Prif heriau gwyddor data yn 2024

Mae gwyddor data yn trawsnewid y dirwedd fusnes yn gyflym, gan alluogi cwmnïau i wneud penderfyniadau mwy gwybodus a deall eu cwsmeriaid yn well. Yn ôl arbenigwyr, erbyn 2022, bydd y farchnad fyd-eang ar gyfer offer a llwyfannau data eisoes wedi cyrraedd $128.000 biliwn.

Fodd bynnag, mae integreiddio gwyddor data i ddiwylliant corfforaethol yn broses anodd sy'n gysylltiedig â chymhlethdodau niferus. Gadewch i ni ymchwilio i'r prif heriau y bydd gweithwyr data proffesiynol yn eu hwynebu yn 2024 a dadansoddi atebion posibl.

Beth yw gwyddor data?

Yn fras, nod gwyddor data yw tynnu mewnwelediadau defnyddiol o ddata i helpu busnesau i gyflawni eu nodau. Swydd gwyddonydd data Gall gynnwys optimeiddio ymgyrchoedd marchnata, gwella effeithlonrwydd cynhyrchu, gwella profiad cwsmeriaid, neu arloesi cynhyrchion a gwasanaethau newydd.

Mae cymhwyso gwyddor data yn hynod amrywiol. Dyma rai enghreifftiau:

• Dadansoddiad busnes: segmentu cwsmeriaid, rhagweld galw, nodi ffactorau newid, cynigion personol.
• Marchnata: gwerthuso effeithiolrwydd ymgyrchoedd marchnata, optimeiddio prisiau a hyrwyddiadau, a rhagfynegi tueddiadau defnyddwyr.
• Gweithgynhyrchu: cynnal a chadw offer rhagfynegol, optimeiddio'r gadwyn gyflenwi, rheoli ansawdd cynnyrch.
• Gofal iechyd: prosesu delweddau meddygol, datblygu cyffuriau, triniaeth bersonol yn seiliedig ar ddata genetig.
• Amgylchedd trefol: Rhagfynegi traffig, optimeiddio gweithrediadau gwasanaethau dinesig, canfod adeiladu anghyfreithlon gan ddefnyddio delweddau lloeren.

Gellid ymestyn y rhestr hon am gyfnod amhenodol. Yn y bôn, mae dulliau gwyddor data yn berthnasol mewn unrhyw faes gyda data digonol i'w ddadansoddi.

Pa heriau y mae gweithwyr proffesiynol gwyddor data yn eu hwynebu?

Mae gweithio gyda data fel arfer yn cynnwys y camau canlynol:

1. Diffiniad o'r broblem fusnes.
2. Casglu a pharatoi data.
3. Dadansoddi data archwiliadol.
4. Creu a gwerthuso modelau rhagfynegol.
5. Defnyddio modelau mewn prosesau busnes.
6. Monitro ac addasu modelau.

Ar bob un o'r camau hyn, gall gwyddonwyr data wynebu heriau penodol.

Yn gyntaf, mae heriau data. Mae gwybodaeth fel arfer yn cael ei storio mewn gwahanol systemau, fformatau a lefelau o ronynnedd. Gall y data fod yn anghyflawn, wedi dyddio, neu'n cynnwys gwallau. Felly, mae gwyddonwyr data yn treulio cryn dipyn o amser (hyd at 80% yn ôl rhai amcangyfrifon) yn casglu, glanhau a pharatoi data. Mae offer awtomeiddio sy'n defnyddio dulliau deallusrwydd artiffisial yn datrys y broblem hon yn rhannol. Yn ogystal, mae angen sefydlu prosesau cydweithredol rhwng timau cwmnïau i sicrhau ansawdd a chywirdeb data.

Yr ail broblem gyffredin yw cyfranogiad busnes annigonol. Weithiau mae ceisiadau am unedau busnes yn cael eu llunio'n aneglur ac nid ydynt yn gysylltiedig â pharamedrau mesuradwy. O ganlyniad, gall hyd yn oed model ML sydd wedi'i adeiladu'n berffaith fod yn anymarferol yn ymarferol. Felly, mae'n hollbwysig diffinio meini prawf llwyddiant y prosiect o'r dechrau a chynnwys pawb sydd â diddordeb yn eu trafodaeth. Mae dangosfyrddau ac offer delweddu data yn offerynnau effeithiol ar gyfer gwella cyfathrebu rhwng dadansoddwyr a'r cwmni.

Gall heriau godi hefyd yn ystod y cam defnyddio model. Mae integreiddio algorithmau rhagfynegol i seilwaith TG presennol y cwmni yn dasg beirianneg nad yw'n ddibwys. Mae angen monitro a diweddaru cyson ar fodelau dysgu peiriant oherwydd gall patrymau data newid dros amser. Mae'n bwysig dod o hyd i gydbwysedd rhwng hyblygrwydd model, cyfrinachedd data, a gofynion diogelwch.

Yn olaf, her fawr yw'r prinder personél cymwys. Mae angen arbenigwyr ar gwmnïau sy'n hyddysg mewn dulliau modern o ddadansoddi data, sy'n hyddysg mewn rhaglennu, ac sydd â sgiliau datrys problemau busnes. Nid oes llawer o weithwyr proffesiynol amlbwrpas hwn ar y farchnad. Mae ffurfio timau traws-swyddogaethol sy'n cynnwys dadansoddwyr, peirianwyr, a chynrychiolwyr cwmnïau yn un ffordd o bontio'r bwlch hwn.

Sut i fynd ati'n gywir i ddatrys problemau gwyddor data?

Yn sicr, nid oes un rysáit unigol ar gyfer pob sefyllfa. Fodd bynnag, mae gwyddonwyr data profiadol fel arfer yn dilyn y dull hwn:

1. Deall y cyd-destun busnes: Cyn ymchwilio i'r data, mae'n hanfodol deall yr anhawster yn drylwyr, trafod y canlyniad dymunol gyda'r cleient, a diffinio meini prawf llwyddiant.
2. Dadansoddiad data archwiliadol (EDA): Yn y cam hwn, caiff y data ei archwilio, ei lanhau a'i ddelweddu. Y nod yw llunio damcaniaethau rhagarweiniol a chael dealltwriaeth gyffredinol o'r patrymau yn y data.
3. Adeiladu model cyfeirio: Cyn arbrofi ag algorithmau cymhleth, fe'ch cynghorir i adeiladu model syml a gwerthuso ei ansawdd. Mae hyn yn helpu i ddeall a oes signal yn y data a beth y gellir ei gymharu â model y dyfodol.
4. Peirianneg a dewis nodweddion: Un o'r cyfnodau allweddol sy'n pennu llwyddiant y prosiect i raddau helaeth. Mae dewis a pharatoi nodweddion yn briodol yn gwahaniaethu rhwng gwyddonydd data da ac un cyffredin.
5. Dewis a thiwnio modelau: Mae'n bwysig profi amrywiol algorithmau, addasu eu paramedrau a gwerthuso'r ansawdd trwy groes-ddilysu. Mae'n hanfodol sicrhau nad yw'r model yn cael ei orffitio.
6. Defnyddio'r model i gynhyrchu: Mae defnyddio'r model yn bwnc ar wahân a phwysig sy'n gofyn am gydweithio â pheirianwyr data, rhaglenwyr a DevOps. Rhaid iddynt sicrhau gweithrediad sefydlog a dibynadwy'r model mewn amodau real.
7. Monitro parhaus a diweddaru modelau: Nid arteffactau statig mo modelau gwyddor data, ond yn hytrach endidau “byw” y gall eu perfformiad newid dros amser. Mae'n hanfodol eu monitro ac ailhyfforddi'r modelau gyda data newydd os oes angen.

Yn ogystal, rhaid i weithwyr proffesiynol gwyddor data roi sylw manwl i faterion moesegol a phreifatrwydd sy'n ymwneud â dadansoddi data. Rhaid i ddefnyddio data personol beidio â thorri hawliau dynol. Ni ddylai'r modelau wahaniaethu yn erbyn rhai grwpiau poblogaeth. Rhaid i holl ganlyniadau'r dadansoddiad fod yn eglur ac yn ddeongliadol: nid yw datrysiadau blwch du yn addas ar gyfer gwneud penderfyniadau pwysig.

Casgliad

Bydd y prif heriau ar gyfer gwyddor data yn 2024 yn ymwneud ag ansawdd data, cyfathrebu â'r cwmni, integreiddio modelau i'r seilwaith TG a chwilio am gydbwysedd rhwng cywirdeb rhagfynegiadau a defnydd moesegol. At hynny, bydd cwmpas dulliau gwyddor data yn ehangu'n gyson wrth i fwy o ddata ddod ar gael ac wrth i'r offer i'w brosesu ddod yn fwy hygyrch.

Er mwyn llwyddo yn yr amodau hyn, mae'n rhaid i weithwyr proffesiynol gwyddor data

1. Datblygu meddwl systemau a deall anghenion busnes.
2. Parhau i ddysgu a meistroli dulliau ac offer newydd.
3. Sefydlu cyfathrebu ag arbenigwyr mewn meysydd cysylltiedig.
4. Parchu egwyddorion moesegol wrth weithio gyda data.

Dim ond fel hyn y gall gwyddor data ddod yn ased gwerthfawr i gwmnïau a chymdeithas yn gyffredinol. Er nad yw'r llwybr hwn yn hawdd, mae'r wobr yn werth chweil.