2024년 데이터 사이언스의 주요 과제

데이터 과학은 비즈니스 환경을 빠르게 변화시켜 기업이 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다. 전문가에 따르면 2022년까지 데이터 도구 및 플랫폼의 글로벌 시장은 이미 128.000억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

그러나 데이터 과학을 기업 문화에 통합하는 것은 수많은 복잡성과 관련된 어려운 과정입니다. 2024년에 데이터 전문가가 직면하게 될 주요 과제를 살펴보고 가능한 솔루션을 분석해 보겠습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

광범위하게 말하면 데이터 과학의 목표는 데이터에서 유용한 통찰력을 추출하여 기업이 목표를 달성하도록 돕는 것입니다. 데이터 과학자의 직업 여기에는 마케팅 캠페인 최적화, 생산 효율성 개선, 고객 경험 개선, 새로운 제품 및 서비스 혁신이 포함될 수 있습니다.

데이터 과학의 적용은 놀라울 정도로 다양합니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

• 비즈니스 분석: 고객 세분화, 수요 예측, 이탈 요인 식별, 맞춤형 제안.
• 마케팅: 마케팅 캠페인의 효과 평가, 가격 및 판촉 최적화, 소비자 동향 예측.
• 제조: 예측 장비 유지 관리, 공급망 최적화, 제품 품질 관리.
• 헬스케어: 의료영상처리, 신약개발, 유전자 데이터 기반 맞춤치료.
• 도시 환경: 교통 예측, 도시 서비스 운영 최적화, 위성 영상을 활용한 불법 건설 감지.

이 목록은 무한정 확장될 수 있습니다. 기본적으로 데이터 과학 방법은 분석을 위한 충분한 데이터가 있는 모든 분야에 적용 가능합니다.

데이터 과학 전문가는 어떤 어려움에 직면합니까?

데이터 작업에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

1. 비즈니스 문제의 정의.
2. 데이터 수집 및 준비.
3. 탐색적 데이터 분석.
4. 예측 모델의 생성 및 평가.
5. 비즈니스 프로세스에 모델 배포.
6. 모델 모니터링 및 조정.

이러한 각 단계에서 데이터 과학자는 특정 문제에 직면할 수 있습니다.

첫째, 데이터 문제가 있습니다. 정보는 일반적으로 다양한 시스템, 형식 및 세분성 수준으로 저장됩니다. 데이터가 불완전하거나 오래되었거나 오류가 있을 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자는 데이터를 수집, 정리, 준비하는 데 상당한 시간(일부 추정에 따르면 최대 80%)을 소비합니다. 인공 지능 방법을 사용하는 자동화 도구는 이 문제를 부분적으로 해결합니다. 또한 데이터 품질과 무결성을 보장하기 위해 회사 팀 간의 협업 프로세스를 구축해야 합니다.

두 번째 일반적인 문제는 부적절한 비즈니스 참여입니다. 때때로 사업부 요청이 불분명하게 공식화되어 측정 가능한 매개변수와 연결되지 않는 경우가 있습니다. 결과적으로 완벽하게 구성된 ML 모델이라도 실제로는 실용적이지 않을 수 있습니다. 따라서 처음부터 프로젝트 성공 기준을 정의하고 모든 이해 당사자를 논의에 참여시키는 것이 중요합니다. 대시보드와 데이터 시각화 도구는 분석가와 회사 간의 커뮤니케이션을 개선하는 데 효과적인 도구입니다.

모델 배포 단계에서도 문제가 발생할 수 있습니다. 예측 알고리즘을 회사의 기존 IT 인프라에 통합하는 것은 결코 쉽지 않은 엔지니어링 작업입니다. 기계 학습 모델에는 데이터 패턴이 시간이 지남에 따라 변할 수 있으므로 지속적인 모니터링과 업데이트가 필요합니다. 모델 유연성, 데이터 기밀성 및 보안 요구 사항 간의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

마지막으로, 주요 과제는 자격을 갖춘 인력이 부족하다는 것입니다. 기업에는 최신 데이터 분석 방법에 정통하고 프로그래밍에 능숙하며 비즈니스 문제를 해결하는 기술을 갖춘 전문가가 필요합니다. 시장에는 이렇게 다재다능한 전문가가 많지 않습니다. 분석가, 엔지니어, 회사 대표로 구성된 다기능 팀을 구성하는 것은 이러한 격차를 해소하는 한 가지 방법입니다.

데이터 과학 문제 해결에 올바르게 접근하는 방법은 무엇입니까?

물론 모든 상황에 대한 단일 처방은 없습니다. 그러나 숙련된 데이터 과학자는 일반적으로 다음 접근 방식을 따릅니다.

1. 비즈니스 맥락 이해: 데이터를 조사하기 전에 어려움을 철저하게 이해하고 고객과 원하는 결과를 논의하며 성공 기준을 정의하는 것이 중요합니다.
2. 탐색적 데이터 분석(EDA): 이 단계에서는 데이터를 탐색, 정리 및 시각화합니다. 목표는 예비 가설을 수립하고 데이터 패턴에 대한 일반적인 이해를 얻는 것입니다.
3. 참조 모델 구축: 복잡한 알고리즘을 실험하기 전에 간단한 모델을 구축하고 품질을 평가하는 것이 좋습니다. 이는 데이터에 신호가 있는지, 미래 모델을 무엇과 비교할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
4. 엔지니어링 및 기능 선택: 프로젝트의 성공을 크게 결정하는 핵심 단계 중 하나입니다. 기능을 적절하게 선택하고 준비하면 훌륭한 데이터 과학자와 평범한 데이터 과학자가 구별됩니다.
5. 모델 선택 및 튜닝: 다양한 알고리즘을 테스트하고 매개변수를 조정하며 교차 검증을 통해 품질을 평가하는 것이 중요합니다. 모델이 과적합되지 않았는지 확인하는 것이 중요합니다.
6. 프로덕션에 모델 배포: 모델 배포는 데이터 엔지니어, 프로그래머, DevOps와의 협업이 필요한 별도의 중요한 주제입니다. 실제 조건에서 모델의 안정적이고 신뢰할 수 있는 작동을 보장해야 합니다.
7. 지속적인 모니터링 및 모델 업데이트: 데이터 과학 모델은 정적 아티팩트가 아니라 시간이 지남에 따라 성능이 변할 수 있는 "살아 있는" 엔터티입니다. 이를 모니터링하고 필요한 경우 새로운 데이터로 모델을 재교육하는 것이 중요합니다.

또한 데이터 과학 전문가는 데이터 분석과 관련된 윤리적 및 개인 정보 보호 문제에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 개인정보의 사용은 인권을 침해해서는 안 됩니다. 모델은 특정 인구 집단을 차별해서는 안 됩니다. 모든 분석 결과는 설명 가능해야 합니다. 블랙박스 솔루션은 중요한 결정을 내리는 데 적합하지 않습니다.

결론

2024년 데이터 과학의 주요 과제는 데이터 품질, 회사와의 커뮤니케이션, 모델을 IT 인프라에 통합하고 예측의 정확성과 윤리적 사용 간의 균형을 찾는 것과 관련이 있을 것입니다. 더욱이, 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되고 이를 처리하는 도구에 대한 접근성이 높아짐에 따라 데이터 과학 방법의 범위는 지속적으로 확장될 것입니다.

이러한 조건에서 성공하려면 데이터 과학 전문가는 다음을 수행해야 합니다.

1. 시스템 사고를 개발하고 비즈니스 요구 사항을 이해합니다.
2. 새로운 방법과 도구를 계속해서 배우고 익히십시오.
3. 관련 분야 전문가와의 소통을 구축합니다.
4. 데이터 작업 시 윤리적 원칙을 존중하십시오.

그래야만 데이터 과학이 기업과 사회 전체에 진정으로 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 이 길은 쉽지는 않지만 보상은 그만한 가치가 있습니다.