a předpovídání spotřebitelských trendů.
• Výroba: prediktivní údržba zařízení, optimalizace dodavatelského řetězce, kontrola kvality produktů.
• Zdravotní péče: zpracování lékařského obrazu, vývoj léků, personalizovaná léčba na základě genetických dat.
• Městské prostředí: Predikce dopravy, optimalizace provozu komunálních služeb, detekce nelegální výstavby pomocí satelitních snímků.

Tento seznam lze rozšiřovat do nekonečna. Metody datové vědy jsou v podstatě použitelné v jakékoli oblasti s dostatkem dat pro analýzu.

Jakým výzvám čelí profesionálové v oblasti datové vědy?

Práce s daty obvykle zahrnuje následující fáze:

1. Definice obchodního problému.
2. Sběr a příprava dat.
3. Průzkumná analýza dat.
4. Tvorba a vyhodnocování prediktivních modelů.
5. Nasazení modelů v podnikových procesech.
6. Sledování a úprava modelů.

V každé z těchto fází se mohou datoví vědci setkat s určitými problémy.

Za prvé, existují problémy s daty. Informace jsou obvykle uloženy v různých systémech, formátech a úrovních granularity. Data mohou být neúplná, zastaralá nebo obsahovat chyby. Proto datoví vědci tráví značné množství času (až 80 % podle některých odhadů) shromažďováním, čištěním a přípravou dat. Tento problém částečně řeší automatizační nástroje, které využívají metody umělé inteligence. Navíc je nutné zavést procesy spolupráce mezi firemními týmy, aby byla zajištěna kvalita a integrita dat.

Druhým častým problémem je nedostatečné zapojení podniků. Někdy jsou požadavky obchodních jednotek formulovány nejasně a nejsou spojeny s měřitelnými parametry. V důsledku toho může být i dokonale zkonstruovaný ML model v praxi nepraktický. Proto je klíčové definovat kritéria úspěšnosti projektu od začátku a zapojit všechny zainteresované strany do jejich diskuse. Dashboardy a nástroje pro vizualizaci dat jsou účinnými nástroji pro zlepšení komunikace mezi analytiky a společností.

Problémy mohou nastat také během fáze zavádění modelu. Integrace prediktivních algoritmů do stávající IT infrastruktury společnosti je netriviální inženýrský úkol. Modely strojového učení vyžadují neustálé sledování a aktualizaci, protože vzory dat se mohou v průběhu času měnit. Je důležité najít rovnováhu mezi flexibilitou modelu, důvěrností dat a požadavky na zabezpečení.

A konečně, velkým problémem je nedostatek kvalifikovaného personálu. Společnosti potřebují specialisty, kteří se dobře vyznají v moderních metodách analýzy dat, jsou zdatní v programování a mají dovednosti v řešení obchodních problémů. Takto všestranných profesionálů na trhu není mnoho. Vytvoření mezifunkčních týmů složených z analytiků, inženýrů a zástupců společností je jedním ze způsobů, jak tuto mezeru překlenout.

Jak správně přistupovat k řešení problémů datové vědy?

Jednoznačný recept na všechny situace jistě neexistuje. Zkušení datoví vědci však obvykle používají tento přístup:

1. Pochopte obchodní kontext: Než se ponoříte do dat, je důležité důkladně porozumět obtížnosti, prodiskutovat požadovaný výsledek s klientem a definovat kritéria úspěchu.
2. Průzkumná analýza dat (EDA): V této fázi se data zkoumají, čistí a vizualizují. Cílem je formulovat předběžné hypotézy a získat obecné pochopení vzorců v datech.
3. Konstrukce referenčního modelu: Před experimentováním se složitými algoritmy je vhodné sestavit jednoduchý model a vyhodnotit jeho kvalitu. To pomáhá pochopit, zda je v datech signál a s čím lze budoucí model porovnat.
4. Konstrukce a výběr funkcí: Jedna z klíčových fází, která do značné míry určuje úspěch projektu. Správný výběr a příprava funkcí odlišuje dobrého datového vědce od průměrného.
5. Výběr a ladění modelu: Je důležité testovat různé algoritmy, upravovat jejich parametry a hodnotit kvalitu křížovou validací. Je nezbytně nutné zajistit, aby model nebyl nadsazený.
6. Nasazení modelu do produkce: Nasazení modelu je samostatné a důležité téma, které vyžaduje spolupráci s datovými inženýry, programátory a DevOps. Musí zajistit stabilní a spolehlivý provoz modelu v reálných podmínkách.
7. Nepřetržité monitorování a aktualizace modelů: Modely vědy o datech nejsou statické artefakty, ale spíše „živé“ entity, jejichž výkon se může v průběhu času měnit. Je nezbytné je sledovat a v případě potřeby modely přeškolit o nová data.

Kromě toho musí odborníci v oblasti datové vědy věnovat velkou pozornost etickým otázkám a otázkám ochrany soukromí souvisejícím s analýzou dat. Použití osobních údajů nesmí porušovat lidská práva. Modely by neměly diskriminovat určité skupiny obyvatel. Všechny výsledky analýzy musí být vysvětlitelné a interpretovatelné: řešení černé skříňky nejsou vhodná pro důležitá rozhodnutí.

Závěr

Hlavní výzvy pro datovou vědu v roce 2024 budou souviset s kvalitou dat, komunikací s firmou, integrací modelů do IT infrastruktury a hledáním rovnováhy mezi přesností predikcí a etickým využíváním. Kromě toho se rozsah metod datové vědy bude neustále rozšiřovat, jak bude k dispozici více dat a nástroje pro jejich zpracování budou dostupnější.

Aby v těchto podmínkách uspěli, musí profesionálové datové vědy

1. Rozvíjet systémové myšlení a porozumět obchodním potřebám.
2. Pokračujte v učení a osvojování si nových metod a nástrojů.
3. Navázat komunikaci s odborníky v příbuzných oborech.
4. Při práci s daty respektujte etické zásady.

Jen tak se může datová věda stát skutečně cenným přínosem pro společnosti i společnost jako celek. I když tato cesta není jednoduchá, odměna za to stojí.