Տվյալների գիտության հիմնական մարտահրավերները 2024 թվականին
Տվյալների գիտությունը արագորեն փոխակերպում է բիզնեսի լանդշաֆտը` հնարավորություն տալով ընկերություններին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել և ավելի լավ հասկանալ իրենց հաճախորդներին: Փորձագետների կարծիքով, մինչև 2022 թվականը տվյալների գործիքների և հարթակների համաշխարհային շուկան արդեն կհասնի 128.000 միլիարդ դոլարի:
Այնուամենայնիվ, տվյալների գիտության ինտեգրումը կորպորատիվ մշակույթին բարդ գործընթաց է, որը կապված է բազմաթիվ բարդությունների հետ: Եկեք խորանանք հիմնական մարտահրավերների մեջ, որոնց կհանդիպեն տվյալների մասնագետները 2024 թվականին և վերլուծենք հնարավոր լուծումները:
Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը:
Ընդհանուր առմամբ, տվյալների գիտության նպատակը տվյալներից օգտակար պատկերացումներ կորզելն է՝ օգնելու բիզնեսին հասնել իրենց նպատակներին: Տվյալների գիտնականի աշխատանքը Այն կարող է ներառել մարքեթինգային արշավների օպտիմալացում, արտադրության արդյունավետության բարելավում, հաճախորդների փորձի բարելավում կամ նոր ապրանքների և ծառայությունների նորարարություն:
Տվյալների գիտության կիրառումը աներևակայելի բազմազան է: Ահա մի քանի օրինակներ.
- Բիզնեսի վերլուծություն. հաճախորդների սեգմենտավորում, պահանջարկի կանխատեսում, անկման գործոնների բացահայտում, անհատականացված առաջարկներ:
- Մարքեթինգ. մարքեթինգային արշավների արդյունավետության գնահատում, գների և առաջխաղացումների օպտիմալացում և սպառողների միտումների կանխատեսում:
- Արտադրություն՝ կանխատեսող սարքավորումների սպասարկում, մատակարարման շղթայի օպտիմալացում, արտադրանքի որակի վերահսկում:
- Առողջապահություն. բժշկական պատկերի մշակում, դեղերի մշակում, անհատականացված բուժում՝ հիմնված գենետիկ տվյալների վրա:
- Քաղաքային միջավայր. երթևեկության կանխատեսում, քաղաքային ծառայությունների օպտիմիզացում, ապօրինի շինարարության հայտնաբերում արբանյակային պատկերների միջոցով:
Այս ցանկը կարող է երկարաձգվել անորոշ ժամանակով։ Ըստ էության, տվյալների գիտության մեթոդները կիրառելի են վերլուծության համար բավարար տվյալների ցանկացած ոլորտում:
Ի՞նչ մարտահրավերների են հանդիպում տվյալների գիտության մասնագետները:
Տվյալների հետ աշխատելը սովորաբար ներառում է հետևյալ փուլերը.
- Բիզնեսի խնդրի սահմանում.
- Տվյալների հավաքագրում և պատրաստում:
- Հետախուզական տվյալների վերլուծություն.
- Կանխատեսող մոդելների ստեղծում և գնահատում:
- Մոդելների ներդրում բիզնես գործընթացներում:
- Մոդելների մոնիտորինգ և ճշգրտում:
Այս փուլերից յուրաքանչյուրում տվյալների գիտնականները կարող են բախվել որոշակի մարտահրավերների:
Նախ, կան տվյալների մարտահրավերներ: Տեղեկատվությունը սովորաբար պահվում է տարբեր համակարգերում, ձևաչափերում և հատիկության մակարդակներում: Տվյալները կարող են լինել թերի, հնացած կամ պարունակել սխալներ: Հետևաբար, տվյալների գիտնականները զգալի ժամանակ են ծախսում (որոշ գնահատականներով՝ մինչև 80%) տվյալների հավաքագրման, մաքրման և պատրաստման վրա: Ավտոմատացման գործիքները, որոնք օգտագործում են արհեստական ինտելեկտի մեթոդներ, մասամբ լուծում են այս խնդիրը։ Բացի այդ, անհրաժեշտ է ստեղծել համագործակցային գործընթացներ ընկերության թիմերի միջև՝ ապահովելու տվյալների որակը և ամբողջականությունը:
Երկրորդ ընդհանուր խնդիրը բիզնեսի անբավարար ներգրավվածությունն է: Երբեմն բիզնես միավորի հարցումները ձևակերպվում են անհասկանալի և կապված չեն չափելի պարամետրերի հետ: Արդյունքում, նույնիսկ կատարյալ կառուցված ML մոդելը կարող է գործնականում անիրագործելի լինել: Հետևաբար, կարևոր է ի սկզբանե սահմանել ծրագրի հաջողության չափանիշները և ներգրավել բոլոր շահագրգիռ կողմերին դրանց քննարկմանը: Վահանակները և տվյալների արտացոլման գործիքները արդյունավետ գործիքներ են վերլուծաբանների և ընկերության միջև հաղորդակցությունը բարելավելու համար:
Դժվարություններ կարող են առաջանալ նաև մոդելի տեղակայման փուլում: Կանխատեսող ալգորիթմների ինտեգրումը ընկերության առկա ՏՏ ենթակառուցվածքում ոչ տրիվիալ ինժեներական խնդիր է: Մեքենայի ուսուցման մոդելները պահանջում են մշտական մոնիտորինգ և թարմացում, քանի որ տվյալների օրինաչափությունները կարող են փոխվել ժամանակի ընթացքում: Կարևոր է հավասարակշռություն գտնել մոդելի ճկունության, տվյալների գաղտնիության և անվտանգության պահանջների միջև:
Վերջապես, հիմնական մարտահրավերը որակյալ կադրերի պակասն է: Ընկերություններին անհրաժեշտ են մասնագետներ, ովքեր լավ տիրապետում են տվյալների վերլուծության ժամանակակից մեթոդներին, տիրապետում են ծրագրավորմանը, տիրապետում են բիզնեսի խնդիրները լուծելու հմտություններին: Շուկայում այդքան բազմակողմանի մասնագետներ չկան: Վերլուծաբաններից, ինժեներներից և ընկերությունների ներկայացուցիչներից կազմված բազմաֆունկցիոնալ թիմերի ձևավորումը այս բացը կամրջելու ուղիներից մեկն է:
Ինչպե՞ս ճիշտ մոտենալ տվյալների գիտության խնդիրների լուծմանը:
Իհարկե, բոլոր իրավիճակների համար մեկ բաղադրատոմս չկա: Այնուամենայնիվ, փորձառու տվյալների գիտնականները սովորաբար հետևում են այս մոտեցմանը.
- Հասկացեք բիզնեսի համատեքստը. Նախքան տվյալների մեջ խորանալը, կարևոր է մանրակրկիտ հասկանալ դժվարությունը, հաճախորդի հետ քննարկել ցանկալի արդյունքը և սահմանել հաջողության չափանիշները:
- Հետախուզական տվյալների վերլուծություն (EDA). Այս փուլում տվյալները հետազոտվում, մաքրվում և արտացոլվում են: Նպատակն է ձևակերպել նախնական վարկածներ և ստանալ տվյալների օրինաչափությունների ընդհանուր պատկերացում:
- Հղման մոդելի կառուցում. Նախքան բարդ ալգորիթմների փորձարկումները, նպատակահարմար է կառուցել պարզ մոդել և գնահատել դրա որակը: Սա օգնում է հասկանալ, թե արդյոք տվյալների մեջ կա ազդանշան և ինչի հետ կարելի է համեմատել ապագա մոդելը:
- Ճարտարագիտության և առանձնահատկությունների ընտրություն. հիմնական փուլերից մեկը, որը մեծապես որոշում է նախագծի հաջողությունը: Հատկանիշների ճիշտ ընտրությունն ու պատրաստումը տարբերում է լավ տվյալների գիտնականին միջակից:
- Մոդելի ընտրություն և կարգավորում. Կարևոր է փորձարկել տարբեր ալգորիթմներ, կարգավորել դրանց պարամետրերը և գնահատել որակը խաչաձև վավերացման միջոցով: Կարևոր է ապահովել, որ մոդելը չափազանցված չէ:
- Մոդելի տեղակայում արտադրության մեջ. Մոդելի տեղակայումը առանձին և կարևոր թեմա է, որը պահանջում է համագործակցություն տվյալների ինժեներների, ծրագրավորողների և DevOps-ի հետ: Նրանք պետք է ապահովեն մոդելի կայուն և հուսալի շահագործումը իրական պայմաններում։
- Շարունակական մոնիտորինգ և մոդելների թարմացում. Տվյալների գիտության մոդելները ստատիկ արտեֆակտներ չեն, այլ ավելի շուտ «կենդանի» սուբյեկտներ, որոնց կատարումը կարող է փոխվել ժամանակի ընթացքում: Կարևոր է վերահսկել դրանք և անհրաժեշտության դեպքում մոդելները վերապատրաստել նոր տվյալներով:
Բացի այդ, տվյալների գիտության մասնագետները պետք է մեծ ուշադրություն դարձնեն տվյալների վերլուծության հետ կապված էթիկական և գաղտնիության հարցերին: Անձնական տվյալների օգտագործումը չպետք է խախտի մարդու իրավունքները։ Մոդելները չպետք է խտրականություն դնեն բնակչության որոշակի խմբերի նկատմամբ: Վերլուծության բոլոր արդյունքները պետք է բացատրելի և մեկնաբանելի լինեն. սև արկղերի լուծումները հարմար չեն կարևոր որոշումներ կայացնելու համար:
Ամփոփում
2024 թվականին տվյալների գիտության հիմնական մարտահրավերները կապված կլինեն տվյալների որակի, ընկերության հետ հաղորդակցության, ՏՏ ենթակառուցվածքում մոդելների ինտեգրման և կանխատեսումների ճշգրտության և էթիկական օգտագործման միջև հավասարակշռության որոնման հետ: Ավելին, տվյալների գիտության մեթոդների շրջանակը մշտապես կընդլայնվի, քանի որ ավելի շատ տվյալներ են դառնում մատչելի, և դրանց մշակման գործիքներն ավելի մատչելի են դառնում:
Այս պայմաններում հաջողության հասնելու համար տվյալների գիտության մասնագետները պետք է
- Զարգացնել համակարգային մտածողությունը և հասկանալ բիզնեսի կարիքները:
- Շարունակեք սովորել և յուրացնել նոր մեթոդներ և գործիքներ:
- Կապ հաստատել հարակից ոլորտների փորձագետների հետ:
- Տվյալների հետ աշխատելիս հարգեք էթիկական սկզբունքները:
Միայն այս կերպ տվյալների գիտությունը կարող է իսկապես արժեքավոր ակտիվ դառնալ ինչպես ընկերությունների, այնպես էլ ամբողջ հասարակության համար: Թեև այս ճանապարհը հեշտ չէ, վարձատրությունն արժե այն: