Wichtichste útdagings fan gegevenswittenskip yn 2024

Datawittenskip feroaret it bedriuwslandskip rap, wêrtroch bedriuwen mear ynformeare besluten kinne nimme en har klanten better begripe. Neffens saakkundigen, troch 2022, sil de wrâldwide merk foar gegevensark en platfoarms al $128.000 miljard hawwe berikt.

It yntegrearjen fan gegevenswittenskip yn bedriuwskultuer is lykwols in lestich proses ferbûn mei ferskate kompleksiteiten. Litte wy dûke yn 'e wichtichste útdagings dy't gegevensprofessionals yn 2024 sille tsjinkomme en mooglike oplossingen analysearje.

Wat is datawittenskip?

Yn 't algemien is it doel fan gegevenswittenskip om nuttige ynsjoggen út gegevens te heljen om bedriuwen te helpen har doelen te berikken. It wurk fan in data wittenskipper It kin omgean mei it optimalisearjen fan marketingkampanjes, it ferbetterjen fan produksje-effisjinsje, it ferbetterjen fan klantûnderfining, of it ynnovearjen fan nije produkten en tsjinsten.

De tapassing fan gegevenswittenskip is ongelooflijk ferskaat. Hjir binne wat foarbylden:

• Bedriuwsanalyse: klantsegmentaasje, fraachprognose, identifikaasje fan churnfaktoaren, personaliseare oanbiedingen.
• Marketing: evaluaasje fan 'e effektiviteit fan marketingkampanjes, optimisaasje fan prizen en promoasjes, en foarsizzing fan konsumintrends.
• Manufacturing: foarsizzend ûnderhâld fan apparatuer, optimalisaasje fan supply chain, kontrôle fan produktkwaliteit.
• Soarch: medyske byldferwurking, medisynûntwikkeling, personaliseare behanneling basearre op genetyske gegevens.
• Stedske omjouwing: Ferkearsfoarsizzing, optimisaasje fan gemeentlike tsjinsten, deteksje fan yllegale bou mei satellytbylden.

Dizze list koe foar ûnbepaalde tiid útwreide wurde. Yn essinsje binne metoaden foar gegevenswittenskip fan tapassing op elk fjild mei genôch gegevens foar analyse.

Hokker útdagings steane professionals yn datawittenskip?

Wurkje mei gegevens omfettet normaal de folgjende stadia:

1. Definysje fan it saaklike probleem.
2. Gegevens sammeljen en tarieding.
3. Exploratory data analyze.
4. Skepping en evaluaasje fan foarsizzende modellen.
5. Ynset fan modellen yn saaklike prosessen.
6. Monitoring en oanpassing fan modellen.

Yn elk fan dizze stadia kinne gegevenswittenskippers bepaalde útdagings tsjinkomme.

Earst binne d'r gegevensútdagings. Ynformaasje wurdt normaal opslein yn ferskate systemen, formaten en nivo's fan granulariteit. De gegevens kinne ûnfolslein, ferâldere, of befetsje flaters. Dêrom besteegje gegevenswittenskippers in wichtige hoemannichte tiid (oant 80% troch guon skatten) oan it sammeljen, skjinmeitsjen en tariede fan gegevens. Automatisearringsynstruminten dy't metoaden foar keunstmjittige yntelliginsje brûke, lossen dit probleem foar in part op. Derneist is it needsaaklik om gearwurkjende prosessen te fêstigjen tusken bedriuwsteams om gegevenskwaliteit en yntegriteit te garandearjen.

It twadde mienskiplike probleem is ûnfoldwaande saaklike belutsenens. Soms wurde oanfragen foar saaklike ienheden ûndúdlik formulearre en binne net keppele oan mjitbere parameters. As resultaat kin sels in perfekt konstruearre ML-model yn 'e praktyk ûnpraktysk wêze. Dêrom is it krúsjaal om de kritearia foar sukses fan it projekt fan it begjin ôf te definiearjen en alle belangstellenden te belûken by har diskusje. Dashboards en ark foar gegevensfisualisaasje binne effektive ynstruminten foar it ferbetterjen fan kommunikaasje tusken analysten en it bedriuw.

Utdagings kinne ek ûntstean yn 'e faze fan modelynset. It yntegrearjen fan foarsizzende algoritmen yn 'e besteande IT-ynfrastruktuer fan it bedriuw is in net-triviale technyske taak. Masine-learmodellen fereaskje konstante tafersjoch en bywurking, om't gegevenspatroanen yn 'e rin fan' e tiid kinne feroarje. It is wichtich om in lykwicht te finen tusken modelfleksibiliteit, gegevensfertroulikens en feiligenseasken.

Uteinlik is in grutte útdaging it tekoart oan kwalifisearre personiel. Bedriuwen hawwe spesjalisten nedich dy't goed fertroud binne yn moderne metoaden foar gegevensanalyse, bekwaam binne yn programmearring, en feardigens hawwe yn it oplossen fan saaklike problemen. D'r binne net in protte professionals dy't dizze alsidige op 'e merke binne. It foarmjen fan cross-funksjonele teams besteande út analisten, yngenieurs, en bedriuwsfertsjintwurdigers is ien manier om dizze gat te oerbrêgjen.

Hoe kinne jo problemen mei gegevenswittenskip korrekt benaderje?

Wis, d'r is gjin ien resept foar alle situaasjes. Erfarne gegevenswittenskippers folgje lykwols typysk dizze oanpak:

1. Begryp de saaklike kontekst: Foardat jo yn 'e gegevens ferdjipje, is it krúsjaal om de muoite goed te begripen, it winske resultaat te besprekken mei de klant en sukseskritearia te definiearjen.
2. Exploratory data analysis (EDA): Yn dizze faze wurde de gegevens ferkend, skjinmakke en fisualisearre. It doel is om foarriedige hypotezen te formulearjen en in algemien begryp te krijen fan 'e patroanen yn' e gegevens.
3. Konstruksje fan in referinsjemodel: Foardat jo eksperimintearje mei komplekse algoritmen, is it oan te rieden om in ienfâldich model te bouwen en de kwaliteit te evaluearjen. Dit helpt om te begripen as d'r in sinjaal is yn 'e gegevens en wêrmei it takomstige model kin wurde fergelike.
4. Engineering en funksje seleksje: Ien fan 'e wichtichste stadia dy't foar in grut part bepaalt it sukses fan it projekt. Goede seleksje en tarieding fan funksjes ûnderskiedt in goede gegevenswittenskipper fan in midsmjittich.
5. Model seleksje en tuning: It is wichtich om te testen ferskate algoritmen, oanpasse harren parameters en evaluearje de kwaliteit troch cross-validaasje. It is essensjeel om te soargjen dat it model net te folle is.
6. It model ynsette foar produksje: It ynsetten fan it model is in apart en wichtich ûnderwerp dat gearwurking fereasket mei data-yngenieurs, programmeurs en DevOps. Se moatte soargje foar de stabile en betroubere wurking fan it model yn echte omstannichheden.
7. Trochrinnende tafersjoch en modelbywurking: Datawittenskipmodellen binne gjin statyske artefakten, mar leaver "libjende" entiteiten waans prestaasjes yn 'e rin fan' e tiid kinne feroarje. It is essensjeel om se te kontrolearjen en de modellen opnij te trenen mei nije gegevens as it nedich is.

Derneist moatte professionals yn gegevenswittenskip nau oandacht besteegje oan etyske en privacyproblemen yn ferbân mei gegevensanalyse. It brûken fan persoanlike gegevens moat de rjochten fan 'e minske net skeine. De modellen moatte net diskriminearje tsjin bepaalde befolkingsgroepen. Alle analyseresultaten moatte te ferklearjen en ynterpretearje wêze: swarte doaze-oplossingen binne net geskikt foar it nimmen fan wichtige besluten.

konklúzje

De wichtichste útdagings foar gegevenswittenskip yn 2024 sille relatearre wurde oan gegevenskwaliteit, kommunikaasje mei it bedriuw, de yntegraasje fan modellen yn 'e IT-ynfrastruktuer en it sykjen nei in lykwicht tusken de krektens fan foarsizzingen en etysk gebrûk. Fierder sil de omfang fan metoaden foar gegevenswittenskip konstant útwreidzje as mear gegevens beskikber wurde en de ark om it te ferwurkjen tagonkliker wurde.

Om te slagjen yn dizze betingsten, moatte professionals yn datawittenskip

1. Untwikkelje systeem tinken en begripe saaklike behoeften.
2. Trochgean mei it learen en behearskjen fan nije metoaden en ark.
3. Fêstigje kommunikaasje mei saakkundigen yn besibbe fjilden.
4. Respektearje etyske prinsipes by it wurkjen mei gegevens.

Allinnich op dizze manier kin gegevenswittenskip wirklik in weardefolle oanwinst wurde foar sawol bedriuwen as de maatskippij as gehiel. Hoewol dit paad net maklik is, is de beleanning it wurdich.