Az adattudomány fő kihívásai 2024-ben

Az adattudomány gyorsan átalakítja az üzleti környezetet, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak, és jobban megértsék ügyfeleiket. Szakértők szerint 2022-re az adateszközök és -platformok globális piaca már eléri a 128.000 milliárd dollárt.

Az adattudomány integrálása a vállalati kultúrába azonban nehéz folyamat, amely számos összetettséggel jár. Nézzük meg azokat a fő kihívásokat, amelyekkel az adatszakértőknek 2024-ben szembe kell nézniük, és elemezzük a lehetséges megoldásokat.

Mi az adattudomány?

Általánosságban elmondható, hogy az adattudomány célja, hogy hasznos ismereteket nyerjen ki az adatokból, hogy segítse a vállalkozásokat céljaik elérésében. Az adattudós munkája Ez magában foglalhatja a marketingkampányok optimalizálását, a termelési hatékonyság javítását, a vásárlói élmény javítását vagy új termékek és szolgáltatások innovációját.

Az adattudomány alkalmazása hihetetlenül sokrétű. Íme néhány példa:

• Üzleti elemzés: ügyfélszegmentáció, kereslet előrejelzés, lemorzsolódási tényezők azonosítása, személyre szabott ajánlatok.
• Marketing: marketing kampányok hatékonyságának értékelése, árak és promóciók optimalizálása, fogyasztói trendek előrejelzése.
• Gyártás: prediktív berendezések karbantartása, ellátási lánc optimalizálása, termékminőség-ellenőrzés.
• Egészségügy: orvosi képfeldolgozás, gyógyszerfejlesztés, személyre szabott kezelés genetikai adatok alapján.
• Városi környezet: Forgalom-előrejelzés, önkormányzati szolgáltatások működésének optimalizálása, illegális építkezések felderítése műholdfelvételek segítségével.

Ez a lista a végtelenségig bővíthető. Az adattudományi módszerek lényegében minden olyan területen alkalmazhatók, ahol elegendő adat áll rendelkezésre az elemzéshez.

Milyen kihívásokkal néznek szembe az adattudományi szakemberek?

Az adatokkal való munka általában a következő szakaszokból áll:

1. Az üzleti probléma meghatározása.
2. Adatgyűjtés és -előkészítés.
3. Feltáró adatelemzés.
4. Prediktív modellek készítése, értékelése.
5. Modellek bevezetése az üzleti folyamatokban.
6. Modellek felügyelete és beállítása.

Ezen szakaszok mindegyikében az adattudósok bizonyos kihívásokkal szembesülhetnek.

Először is az adatokkal kapcsolatos kihívások vannak. Az információkat általában különböző rendszerekben, formátumokban és részletességi szintekben tárolják. Az adatok hiányosak, elavultak vagy hibákat tartalmazhatnak. Ezért az adatkutatók jelentős időt töltenek (egyes becslések szerint akár 80%-át) az adatok gyűjtésével, tisztításával és előkészítésével. A mesterséges intelligencia módszereit alkalmazó automatizálási eszközök részben megoldják ezt a problémát. Ezenkívül együttműködési folyamatokat kell létrehozni a vállalati csapatok között az adatok minőségének és integritásának biztosítása érdekében.

A második gyakori probléma a nem megfelelő üzleti részvétel. Néha az üzletági kérelmek nem egyértelműen vannak megfogalmazva, és nem kapcsolódnak mérhető paraméterekhez. Ennek eredményeként még egy tökéletesen felépített ML-modell sem lehet praktikus a gyakorlatban. Ezért kulcsfontosságú a projekt sikerkritériumainak meghatározása a kezdetektől fogva, és az összes érdekelt fél bevonása a vitába. A műszerfalak és az adatvizualizációs eszközök hatékony eszközök az elemzők és a vállalat közötti kommunikáció javítására.

A modell telepítési szakaszában is felmerülhetnek kihívások. A prediktív algoritmusok integrálása a vállalat meglévő informatikai infrastruktúrájába nem triviális mérnöki feladat. A gépi tanulási modellek folyamatos megfigyelést és frissítést igényelnek, mivel az adatminták idővel változhatnak. Fontos megtalálni az egyensúlyt a modell rugalmassága, az adatok bizalmas kezelése és a biztonsági követelmények között.

Végül a nagy kihívás a képzett munkaerő hiánya. A vállalatoknak olyan szakemberekre van szükségük, akik jól ismerik a modern adatelemzési módszereket, jártasak a programozásban, és rendelkeznek az üzleti problémák megoldásában is. Nem sok ilyen sokoldalú szakember van a piacon. E szakadék áthidalásának egyik módja az elemzőkből, mérnökökből és a vállalatok képviselőiből álló, többfunkciós csapatok kialakítása.

Hogyan kell helyesen megközelíteni az adattudományi problémák megoldását?

Természetesen nincs egyetlen recept minden helyzetre. A tapasztalt adattudósok azonban általában ezt a megközelítést követik:

1. Az üzleti kontextus megértése: Mielőtt belemélyedne az adatokba, nagyon fontos alaposan megérteni a nehézséget, megbeszélni a kívánt eredményt az ügyféllel, és meghatározni a sikerkritériumokat.
2. Feltáró adatelemzés (EDA): Ebben a fázisban az adatok feltárása, tisztítása és megjelenítése történik meg. A cél az előzetes hipotézisek megfogalmazása és az adatok mintázatainak általános megértése.
3. Referenciamodell felépítése: Komplex algoritmusokkal való kísérletezés előtt célszerű egy egyszerű modellt felépíteni és annak minőségét kiértékelni. Ez segít megérteni, hogy van-e jel az adatokban, és mihez lehet hasonlítani a jövőbeli modellt.
4. Tervezés és jellemzők kiválasztása: Az egyik kulcsfontosságú szakasz, amely nagymértékben meghatározza a projekt sikerét. A jellemzők megfelelő kiválasztása és előkészítése megkülönbözteti a jó adattudót a közepestől.
5. Modellválasztás és hangolás: Fontos a különféle algoritmusok tesztelése, paramétereik beállítása és a minőség értékelése keresztellenőrzéssel. Elengedhetetlen, hogy a modell ne legyen túl szerelve.
6. A modell üzembe helyezése éles környezetben: A modell üzembe helyezése egy különálló és fontos téma, amely adatmérnökökkel, programozókkal és DevOps-szal való együttműködést igényel. Biztosítaniuk kell a modell stabil és megbízható működését valós körülmények között.
7. Folyamatos megfigyelés és modellfrissítés: Az adattudományi modellek nem statikus műtermékek, hanem „élő” entitások, amelyek teljesítménye idővel változhat. Ezek monitorozása és a modellek szükség esetén új adatokkal történő átképzése elengedhetetlen.

Ezenkívül az adattudományi szakembereknek fokozott figyelmet kell fordítaniuk az adatelemzéssel kapcsolatos etikai és adatvédelmi kérdésekre. A személyes adatok felhasználása nem sértheti az emberi jogokat. A modellek nem diszkriminálhatnak bizonyos népességcsoportokat. Minden elemzési eredménynek magyarázhatónak és értelmezhetőnek kell lennie: a fekete doboz megoldások nem alkalmasak fontos döntések meghozatalára.

Következtetés

Az adattudomány fő kihívásai 2024-ben az adatminőséggel, a vállalattal való kommunikációval, a modellek informatikai infrastruktúrába való integrálásával, valamint az előrejelzések pontossága és az etikus felhasználás közötti egyensúly keresésével kapcsolatosak. Továbbá az adattudományi módszerek köre folyamatosan bővülni fog, ahogy egyre több adat válik elérhetővé, és az azt feldolgozó eszközök hozzáférhetőbbé válnak.

Ahhoz, hogy ezekben a feltételekben sikeres legyen, az adattudományi szakembereknek muszáj

1. Rendszergondolkodás fejlesztése és az üzleti igények megértése.
2. Folytassa az új módszerek és eszközök tanulását és elsajátítását.
3. Kommunikáció kialakítása a kapcsolódó területek szakértőivel.
4. Az adatokkal való munka során tartsa tiszteletben az etikai elveket.

Csak így válhat az adattudomány valóban értékes eszközzé mind a vállalatok, mind a társadalom egésze számára. Bár ez az út nem könnyű, a jutalom megéri.