Datu-zientzien erronka nagusiak 2024an

Datu-zientzia negozioen panorama azkar eraldatzen ari da, eta enpresei erabaki informatuagoak hartzeko eta bezeroak hobeto ulertzeko aukera ematen die. Adituen arabera, 2022rako, datu-tresnen eta plataformen merkatu globala 128.000 milioi dolarretara iritsiko da dagoeneko.

Hala ere, datu-zientzia kultura korporatiboan integratzea konplexutasun ugarirekin lotutako prozesu zaila da. Azter ditzagun datuen profesionalek 2024an izango dituzten erronka nagusietan eta azter ditzagun irtenbide posibleak.

Zer da datuen zientzia?

Oro har, datu-zientzien helburua datuetatik informazio erabilgarria ateratzea da enpresei beren helburuak lortzen laguntzeko. Datu-zientzialari baten lana Marketin-kanpainak optimizatzea, ekoizpenaren eraginkortasuna hobetzea, bezeroen esperientzia hobetzea edo produktu eta zerbitzu berriak berritzea izan daiteke.

Datuen zientziaren aplikazioa izugarri anitza da. Hona hemen adibide batzuk:

• Negozioaren analisia: bezeroen segmentazioa, eskariaren aurreikuspena, churn faktoreen identifikazioa, eskaintza pertsonalizatuak.
• Marketina: marketin-kanpainen eraginkortasunaren ebaluazioa, prezioen eta promozioen optimizazioa eta kontsumo-joeren aurreikuspena.
• Fabrikazioa: ekipoen mantenimendu prediktiboa, hornikuntza-katearen optimizazioa, produktuen kalitatearen kontrola.
• Osasuna: irudi medikoen tratamendua, sendagaien garapena, tratamendu pertsonalizatua datu genetikoetan oinarrituta.
• Hiri-ingurunea: Trafikoaren iragarpena, udal-zerbitzuen operazioaren optimizazioa, legez kanpoko eraikuntzaren detekzioa satelite bidezko irudien bidez.

Zerrenda hau mugagabe luza daiteke. Funtsean, datu-zientzien metodoak analisirako datu nahikoak dituen edozein eremutan aplikagarriak dira.

Zein erronka dituzte datu zientzietako profesionalek?

Datuekin lan egiteak fase hauek izan ohi ditu:

1. Enpresa-arazoaren definizioa.
2. Datuak biltzea eta prestatzea.
3. Esplorazio datuen analisia.
4. Iragarpen-ereduak sortzea eta ebaluatzea.
5. Ereduen hedapena negozio-prozesuetan.
6. Ereduen jarraipena eta doikuntza.

Etapa horietako bakoitzean, datu-zientzialariek zenbait erronka topa ditzakete.

Lehenik eta behin, datuen erronkak daude. Informazioa sistema, formatu eta granularitate maila ezberdinetan gordetzen da normalean. Datuak osatu gabeak, zaharkituak edo akatsak izan ditzakete. Hori dela eta, datu-zientzialariek denbora kopuru handia ematen dute (kalkulu batzuen arabera, % 80 arte) datuak biltzen, garbitzen eta prestatzen. Adimen artifizialaren metodoak erabiltzen dituzten automatizazio tresnek arazo hau partzialki konpontzen dute. Gainera, beharrezkoa da enpresen taldeen arteko lankidetza-prozesuak ezartzea datuen kalitatea eta osotasuna bermatzeko.

Bigarren arazo arrunta enpresen parte-hartze desegokia da. Batzuetan, negozio-unitateen eskaerak argi gabe formulatzen dira eta ez daude parametro neurgarriekin lotuta. Ondorioz, ezin hobeto eraikitako ML eredu bat ere praktikan ez da praktikoa izan. Horregatik, funtsezkoa da proiektuaren arrakasta-irizpideak hasieratik zehaztea eta interesdun guztiak eztabaidan parte hartzea. Aginte-panelak eta datuak bistaratzeko tresnak tresna eraginkorrak dira analisten eta enpresaren arteko komunikazioa hobetzeko.

Erronkak ere sor daitezke eredua zabaltzeko fasean. Algoritmo iragarleak konpainiaren lehendik dagoen IT azpiegituran integratzea ingeniaritza-zeregin hutsala da. Ikaskuntza automatikoko ereduek etengabeko jarraipena eta eguneratzea eskatzen dute, datuen ereduak denboran zehar alda daitezkeelako. Garrantzitsua da ereduaren malgutasunaren, datuen konfidentzialtasunaren eta segurtasun eskakizunen arteko oreka bilatzea.

Azkenik, erronka nagusi bat langile kualifikatuen eskasia da. Enpresek datuak aztertzeko metodo modernoetan ondo ezagutzen dituzten espezialistak behar dituzte, programazioan trebeak eta negozio-arazoak konpontzeko trebetasunak dituztenak. Ez dago horren polifazetikoa den profesional asko merkatuan. Analistek, ingeniariek eta enpresen ordezkariek osatutako funtzio gurutzatutako taldeak eratzea da hutsune hori gainditzeko modu bat.

Nola planteatu datu zientzien arazoak konpontzeko zuzen?

Zalantzarik gabe, ez dago egoera guztietarako errezeta bakarra. Hala ere, esperientziadun datu-zientzialariek normalean ikuspegi hau jarraitzen dute:

1. Negozioaren testuingurua ulertzea: datuetan sakondu aurretik, ezinbestekoa da zailtasuna ondo ulertzea, bezeroarekin nahi den emaitza eztabaidatzea eta arrakasta-irizpideak zehaztea.
2. Exploratory Data Analysis (EDA): Fase honetan, datuak arakatu, garbitu eta bistaratzen dira. Helburua aurretiazko hipotesiak formulatzea eta datuen ereduen ulermen orokorra lortzea da.
3. Erreferentzia-eredu baten eraikuntza: Algoritmo konplexuekin esperimentatu aurretik, eredu sinple bat eraikitzea eta haren kalitatea ebaluatzea komeni da. Horrek datuetan seinalerik dagoen eta etorkizuneko eredua zerekin alderatu daitekeen ulertzen laguntzen du.
4. Ingeniaritza eta ezaugarrien hautaketa: proiektuaren arrakasta neurri handi batean zehazten duen fase nagusietako bat. Ezaugarrien hautaketa eta prestaketa egokiak datu-zientzialari on bat erdipurdiko batetik bereizten du.
5. Ereduen hautaketa eta sintonizazioa: garrantzitsua da hainbat algoritmo probatzea, haien parametroak doitzea eta kalitatea balioztatze gurutzatuaren bidez ebaluatzea. Ezinbestekoa da eredua gehiegi egokitu ez dela ziurtatzea.
6. Eredua ekoizpenera hedatzea: eredua hedatzea gai bereizi eta garrantzitsua da, eta datu-ingeniari, programatzaile eta DevOps-ekin lankidetza behar du. Baldintza errealetan ereduaren funtzionamendu egonkorra eta fidagarria bermatu behar dute.
7. Etengabeko monitorizazioa eta ereduen eguneratzea: Datu-zientzien ereduak ez dira artefaktu estatikoak, entitate "bizidunak" baizik eta haien errendimendua denboran zehar alda daitekeen. Ezinbestekoa da haien jarraipena egitea eta ereduak datu berriekin birziklatzea, behar izanez gero.

Gainera, datu-zientzietako profesionalek arreta handia jarri behar diete datuen analisiari lotutako etiko eta pribatutasun-arazoei. Datu pertsonalak erabiltzeak ez ditu giza eskubideak urratu behar. Ereduek ez dute diskriminatu behar populazio-talde jakin batzuen aurka. Analisiaren emaitza guztiak azalgarriak eta interpretagarriak izan behar dira: kutxa beltzaren soluzioak ez dira egokiak erabaki garrantzitsuak hartzeko.

Ondorioa

Datuen zientziaren erronka nagusiak 2024an datuen kalitatearekin, enpresarekiko komunikazioarekin, ereduak IT azpiegituretan integratzearekin eta iragarpenen zehaztasunaren eta erabilera etikoaren arteko oreka bilatzearekin lotuta egongo dira. Gainera, datu-zientzien metodoen esparrua etengabe zabalduko da datu gehiago erabilgarri dauden heinean eta horiek prozesatzeko tresnak eskuragarriagoak izango diren heinean.

Baldintza hauetan arrakasta izateko, datu zientzietako profesionalek behar dute

1. Pentsamendu sistematikoa garatzea eta negozioaren beharrak ulertzea.
2. Metodo eta tresna berriak ikasten eta menperatzen jarraitu.
3. Lotutako arloetako adituekin komunikazioa ezartzea.
4. Printzipio etikoak errespetatu datuekin lan egitean.

Modu honetan bakarrik datu-zientzia benetan balio handiko aktibo bihur daiteke bai enpresentzat, bai gizarte osoarentzat. Bide hau erraza ez bada ere, sariak merezi du.