Οι κύριες προκλήσεις της επιστήμης δεδομένων το 2024

Η επιστήμη των δεδομένων μεταμορφώνει γρήγορα το επιχειρηματικό τοπίο, επιτρέποντας στις εταιρείες να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις και να κατανοούν καλύτερα τους πελάτες τους. Σύμφωνα με τους ειδικούς, μέχρι το 2022, η παγκόσμια αγορά εργαλείων και πλατφορμών δεδομένων θα έχει ήδη φτάσει τα 128.000 δισεκατομμύρια δολάρια.

Ωστόσο, η ενσωμάτωση της επιστήμης των δεδομένων στην εταιρική κουλτούρα είναι μια δύσκολη διαδικασία που συνδέεται με πολλές πολυπλοκότητες. Ας εμβαθύνουμε στις κύριες προκλήσεις που θα αντιμετωπίσουν οι επαγγελματίες δεδομένων το 2024 και ας αναλύσουμε πιθανές λύσεις.

Τι είναι η επιστήμη δεδομένων;

Σε γενικές γραμμές, ο στόχος της επιστήμης δεδομένων είναι να εξάγει χρήσιμες γνώσεις από δεδομένα για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να επιτύχουν τους στόχους τους. Η δουλειά ενός επιστήμονα δεδομένων Μπορεί να περιλαμβάνει τη βελτιστοποίηση εκστρατειών μάρκετινγκ, τη βελτίωση της αποδοτικότητας της παραγωγής, τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών ή την καινοτομία νέων προϊόντων και υπηρεσιών.

Η εφαρμογή της επιστήμης δεδομένων είναι απίστευτα διαφορετική. Να μερικά παραδείγματα:

• Επιχειρησιακή ανάλυση: τμηματοποίηση πελατών, πρόβλεψη ζήτησης, προσδιορισμός παραγόντων απόκλισης, εξατομικευμένες προσφορές.
• Μάρκετινγκ: αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας των εκστρατειών μάρκετινγκ, βελτιστοποίηση τιμών και προωθητικών ενεργειών και πρόβλεψη των καταναλωτικών τάσεων.
• Κατασκευή: προγνωστική συντήρηση εξοπλισμού, βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού, έλεγχος ποιότητας προϊόντων.
• Υγειονομική περίθαλψη: επεξεργασία ιατρικής εικόνας, ανάπτυξη φαρμάκων, εξατομικευμένη θεραπεία με βάση γενετικά δεδομένα.
• Αστικό περιβάλλον: Πρόβλεψη κυκλοφορίας, βελτιστοποίηση λειτουργιών δημοτικών υπηρεσιών, ανίχνευση παράνομης δόμησης με χρήση δορυφορικών εικόνων.

Αυτή η λίστα θα μπορούσε να επεκταθεί επ' αόριστον. Ουσιαστικά, οι μέθοδοι επιστήμης δεδομένων είναι εφαρμόσιμες σε οποιοδήποτε πεδίο με επαρκή δεδομένα για ανάλυση.

Ποιες προκλήσεις αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων;

Η εργασία με δεδομένα συνήθως περιλαμβάνει τα ακόλουθα στάδια:

1. Ορισμός του επιχειρηματικού προβλήματος.
2. Συλλογή και προετοιμασία δεδομένων.
3. Διερευνητική ανάλυση δεδομένων.
4. Δημιουργία και αξιολόγηση προγνωστικών μοντέλων.
5. Ανάπτυξη μοντέλων σε επιχειρηματικές διαδικασίες.
6. Παρακολούθηση και προσαρμογή μοντέλων.

Σε καθένα από αυτά τα στάδια, οι επιστήμονες δεδομένων ενδέχεται να αντιμετωπίσουν ορισμένες προκλήσεις.

Πρώτον, υπάρχουν προκλήσεις δεδομένων. Οι πληροφορίες συνήθως αποθηκεύονται σε διαφορετικά συστήματα, μορφές και επίπεδα ευκρίνειας. Τα δεδομένα μπορεί να είναι ελλιπή, παλιά ή να περιέχουν σφάλματα. Επομένως, οι επιστήμονες δεδομένων αφιερώνουν σημαντικό χρόνο (έως και 80% σύμφωνα με ορισμένες εκτιμήσεις) για τη συλλογή, τον καθαρισμό και την προετοιμασία δεδομένων. Τα εργαλεία αυτοματισμού που χρησιμοποιούν μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης λύνουν εν μέρει αυτό το πρόβλημα. Επιπλέον, είναι απαραίτητο να καθιερωθούν διαδικασίες συνεργασίας μεταξύ των ομάδων της εταιρείας για να διασφαλιστεί η ποιότητα και η ακεραιότητα των δεδομένων.

Το δεύτερο κοινό πρόβλημα είναι η ανεπαρκής εμπλοκή των επιχειρήσεων. Μερικές φορές τα αιτήματα επιχειρηματικών μονάδων διατυπώνονται ασαφή και δεν συνδέονται με μετρήσιμες παραμέτρους. Ως αποτέλεσμα, ακόμη και ένα τέλεια κατασκευασμένο μοντέλο ML μπορεί να είναι μη πρακτικό στην πράξη. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να καθοριστούν τα κριτήρια επιτυχίας του έργου από την αρχή και να εμπλακούν όλα τα ενδιαφερόμενα μέρη στη συζήτησή τους. Οι πίνακες εργαλείων και τα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων είναι αποτελεσματικά εργαλεία για τη βελτίωση της επικοινωνίας μεταξύ των αναλυτών και της εταιρείας.

Προκλήσεις μπορεί επίσης να προκύψουν κατά τη φάση ανάπτυξης του μοντέλου. Η ενσωμάτωση αλγορίθμων πρόβλεψης στην υπάρχουσα υποδομή πληροφορικής της εταιρείας είναι ένα μη τετριμμένο έργο μηχανικής. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης απαιτούν συνεχή παρακολούθηση και ενημέρωση, επειδή τα μοτίβα δεδομένων μπορούν να αλλάξουν με την πάροδο του χρόνου. Είναι σημαντικό να βρεθεί μια ισορροπία μεταξύ της ευελιξίας του μοντέλου, της εμπιστευτικότητας των δεδομένων και των απαιτήσεων ασφάλειας.

Τέλος, μια σημαντική πρόκληση είναι η έλλειψη ειδικευμένου προσωπικού. Οι εταιρείες χρειάζονται ειδικούς που να γνωρίζουν καλά τις σύγχρονες μεθόδους ανάλυσης δεδομένων, να είναι ικανοί στον προγραμματισμό και να έχουν τις δεξιότητες για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων. Δεν υπάρχουν πολλοί επαγγελματίες τόσο ευέλικτοι στην αγορά. Ο σχηματισμός διαλειτουργικών ομάδων που αποτελούνται από αναλυτές, μηχανικούς και εκπροσώπους εταιρειών είναι ένας τρόπος για να γεφυρωθεί αυτό το χάσμα.

Πώς να προσεγγίσετε σωστά την επίλυση προβλημάτων επιστήμης δεδομένων;

Σίγουρα, δεν υπάρχει μια μοναδική συνταγή για όλες τις καταστάσεις. Ωστόσο, οι έμπειροι επιστήμονες δεδομένων ακολουθούν συνήθως αυτήν την προσέγγιση:

1. Κατανόηση του επιχειρηματικού πλαισίου: Πριν εμβαθύνετε στα δεδομένα, είναι σημαντικό να κατανοήσετε διεξοδικά τη δυσκολία, να συζητήσετε το επιθυμητό αποτέλεσμα με τον πελάτη και να ορίσετε κριτήρια επιτυχίας.
2. Διερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA): Σε αυτή τη φάση, τα δεδομένα διερευνώνται, καθαρίζονται και οπτικοποιούνται. Ο στόχος είναι να διατυπωθούν προκαταρκτικές υποθέσεις και να επιτευχθεί μια γενική κατανόηση των προτύπων στα δεδομένα.
3. Κατασκευή μοντέλου αναφοράς: Πριν πειραματιστείτε με πολύπλοκους αλγόριθμους, συνιστάται η κατασκευή ενός απλού μοντέλου και η αξιολόγηση της ποιότητάς του. Αυτό βοηθά να κατανοήσουμε εάν υπάρχει σήμα στα δεδομένα και με τι μπορεί να συγκριθεί το μελλοντικό μοντέλο.
4. Μηχανική και επιλογή χαρακτηριστικών: Ένα από τα βασικά στάδια που καθορίζει σε μεγάλο βαθμό την επιτυχία του έργου. Η σωστή επιλογή και προετοιμασία χαρακτηριστικών διακρίνει έναν καλό επιστήμονα δεδομένων από έναν μέτριο.
5. Επιλογή και συντονισμός μοντέλου: Είναι σημαντικό να δοκιμάσετε διάφορους αλγόριθμους, να προσαρμόσετε τις παραμέτρους τους και να αξιολογήσετε την ποιότητα μέσω διασταυρούμενης επικύρωσης. Είναι απαραίτητο να διασφαλίσετε ότι το μοντέλο δεν είναι υπερβολικά τοποθετημένο.
6. Ανάπτυξη του μοντέλου στην παραγωγή: Η ανάπτυξη του μοντέλου είναι ένα ξεχωριστό και σημαντικό θέμα που απαιτεί συνεργασία με μηχανικούς δεδομένων, προγραμματιστές και DevOps. Πρέπει να διασφαλίζουν τη σταθερή και αξιόπιστη λειτουργία του μοντέλου σε πραγματικές συνθήκες.
7. Συνεχής παρακολούθηση και ενημέρωση μοντέλων: Τα μοντέλα επιστήμης δεδομένων δεν είναι στατικά τεχνουργήματα, αλλά μάλλον «ζωντανές» οντότητες των οποίων η απόδοση μπορεί να αλλάξει με την πάροδο του χρόνου. Είναι απαραίτητο να παρακολουθούνται και να επανεκπαιδεύονται τα μοντέλα με νέα δεδομένα εάν είναι απαραίτητο.

Επιπλέον, οι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων πρέπει να δίνουν μεγάλη προσοχή σε ζητήματα δεοντολογίας και απορρήτου που σχετίζονται με την ανάλυση δεδομένων. Η χρήση προσωπικών δεδομένων δεν πρέπει να παραβιάζει τα ανθρώπινα δικαιώματα. Τα μοντέλα δεν πρέπει να κάνουν διακρίσεις σε βάρος ορισμένων πληθυσμιακών ομάδων. Όλα τα αποτελέσματα της ανάλυσης πρέπει να είναι εξηγήσιμα και ερμηνεύσιμα: οι λύσεις μαύρου κουτιού δεν είναι κατάλληλες για τη λήψη σημαντικών αποφάσεων.

Συμπέρασμα

Οι κύριες προκλήσεις για την επιστήμη δεδομένων το 2024 θα σχετίζονται με την ποιότητα των δεδομένων, την επικοινωνία με την εταιρεία, την ενσωμάτωση μοντέλων στην υποδομή πληροφορικής και την αναζήτηση ισορροπίας μεταξύ της ακρίβειας των προβλέψεων και της ηθικής χρήσης. Επιπλέον, το πεδίο εφαρμογής των μεθόδων επιστήμης δεδομένων θα επεκτείνεται συνεχώς καθώς περισσότερα δεδομένα γίνονται διαθέσιμα και τα εργαλεία για την επεξεργασία τους γίνονται πιο προσιτά.

Για να επιτύχουν σε αυτές τις συνθήκες, οι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων πρέπει

1. Αναπτύξτε τη συστημική σκέψη και κατανοήστε τις επιχειρηματικές ανάγκες.
2. Συνεχίστε να μαθαίνετε και να κατέχετε νέες μεθόδους και εργαλεία.
3. Δημιουργία επικοινωνίας με ειδικούς σε συναφείς τομείς.
4. Σεβαστείτε τις ηθικές αρχές όταν εργάζεστε με δεδομένα.

Μόνο με αυτόν τον τρόπο μπορεί η επιστήμη των δεδομένων να γίνει πραγματικά πολύτιμο πλεονέκτημα τόσο για τις εταιρείες όσο και για την κοινωνία στο σύνολό της. Αν και αυτό το μονοπάτι δεν είναι εύκολο, η ανταμοιβή αξίζει τον κόπο.