Glavni izazovi znanosti o podacima u 2024

Znanost o podacima brzo transformira poslovni krajolik, omogućujući tvrtkama da donose informiranije odluke i bolje razumiju svoje kupce. Prema procjenama stručnjaka, do 2022. globalno tržište podatkovnih alata i platformi već će dosegnuti 128.000 milijardi dolara.

Međutim, integracija podatkovne znanosti u korporativnu kulturu težak je proces povezan s brojnim složenostima. Zaronimo u glavne izazove s kojima će se podatkovni stručnjaci susresti 2024. i analizirajmo moguća rješenja.

Što je znanost o podacima?

Općenito govoreći, cilj znanosti o podacima je izvući korisne uvide iz podataka kako bi se tvrtkama pomoglo u postizanju njihovih ciljeva. Posao podatkovnog znanstvenika Može uključivati ​​optimizaciju marketinških kampanja, poboljšanje učinkovitosti proizvodnje, poboljšanje korisničkog iskustva ili inoviranje novih proizvoda i usluga.

Primjena znanosti o podacima nevjerojatno je raznolika. Evo nekoliko primjera:

• Poslovna analiza: segmentacija kupaca, predviđanje potražnje, identifikacija faktora odljeva, personalizirane ponude.
• Marketing: procjena učinkovitosti marketinških kampanja, optimizacija cijena i promocija te predviđanje potrošačkih trendova.
• Proizvodnja: prediktivno održavanje opreme, optimizacija opskrbnog lanca, kontrola kvalitete proizvoda.
• Zdravstvo: obrada medicinske slike, razvoj lijekova, personalizirano liječenje na temelju genetskih podataka.
• Urbano okruženje: Predviđanje prometa, optimizacija rada komunalnih službi, detekcija bespravne gradnje pomoću satelitskih snimaka.

Ovaj popis bi se mogao produžiti unedogled. U suštini, metode znanosti o podacima primjenjive su u bilo kojem području s dovoljno podataka za analizu.

S kojim se izazovima susreću stručnjaci za podatkovnu znanost?

Rad s podacima obično uključuje sljedeće faze:

1. Definicija poslovnog problema.
2. Prikupljanje i priprema podataka.
3. Istraživačka analiza podataka.
4. Izrada i evaluacija prediktivnih modela.
5. Primjena modela u poslovnim procesima.
6. Praćenje i podešavanje modela.

U svakoj od ovih faza znanstvenici koji se bave podacima mogu se susresti s određenim izazovima.

Prvo, postoje izazovi s podacima. Informacije se obično pohranjuju u različitim sustavima, formatima i razinama granularnosti. Podaci mogu biti nepotpuni, zastarjeli ili sadržavati pogreške. Stoga podatkovni znanstvenici provode značajnu količinu vremena (do 80% prema nekim procjenama) prikupljajući, čisteći i pripremajući podatke. Alati za automatizaciju koji koriste metode umjetne inteligencije djelomično rješavaju ovaj problem. Dodatno, potrebno je uspostaviti procese suradnje između timova tvrtke kako bi se osigurala kvaliteta i integritet podataka.

Drugi uobičajeni problem je neadekvatna poslovna uključenost. Ponekad su zahtjevi poslovnih jedinica nejasno formulirani i nisu povezani s mjerljivim parametrima. Kao rezultat toga, čak i savršeno konstruiran ML model može biti nepraktičan u praksi. Stoga je ključno od početka definirati kriterije uspješnosti projekta iu njihovu raspravu uključiti sve zainteresirane strane. Nadzorne ploče i alati za vizualizaciju podataka učinkoviti su instrumenti za poboljšanje komunikacije između analitičara i tvrtke.

Izazovi se također mogu pojaviti tijekom faze postavljanja modela. Integracija prediktivnih algoritama u postojeću IT infrastrukturu tvrtke nije trivijalan inženjerski zadatak. Modeli strojnog učenja zahtijevaju stalno praćenje i ažuriranje jer se uzorci podataka mogu mijenjati tijekom vremena. Važno je pronaći ravnotežu između fleksibilnosti modela, povjerljivosti podataka i sigurnosnih zahtjeva.

Konačno, veliki izazov je nedostatak kvalificiranog osoblja. Tvrtke trebaju stručnjake koji dobro poznaju suvremene metode analize podataka, vješti su u programiranju i posjeduju vještine rješavanja poslovnih problema. Na tržištu nema mnogo tako svestranih stručnjaka. Formiranje međufunkcionalnih timova sastavljenih od analitičara, inženjera i predstavnika poduzeća jedan je od načina da se premosti ovaj jaz.

Kako ispravno pristupiti rješavanju problema znanosti o podacima?

Naravno, ne postoji jedinstveni recept za sve situacije. Međutim, iskusni podatkovni znanstvenici obično slijede ovaj pristup:

1. Razumijevanje poslovnog konteksta: Prije nego što uđete u podatke, ključno je temeljito razumjeti poteškoće, raspraviti željeni ishod s klijentom i definirati kriterije uspjeha.
2. Eksploratorna analiza podataka (EDA): U ovoj fazi podaci se istražuju, čiste i vizualiziraju. Cilj je formulirati preliminarne hipoteze i steći opće razumijevanje obrazaca u podacima.
3. Izgradnja referentnog modela: Prije eksperimentiranja sa složenim algoritmima, preporučljivo je izgraditi jednostavan model i procijeniti njegovu kvalitetu. To pomaže razumjeti postoji li signal u podacima i s čime se budući model može usporediti.
4. Inženjering i odabir značajki: Jedna od ključnih faza koja uvelike određuje uspjeh projekta. Pravilan odabir i priprema značajki razlikuje dobrog podatkovnog znanstvenika od osrednjeg.
5. Odabir i podešavanje modela: važno je testirati različite algoritme, prilagoditi njihove parametre i procijeniti kvalitetu kroz unakrsnu provjeru. Bitno je osigurati da model nije previše opremljen.
6. Implementacija modela u proizvodnju: Implementacija modela je zasebna i važna tema koja zahtijeva suradnju s podatkovnim inženjerima, programerima i DevOps. Oni moraju osigurati stabilan i pouzdan rad modela u stvarnim uvjetima.
7. Kontinuirano praćenje i ažuriranje modela: modeli znanosti o podacima nisu statični artefakti, već "živi" entiteti čija se izvedba može mijenjati tijekom vremena. Neophodno ih je pratiti i po potrebi ponovno uvježbavati modele novim podacima.

Osim toga, stručnjaci za podatkovnu znanost moraju obratiti veliku pozornost na etička pitanja i pitanja privatnosti povezana s analizom podataka. Korištenjem osobnih podataka ne smiju se kršiti ljudska prava. Modeli ne bi trebali diskriminirati određene skupine stanovništva. Svi rezultati analize moraju biti objašnjivi i interpretabilni: rješenja crne kutije nisu prikladna za donošenje važnih odluka.

Zaključak

Glavni izazovi za znanost o podacima u 2024. godini bit će vezani uz kvalitetu podataka, komunikaciju s tvrtkom, integraciju modela u IT infrastrukturu i potragu za ravnotežom između točnosti predviđanja i etičke upotrebe. Nadalje, opseg metoda znanosti o podacima stalno će se širiti kako više podataka postaje dostupno, a alati za njihovu obradu postaju dostupniji.

Da bi uspjeli u ovim uvjetima, stručnjaci za podatkovnu znanost moraju

1. Razviti sistemsko razmišljanje i razumjeti poslovne potrebe.
2. Nastavite učiti i svladavati nove metode i alate.
3. Uspostavite komunikaciju sa stručnjacima iz srodnih područja.
4. Poštujte etička načela pri radu s podacima.

Samo na taj način znanost o podacima može uistinu postati vrijedna imovina za tvrtke i društvo u cjelini. Iako ovaj put nije lak, nagrada se isplati.