მონაცემთა მეცნიერების მთავარი გამოწვევები 2024 წელს
მონაცემთა მეცნიერება სწრაფად გარდაქმნის ბიზნეს ლანდშაფტს, რაც კომპანიებს საშუალებას აძლევს მიიღონ უფრო ინფორმირებული გადაწყვეტილებები და უკეთ გაიგონ თავიანთი მომხმარებლები. ექსპერტების აზრით, 2022 წლისთვის მონაცემთა ინსტრუმენტებისა და პლატფორმების გლობალური ბაზარი უკვე 128.000 მილიარდ დოლარს მიაღწევს.
თუმცა, მონაცემთა მეცნიერების კორპორატიულ კულტურაში ინტეგრირება რთული პროცესია, რომელიც დაკავშირებულია მრავალ სირთულესთან. მოდით ჩავუღრმავდეთ მთავარ გამოწვევებს, რომლებსაც მონაცემთა პროფესიონალები 2024 წელს შეხვდებიან და გავაანალიზოთ შესაძლო გადაწყვეტილებები.
რა არის მონაცემთა მეცნიერება?
ზოგადად რომ ვთქვათ, მონაცემთა მეცნიერების მიზანია მონაცემებიდან სასარგებლო შეხედულებების ამოღება, რათა დაეხმაროს ბიზნესს თავიანთი მიზნების მიღწევაში. მონაცემთა მეცნიერის სამუშაო ეს შეიძლება მოიცავდეს მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაციას, წარმოების ეფექტურობის გაუმჯობესებას, მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესებას ან ახალი პროდუქტებისა და სერვისების ინოვაციებს.
მონაცემთა მეცნიერების გამოყენება წარმოუდგენლად მრავალფეროვანია. Აი ზოგიერთი მაგალითი:
- ბიზნესის ანალიზი: მომხმარებელთა სეგმენტაცია, მოთხოვნის პროგნოზირება, შემცირების ფაქტორების იდენტიფიცირება, პერსონალიზებული შეთავაზებები.
- მარკეტინგი: მარკეტინგული კამპანიების ეფექტურობის შეფასება, ფასებისა და აქციების ოპტიმიზაცია და სამომხმარებლო ტენდენციების პროგნოზირება.
- წარმოება: პროგნოზირებადი აღჭურვილობის შენარჩუნება, მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაცია, პროდუქტის ხარისხის კონტროლი.
- ჯანდაცვა: სამედიცინო გამოსახულების დამუშავება, წამლების შემუშავება, პერსონალიზებული მკურნალობა გენეტიკური მონაცემების საფუძველზე.
- ურბანული გარემო: მოძრაობის პროგნოზირება, მუნიციპალური სამსახურების ოპერაციების ოპტიმიზაცია, უკანონო მშენებლობის გამოვლენა თანამგზავრული სურათების გამოყენებით.
ეს სია შეიძლება გაგრძელდეს განუსაზღვრელი ვადით. არსებითად, მონაცემთა მეცნიერების მეთოდები გამოიყენება ნებისმიერ სფეროში, ანალიზისთვის საკმარისი მონაცემებით.
რა გამოწვევების წინაშე დგანან მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალები?
მონაცემებთან მუშაობა ჩვეულებრივ მოიცავს შემდეგ ეტაპებს:
- ბიზნეს პრობლემის განმარტება.
- მონაცემთა შეგროვება და მომზადება.
- საძიებო მონაცემების ანალიზი.
- პროგნოზირების მოდელების შექმნა და შეფასება.
- მოდელების დანერგვა ბიზნეს პროცესებში.
- მოდელების მონიტორინგი და კორექტირება.
თითოეულ ამ ეტაპზე, მონაცემთა მეცნიერებს შეიძლება შეექმნათ გარკვეული გამოწვევები.
პირველ რიგში, არსებობს მონაცემთა გამოწვევები. ინფორმაცია, როგორც წესი, ინახება სხვადასხვა სისტემებში, ფორმატებში და მარცვლოვნების დონეზე. მონაცემები შეიძლება იყოს არასრული, მოძველებული ან შეიცავდეს შეცდომებს. ამიტომ, მონაცემთა მეცნიერები მნიშვნელოვან დროს ხარჯავენ (ზოგიერთი შეფასებით 80%-მდე) მონაცემების შეგროვებას, გაწმენდასა და მომზადებას. ავტომატიზაციის ინსტრუმენტები, რომლებიც იყენებენ ხელოვნური ინტელექტის მეთოდებს, ნაწილობრივ წყვეტენ ამ პრობლემას. გარდა ამისა, აუცილებელია კომპანიის გუნდებს შორის თანამშრომლობითი პროცესების დამყარება მონაცემთა ხარისხისა და მთლიანობის უზრუნველსაყოფად.
მეორე გავრცელებული პრობლემა არის ბიზნესის არაადეკვატური ჩართულობა. ზოგჯერ ბიზნეს ერთეულის მოთხოვნები ფორმულირებულია გაურკვევლად და არ არის დაკავშირებული გაზომვადი პარამეტრებთან. შედეგად, იდეალურად აგებული ML მოდელიც კი შეიძლება არაპრაქტიკული იყოს პრაქტიკაში. ამიტომ გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს პროექტის წარმატების კრიტერიუმების თავიდანვე განსაზღვრას და მათ განხილვაში ყველა დაინტერესებული მხარის ჩართვას. დაფები და მონაცემთა ვიზუალიზაციის ხელსაწყოები ეფექტური ინსტრუმენტებია ანალიტიკოსებსა და კომპანიას შორის კომუნიკაციის გასაუმჯობესებლად.
გამოწვევები შეიძლება წარმოიშვას მოდელის განლაგების ფაზაშიც. პროგნოზირებადი ალგორითმების ინტეგრირება კომპანიის არსებულ IT ინფრასტრუქტურაში არატრივიალური საინჟინრო ამოცანაა. მანქანათმცოდნეობის მოდელები საჭიროებს მუდმივ მონიტორინგს და განახლებას, რადგან მონაცემთა შაბლონები შეიძლება შეიცვალოს დროთა განმავლობაში. მნიშვნელოვანია იპოვოთ ბალანსი მოდელის მოქნილობას, მონაცემთა კონფიდენციალურობასა და უსაფრთხოების მოთხოვნებს შორის.
და ბოლოს, მთავარი გამოწვევაა კვალიფიციური კადრების ნაკლებობა. კომპანიებს სჭირდებათ სპეციალისტები, რომლებიც კარგად ფლობენ მონაცემთა ანალიზის თანამედროვე მეთოდებს, ფლობენ პროგრამირებას და აქვთ ბიზნეს პრობლემების გადაჭრის უნარები. არ არის ბევრი ასეთი მრავალმხრივი პროფესიონალი ბაზარზე. ანალიტიკოსების, ინჟინრებისა და კომპანიის წარმომადგენლებისგან შემდგარი ჯვარედინი ფუნქციური გუნდების ჩამოყალიბება ამ უფსკრულის გადალახვის ერთ-ერთი გზაა.
როგორ სწორად მივუდგეთ მონაცემთა მეცნიერების პრობლემების გადაჭრას?
რა თქმა უნდა, არ არსებობს ერთი რეცეპტი ყველა სიტუაციისთვის. თუმცა, გამოცდილი მონაცემთა მეცნიერები ჩვეულებრივ მიჰყვებიან ამ მიდგომას:
- გაიგეთ ბიზნეს კონტექსტი: სანამ მონაცემებს ჩავუღრმავდებით, გადამწყვეტია სირთულის საფუძვლიანად გააზრება, კლიენტთან სასურველი შედეგის განხილვა და წარმატების კრიტერიუმების განსაზღვრა.
- საძიებო მონაცემთა ანალიზი (EDA): ამ ფაზაში ხდება მონაცემების შესწავლა, გაწმენდა და ვიზუალიზაცია. მიზანია წინასწარი ჰიპოთეზების ჩამოყალიბება და მონაცემების შაბლონების ზოგადი გაგება.
- საცნობარო მოდელის აგება: რთული ალგორითმების ექსპერიმენტამდე მიზანშეწონილია მარტივი მოდელის აგება და მისი ხარისხის შეფასება. ეს გვეხმარება იმის გაგებაში, არის თუ არა სიგნალი მონაცემებში და რას შეიძლება შევადაროთ მომავალი მოდელი.
- ინჟინერია და ფუნქციების შერჩევა: ერთ-ერთი მთავარი ეტაპი, რომელიც დიდწილად განსაზღვრავს პროექტის წარმატებას. ფუნქციების სწორად შერჩევა და მომზადება განასხვავებს კარგ მონაცემთა მეცნიერს საშუალო დონისგან.
- მოდელის შერჩევა და დარეგულირება: მნიშვნელოვანია სხვადასხვა ალგორითმის ტესტირება, მათი პარამეტრების კორექტირება და ხარისხის შეფასება ჯვარედინი ვალიდაციის გზით. აუცილებელია იმის უზრუნველყოფა, რომ მოდელი არ არის გადაჭარბებული.
- მოდელის დანერგვა წარმოებაში: მოდელის დანერგვა ცალკე და მნიშვნელოვანი თემაა, რომელიც მოითხოვს მონაცემთა ინჟინრებთან, პროგრამისტებთან და DevOps-თან თანამშრომლობას. მათ უნდა უზრუნველყონ მოდელის სტაბილური და საიმედო მუშაობა რეალურ პირობებში.
- უწყვეტი მონიტორინგი და მოდელის განახლება: მონაცემთა მეცნიერების მოდელები არ არის სტატიკური არტეფაქტები, არამედ "ცოცხალი" ერთეულები, რომელთა შესრულება შეიძლება შეიცვალოს დროთა განმავლობაში. აუცილებელია მათი მონიტორინგი და საჭიროების შემთხვევაში მოდელების ახალი მონაცემებით გადამზადება.
გარდა ამისა, მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალებმა დიდი ყურადღება უნდა მიაქციონ მონაცემთა ანალიზთან დაკავშირებულ ეთიკურ და კონფიდენციალურობის საკითხებს. პერსონალური მონაცემების გამოყენება არ უნდა არღვევდეს ადამიანის უფლებებს. მოდელებმა არ უნდა მოახდინოს დისკრიმინაცია მოსახლეობის გარკვეული ჯგუფების მიმართ. ყველა ანალიზის შედეგი უნდა იყოს ახსნადი და ინტერპრეტაცია: შავი ყუთის გადაწყვეტილებები არ არის შესაფერისი მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მისაღებად.
დასკვნა
2024 წელს მონაცემთა მეცნიერების მთავარი გამოწვევები დაკავშირებული იქნება მონაცემთა ხარისხთან, კომპანიასთან კომუნიკაციასთან, მოდელების ინტეგრაციასთან IT ინფრასტრუქტურაში და ბალანსის ძიებას პროგნოზების სიზუსტესა და ეთიკურ გამოყენებას შორის. გარდა ამისა, მონაცემთა მეცნიერების მეთოდების ფარგლები მუდმივად გაფართოვდება, რადგან მეტი მონაცემი გახდება ხელმისაწვდომი და მისი დამუშავების ინსტრუმენტები უფრო ხელმისაწვდომი გახდება.
ამ პირობებში წარმატების მისაღწევად, მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალებმა უნდა
- სისტემური აზროვნების განვითარება და ბიზნესის საჭიროებების გაგება.
- განაგრძეთ სწავლა და ახალი მეთოდებისა და ინსტრუმენტების ათვისება.
- დაამყარეთ კომუნიკაცია შესაბამის სფეროებში ექსპერტებთან.
- დაიცავით ეთიკური პრინციპები მონაცემებთან მუშაობისას.
მხოლოდ ამ გზით შეიძლება მონაცემთა მეცნიერება მართლაც გახდეს ღირებული აქტივი როგორც კომპანიებისთვის, ასევე მთლიანად საზოგადოებისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ეს გზა ადვილი არ არის, ჯილდო ღირს.