Andmeteaduse peamised väljakutsed 2024. aastal

Andmeteadus muudab kiiresti ärimaastikku, võimaldades ettevõtetel teha teadlikumaid otsuseid ja mõista paremini oma kliente. Ekspertide hinnangul on 2022. aastaks globaalne andmetööriistade ja -platvormide turg jõudnud juba 128.000 miljardi dollarini.

Andmeteaduse integreerimine ettevõtte kultuuri on aga keeruline protsess, mis on seotud paljude keerukusega. Süveneme peamistesse väljakutsetesse, millega andmeprofessionaalid 2024. aastal silmitsi seisavad, ja analüüsime võimalikke lahendusi.

Mis on andmeteadus?

Laias laastus on andmeteaduse eesmärk saada andmetest kasulikke teadmisi, et aidata ettevõtetel oma eesmärke saavutada. Andmeteadlase töö See võib hõlmata turunduskampaaniate optimeerimist, tootmise efektiivsuse parandamist, kliendikogemuse parandamist või uute toodete ja teenuste uuendamist.

Andmeteaduse rakendus on uskumatult mitmekesine. siin on mõned näidised:

• Ärianalüüs: klientide segmenteerimine, nõudluse prognoosimine, tagasilöögitegurite tuvastamine, isikupärastatud pakkumised.
• Turundus: turunduskampaaniate efektiivsuse hindamine, hindade ja tutvustuste optimeerimine ning tarbijatrendide ennustamine.
• Tootmine: ennustav seadmete hooldus, tarneahela optimeerimine, tootekvaliteedi kontroll.
• Tervishoid: meditsiiniliste piltide töötlemine, ravimiarendus, geeniandmetel põhinev personaalne ravi.
• Linnakeskkond: liikluse prognoosimine, kommunaalteenuste toimimise optimeerimine, ebaseadusliku ehituse avastamine satelliidipiltide abil.

Seda nimekirja võiks lõputult pikendada. Põhimõtteliselt on andmeteaduse meetodid rakendatavad igas valdkonnas, kus analüüsiks on piisavalt andmeid.

Milliste väljakutsetega seisavad silmitsi andmeteaduse spetsialistid?

Andmetega töötamine hõlmab tavaliselt järgmisi etappe:

1. Äriprobleemi definitsioon.
2. Andmete kogumine ja ettevalmistamine.
3. Uurimuslik andmete analüüs.
4. Ennustavate mudelite loomine ja hindamine.
5. Mudelite juurutamine äriprotsessides.
6. Mudelite jälgimine ja reguleerimine.

Igal neist etappidest võivad andmeteadlased kokku puutuda teatud väljakutsetega.

Esiteks on andmetega seotud väljakutsed. Teavet salvestatakse tavaliselt erinevates süsteemides, vormingutes ja täpsusastmetes. Andmed võivad olla mittetäielikud, aegunud või sisaldada vigu. Seetõttu kulutavad andmeteadlased andmete kogumisele, puhastamisele ja ettevalmistamisele märkimisväärselt palju aega (mõnede hinnangute kohaselt kuni 80%). Tehisintellekti meetodeid kasutavad automatiseerimisvahendid lahendavad selle probleemi osaliselt. Lisaks on andmete kvaliteedi ja terviklikkuse tagamiseks vaja luua koostööprotsessid ettevõtte meeskondade vahel.

Teine levinud probleem on ebapiisav ettevõtete kaasamine. Mõnikord on äriüksuste taotlused sõnastatud ebaselgelt ega ole seotud mõõdetavate parameetritega. Selle tulemusena võib isegi täiuslikult konstrueeritud ML-mudel olla praktikas ebapraktiline. Seetõttu on ülioluline algusest peale määratleda projekti edukuse kriteeriumid ja kaasata nende arutelusse kõik huvitatud osapooled. Armatuurlauad ja andmete visualiseerimise tööriistad on tõhusad vahendid analüütikute ja ettevõtte vahelise suhtluse parandamiseks.

Väljakutsed võivad tekkida ka mudeli kasutuselevõtu etapis. Ennustusalgoritmide integreerimine ettevõtte olemasolevasse IT-infrastruktuuri on mittetriviaalne inseneriülesanne. Masinõppemudelid nõuavad pidevat jälgimist ja värskendamist, kuna andmemustrid võivad aja jooksul muutuda. Oluline on leida tasakaal mudeli paindlikkuse, andmete konfidentsiaalsuse ja turvanõuete vahel.

Lõpuks on suureks väljakutseks kvalifitseeritud töötajate nappus. Ettevõtted vajavad spetsialiste, kes valdavad hästi tänapäevaseid andmeanalüüsi meetodeid, valdavad programmeerimist ja omavad äriprobleemide lahendamise oskusi. Turul pole palju nii mitmekülgseid spetsialiste. Analüütikutest, inseneridest ja ettevõtete esindajatest koosnevate funktsionaalsete meeskondade moodustamine on üks viis selle lõhe ületamiseks.

Kuidas õigesti läheneda andmeteaduse probleemide lahendamisele?

Kindlasti ei ole kõigi olukordade jaoks ühest retsepti. Kuid kogenud andmeteadlased järgivad tavaliselt seda lähenemisviisi:

1. Ärikonteksti mõistmine: enne andmetesse süvenemist on oluline mõista põhjalikult raskust, arutada kliendiga soovitud tulemust ja määratleda edukriteeriumid.
2. Uurimuslik andmete analüüs (EDA): selles etapis uuritakse, puhastatakse ja visualiseeritakse andmeid. Eesmärk on sõnastada esialgsed hüpoteesid ja saada üldine arusaam andmete mustritest.
3. Võrdlusmudeli konstrueerimine: Enne keerukate algoritmidega katsetamist on soovitatav koostada lihtne mudel ja hinnata selle kvaliteeti. See aitab mõista, kas andmetes on signaal ja millega saab tulevast mudelit võrrelda.
4. Tehnika ja funktsioonide valik: üks peamisi etappe, mis suuresti määrab projekti edu. Tunnuste õige valik ja ettevalmistamine eristab head andmeteadlast keskpärasest.
5. Mudeli valik ja häälestamine: Oluline on testida erinevaid algoritme, kohandada nende parameetreid ja hinnata kvaliteeti ristvalideerimise teel. Oluline on tagada, et mudel ei oleks liiga paigaldatud.
6. Mudeli juurutamine tootmisse: mudeli juurutamine on eraldiseisev ja oluline teema, mis nõuab koostööd andmeinseneride, programmeerijate ja DevOpsiga. Need peavad tagama mudeli stabiilse ja usaldusväärse töö reaalsetes tingimustes.
7. Pidev jälgimine ja mudelite värskendamine: Andmeteaduse mudelid ei ole staatilised artefaktid, vaid pigem "elavad" olemid, mille toimivus võib aja jooksul muutuda. Oluline on neid jälgida ja vajadusel mudeleid uute andmetega ümber õpetada.

Lisaks peavad andmeteaduse spetsialistid pöörama suurt tähelepanu andmeanalüüsiga seotud eetilistele ja privaatsusprobleemidele. Isikuandmete kasutamine ei tohi rikkuda inimõigusi. Mudelid ei tohiks diskrimineerida teatud elanikkonnarühmi. Kõik analüüsitulemused peavad olema seletatavad ja tõlgendatavad: musta kasti lahendused ei sobi oluliste otsuste tegemiseks.

Järeldus

Andmeteaduse peamised väljakutsed 2024. aastal on seotud andmekvaliteedi, ettevõttega suhtlemise, mudelite integreerimisega IT-taristusse ning ennustuste täpsuse ja eetilise kasutamise tasakaalu otsimisega. Lisaks laieneb andmeteaduse meetodite ulatus pidevalt, kui kättesaadavaks muutub rohkem andmeid ja tööriistad nende töötlemiseks muutuvad kättesaadavamaks.

Nendes tingimustes edu saavutamiseks peavad andmeteaduse spetsialistid

1. Arendada süsteemset mõtlemist ja mõista ärivajadusi.
2. Jätkake uute meetodite ja tööriistade õppimist ja valdamist.
3. Looge suhtlus seotud valdkondade ekspertidega.
4. Austage andmetega töötamisel eetilisi põhimõtteid.

Ainult nii saab andmeteadusest saada tõeliselt väärtuslik vara nii ettevõtetele kui ka ühiskonnale tervikuna. Kuigi see tee pole lihtne, on tasu seda väärt.