Datavidenskabens vigtigste udfordringer i 2024

Datavidenskab transformerer hurtigt forretningslandskabet, hvilket gør det muligt for virksomheder at træffe mere informerede beslutninger og forstå deres kunder bedre. Ifølge eksperter vil det globale marked for dataværktøjer og platforme i 2022 allerede have nået 128.000 milliarder dollars.

Men at integrere datavidenskab i virksomhedskulturen er en vanskelig proces forbundet med adskillige kompleksiteter. Lad os dykke ned i de vigtigste udfordringer, som dataprofessionelle vil møde i 2024, og analysere mulige løsninger.

Hvad er datavidenskab?

Overordnet set er målet med datavidenskab at udtrække nyttig indsigt fra data for at hjælpe virksomheder med at nå deres mål. Job som data scientist Det kan involvere optimering af marketingkampagner, forbedring af produktionseffektiviteten, forbedring af kundeoplevelsen eller innovation af nye produkter og tjenester.

Anvendelsen af ​​datavidenskab er utrolig forskelligartet. Her er nogle eksempler:

• Forretningsanalyse: kundesegmentering, efterspørgselsprognose, identifikation af churn-faktorer, personlige tilbud.
• Marketing: evaluering af effektiviteten af ​​marketingkampagner, optimering af priser og kampagner og forudsigelse af forbrugertendenser.
• Fremstilling: forudsigelig udstyrsvedligeholdelse, forsyningskædeoptimering, produktkvalitetskontrol.
• Sundhedspleje: medicinsk billedbehandling, udvikling af lægemidler, personlig behandling baseret på genetiske data.
• Bymiljø: Trafikforudsigelse, optimering af kommunal servicedrift, afsløring af ulovligt byggeri ved hjælp af satellitbilleder.

Denne liste kan forlænges på ubestemt tid. I det væsentlige er datavidenskabelige metoder anvendelige i ethvert felt med tilstrækkelige data til analyse.

Hvilke udfordringer står fagfolk inden for datavidenskab?

Arbejdet med data involverer normalt følgende faser:

1. Definition af forretningsproblemet.
2. Dataindsamling og forberedelse.
3. Udforskende dataanalyse.
4. Oprettelse og evaluering af prædiktive modeller.
5. Implementering af modeller i forretningsprocesser.
6. Overvågning og justering af modeller.

På hvert af disse stadier kan dataforskere støde på visse udfordringer.

For det første er der dataudfordringer. Information lagres normalt i forskellige systemer, formater og granularitetsniveauer. Dataene kan være ufuldstændige, forældede eller indeholde fejl. Derfor bruger dataforskere en betydelig mængde tid (op til 80 % ifølge nogle skøn) på at indsamle, rense og forberede data. Automatiseringsværktøjer, der bruger kunstig intelligens metoder, løser delvist dette problem. Derudover er det nødvendigt at etablere samarbejdsprocesser mellem virksomhedsteams for at sikre datakvalitet og integritet.

Det andet almindelige problem er utilstrækkelig virksomhedsinvolvering. Nogle gange er anmodninger om forretningsenheder formuleret uklart og er ikke knyttet til målbare parametre. Som et resultat kan selv en perfekt konstrueret ML-model være upraktisk i praksis. Derfor er det afgørende at definere projektets succeskriterier fra begyndelsen og inddrage alle interesserede parter i deres diskussion. Dashboards og datavisualiseringsværktøjer er effektive instrumenter til at forbedre kommunikationen mellem analytikere og virksomheden.

Der kan også opstå udfordringer i modelimplementeringsfasen. At integrere prædiktive algoritmer i virksomhedens eksisterende it-infrastruktur er en ikke-triviel ingeniøropgave. Maskinlæringsmodeller kræver konstant overvågning og opdatering, fordi datamønstre kan ændre sig over tid. Det er vigtigt at finde en balance mellem modelfleksibilitet, datafortrolighed og sikkerhedskrav.

Endelig er en stor udfordring manglen på kvalificeret personale. Virksomheder har brug for specialister, der er velbevandret i moderne dataanalysemetoder, er dygtige til programmering og har evnerne til at løse forretningsproblemer. Der er ikke mange professionelle så alsidige på markedet. At danne tværfunktionelle teams bestående af analytikere, ingeniører og virksomhedsrepræsentanter er en måde at bygge bro over dette hul på.

Hvordan tilgår man korrekt løsning af datavidenskabelige problemer?

Der er bestemt ikke en enkelt opskrift på alle situationer. Men erfarne dataforskere følger typisk denne tilgang:

1. Forstå forretningskonteksten: Før du dykker ned i dataene, er det afgørende at forstå vanskeligheden grundigt, diskutere det ønskede resultat med kunden og definere succeskriterier.
2. Udforskende dataanalyse (EDA): I denne fase udforskes, renses og visualiseres dataene. Målet er at formulere foreløbige hypoteser og opnå en generel forståelse af mønstrene i dataene.
3. Konstruktion af en referencemodel: Før der eksperimenteres med komplekse algoritmer, er det tilrådeligt at bygge en simpel model og evaluere dens kvalitet. Dette er med til at forstå, om der er et signal i dataene, og hvad den fremtidige model kan sammenlignes med.
4. Udvælgelse af teknik og funktioner: Et af de vigtigste stadier, der i høj grad bestemmer projektets succes. Korrekt udvælgelse og forberedelse af funktioner adskiller en god dataforsker fra en middelmådig.
5. Modelvalg og tuning: Det er vigtigt at teste forskellige algoritmer, justere deres parametre og evaluere kvaliteten gennem krydsvalidering. Det er vigtigt at sikre, at modellen ikke er overmonteret.
6. Implementering af modellen til produktion: Implementering af modellen er et separat og vigtigt emne, der kræver samarbejde med dataingeniører, programmører og DevOps. De skal sikre en stabil og pålidelig drift af modellen under virkelige forhold.
7. Kontinuerlig overvågning og modelopdatering: Datavidenskabelige modeller er ikke statiske artefakter, men snarere "levende" enheder, hvis ydeevne kan ændre sig over tid. Det er væsentligt at overvåge dem og efteruddanne modellerne med nye data, hvis det er nødvendigt.

Derudover skal fagfolk inden for datavidenskab være meget opmærksomme på etiske og privatlivsspørgsmål relateret til dataanalyse. Brugen af ​​personoplysninger må ikke krænke menneskerettighederne. Modellerne bør ikke diskriminere visse befolkningsgrupper. Alle analyseresultater skal kunne forklares og fortolkes: Black box-løsninger er ikke egnede til at træffe vigtige beslutninger.

Konklusion

De vigtigste udfordringer for datavidenskab i 2024 vil være relateret til datakvalitet, kommunikation med virksomheden, integration af modeller i it-infrastrukturen og søgen efter en balance mellem nøjagtigheden af ​​forudsigelser og etisk brug. Desuden vil omfanget af datavidenskabelige metoder konstant udvides, efterhånden som flere data bliver tilgængelige, og værktøjerne til at behandle dem bliver mere tilgængelige.

For at lykkes under disse forhold skal fagfolk i datavidenskab

1. Udvikle systemtænkning og forstå forretningsbehov.
2. Fortsæt med at lære og mestre nye metoder og værktøjer.
3. Etablere kommunikation med eksperter inden for relaterede områder.
4. Respekter etiske principper, når du arbejder med data.

Kun på denne måde kan datavidenskab virkelig blive et værdifuldt aktiv for både virksomheder og samfundet som helhed. Selvom denne vej ikke er let, er belønningen det værd.