Principais retos da ciencia de datos en 2024

A ciencia de datos está a transformar rapidamente o panorama empresarial, permitindo ás empresas tomar decisións máis informadas e comprender mellor aos seus clientes. Segundo os expertos, para 2022, o mercado global de ferramentas e plataformas de datos xa alcanzará os 128.000 millóns de dólares.

Non obstante, integrar a ciencia de datos na cultura corporativa é un proceso difícil asociado a numerosas complexidades. Afondemos nos principais retos aos que se enfrontarán os profesionais dos datos en 2024 e analicemos posibles solucións.

Que é a ciencia de datos?

En liñas xerais, o obxectivo da ciencia de datos é extraer información útil dos datos para axudar ás empresas a alcanzar os seus obxectivos. O traballo dun científico de datos Pode implicar optimizar campañas de mercadotecnia, mellorar a eficiencia da produción, mellorar a experiencia do cliente ou innovar novos produtos e servizos.

A aplicación da ciencia de datos é incriblemente diversa. Aquí tes algúns exemplos:

• Análise de negocio: segmentación de clientes, previsión de demanda, identificación de factores de abandono, ofertas personalizadas.
• Marketing: avaliación da eficacia das campañas de marketing, optimización de prezos e promocións e predición de tendencias de consumo.
• Fabricación: mantemento preditivo de equipos, optimización da cadea de subministración, control de calidade do produto.
• Asistencia sanitaria: tratamento de imaxes médicas, desenvolvemento de fármacos, tratamento personalizado a partir de datos xenéticos.
• Medio urbano: Predición de tráfico, optimización da operación dos servizos municipais, detección de construcións ilegales mediante imaxes de satélite.

Esta lista podería ampliarse indefinidamente. Esencialmente, os métodos de ciencia de datos son aplicables en calquera campo con datos suficientes para a análise.

A que retos se enfrontan os profesionais da ciencia de datos?

O traballo con datos normalmente implica as seguintes etapas:

1. Definición do problema empresarial.
2. Recollida e elaboración de datos.
3. Análise exploratoria de datos.
4. Creación e avaliación de modelos preditivos.
5. Implantación de modelos nos procesos de negocio.
6. Seguimento e axuste de modelos.

En cada unha destas etapas, os científicos de datos poden atoparse con certos desafíos.

En primeiro lugar, hai problemas de datos. A información adoita almacenarse en diferentes sistemas, formatos e niveis de granularidade. Os datos poden estar incompletos, desactualizados ou conter erros. Polo tanto, os científicos de datos dedican unha cantidade significativa de tempo (ata o 80% segundo algunhas estimacións) recollendo, limpando e preparando datos. As ferramentas de automatización que utilizan métodos de intelixencia artificial solucionan parcialmente este problema. Ademais, é necesario establecer procesos de colaboración entre os equipos da empresa para garantir a calidade e integridade dos datos.

O segundo problema común é a inadecuada participación empresarial. Ás veces, as solicitudes de unidades de negocio están formuladas de forma pouco clara e non están vinculadas a parámetros medibles. Como resultado, mesmo un modelo de ML perfectamente construído pode resultar pouco práctico na práctica. Polo tanto, é fundamental definir os criterios de éxito do proxecto dende o principio e implicar a todas as partes interesadas na súa discusión. Os paneis e as ferramentas de visualización de datos son instrumentos eficaces para mellorar a comunicación entre os analistas e a empresa.

Tamén poden xurdir desafíos durante a fase de implantación do modelo. A integración de algoritmos preditivos na infraestrutura de TI existente da empresa é unha tarefa de enxeñería non trivial. Os modelos de aprendizaxe automática requiren un seguimento e actualización constantes porque os patróns de datos poden cambiar co paso do tempo. É importante atopar un equilibrio entre a flexibilidade do modelo, a confidencialidade dos datos e os requisitos de seguridade.

Finalmente, un gran reto é a escaseza de persoal cualificado. As empresas necesitan especialistas que estean ben versados ​​nos métodos modernos de análise de datos, sexan competentes na programación e teñan as habilidades para resolver problemas empresariais. Non hai moitos profesionais tan versátiles no mercado. Formar equipos multifuncionais compostos por analistas, enxeñeiros e representantes da empresa é unha forma de salvar esta brecha.

Como abordar correctamente a resolución de problemas de ciencia de datos?

Certamente, non existe unha receita única para todas as situacións. Non obstante, os científicos de datos experimentados adoitan seguir este enfoque:

1. Comprender o contexto empresarial: antes de afondar nos datos, é fundamental comprender a fondo a dificultade, discutir o resultado desexado co cliente e definir os criterios de éxito.
2. Análise exploratoria de datos (EDA): nesta fase, os datos son explorados, limpos e visualizados. O obxectivo é formular hipóteses preliminares e obter unha comprensión xeral dos patróns dos datos.
3. Construción dun modelo de referencia: Antes de experimentar con algoritmos complexos, é recomendable construír un modelo sinxelo e avaliar a súa calidade. Isto axuda a comprender se hai un sinal nos datos e con que se pode comparar o modelo futuro.
4. Enxeñaría e selección de características: unha das etapas clave que determina en gran medida o éxito do proxecto. A selección e preparación adecuadas das características distinguen a un bo científico de datos dun mediocre.
5. Selección e axuste de modelos: é importante probar varios algoritmos, axustar os seus parámetros e avaliar a calidade mediante validación cruzada. É fundamental asegurarse de que o modelo non estea demasiado equipado.
6. Implementación do modelo na produción: a implantación do modelo é un tema separado e importante que require a colaboración con enxeñeiros de datos, programadores e DevOps. Deben garantir o funcionamento estable e fiable do modelo en condicións reais.
7. Seguimento continuo e actualización de modelos: os modelos de ciencia de datos non son artefactos estáticos, senón entidades "vivas" cuxo rendemento pode cambiar co paso do tempo. É fundamental supervisalos e reciclar os modelos con novos datos se é necesario.

Ademais, os profesionais da ciencia de datos deben prestar moita atención aos problemas éticos e de privacidade relacionados coa análise de datos. O uso de datos persoais non debe vulnerar os dereitos humanos. Os modelos non deben discriminar a determinados grupos de poboación. Todos os resultados da análise deben ser explicables e interpretables: as solucións de caixa negra non son adecuadas para tomar decisións importantes.

Conclusión

Os principais retos para a ciencia de datos en 2024 estarán relacionados coa calidade dos datos, a comunicación coa empresa, a integración de modelos na infraestrutura informática e a procura dun equilibrio entre a precisión das predicións e o uso ético. Ademais, o alcance dos métodos de ciencia de datos ampliarase constantemente a medida que se dispoña de máis datos e as ferramentas para procesalos sexan máis accesibles.

Para ter éxito nestas condicións, os profesionais da ciencia de datos deben

1. Desenvolver o pensamento sistémico e comprender as necesidades empresariais.
2. Continuar aprendendo e dominando novos métodos e ferramentas.
3. Establecer comunicación con expertos en campos relacionados.
4. Respectar os principios éticos ao traballar con datos.

Só deste xeito a ciencia de datos pode converterse realmente nun activo valioso tanto para as empresas como para a sociedade no seu conxunto. Aínda que este camiño non é doado, a recompensa paga a pena.