Main Erausfuerderunge vun der Datewëssenschaft am Joer 2024

D'Datewëssenschaft transforméiert séier d'Geschäftslandschaft, et erméiglecht Firmen méi informéiert Entscheedungen ze treffen an hir Clienten besser ze verstoen. Laut Experten, bis 2022, wäert de weltwäite Maart fir Dateinstrumenter a Plattformen scho $ 128.000 Milliarde erreecht hunn.

Wéi och ëmmer, Datewëssenschaften an d'Gesellschaftskultur z'integréieren ass e schwierege Prozess assoziéiert mat ville Komplexitéiten. Loosst eis an d'Haapterausfuerderunge verdéiwen, déi Datenprofesser am Joer 2024 konfrontéieren a méiglech Léisungen analyséieren.

Wat ass Datewëssenschaft?

Breet geschwat ass d'Zil vun der Datewëssenschaft nëtzlech Abléck aus Daten ze extrahieren fir Geschäfter ze hëllefen hir Ziler z'erreechen. D'Aarbecht vun engem Datewëssenschaftler Et kann d'Optimisatioun vun Marketingkampagnen involvéieren, d'Produktiounseffizienz verbesseren, d'Clienterfarung verbesseren oder nei Produkter a Servicer innovéieren.

D'Applikatioun vun der Datewëssenschaft ass onheemlech divers. Hei sinn e puer Beispiller:

• Business Analyse: Client Segmentatioun, Nofro Previsioun, Identifikatioun vun Churn Faktoren, personaliséiert Offeren.
• Marketing: Evaluatioun vun der Efficacitéit vun Marketing Campagnen, Optimisatioun vun Präisser a Promotiounen, a Prognose vun Konsument Trends.
• Fabrikatioun: Prévisiounsausrüstung Ënnerhalt, Versuergungskettenoptimiséierung, Produktqualitéitskontroll.
• Gesondheetsversuergung: medezinesch Bildveraarbechtung, Drogenentwécklung, personaliséiert Behandlung baséiert op genetesch Daten.
• Urbant Ëmfeld: Verkéiersprevisioun, Optimisatioun vun de kommunale Servicer Operatiounen, Detektioun vun illegaler Konstruktioun mat Satelittbilder.

Dës Lëscht kéint onbestëmmt verlängert ginn. Wesentlech sinn Datenwëssenschaftsmethoden applicabel an all Feld mat genuch Daten fir Analyse.

Wéi eng Erausfuerderunge stellen d'Datewëssenschaftsfachleit vir?

D'Aarbecht mat Daten beinhalt normalerweis déi folgend Etappen:

1. Definitioun vum Geschäftsproblem.
2. Datensammlung a Virbereedung.
3. Explorativ Datenanalyse.
4. Kreatioun an Evaluatioun vun predictive Modeller.
5. Deployment vu Modeller a Geschäftsprozesser.
6. Iwwerwachung an Upassung vun Modeller.

Op jiddereng vun dësen Etappe kënnen Datewëssenschaftler verschidden Erausfuerderunge begéinen.

Éischtens, do sinn daten Erausfuerderungen. Informatioun gëtt normalerweis a verschiddene Systemer, Formater a Granularitéitsniveauen gespäichert. D'Donnéeë kënnen onkomplett, verännert sinn oder Feeler enthalen. Dofir verbréngen Datewëssenschaftler eng bedeitend Zäit (bis zu 80% no e puer Schätzungen) fir Daten ze sammelen, ze botzen an ze preparéieren. Automatisatiounsinstrumenter déi kënschtlech Intelligenzmethoden benotzen deelweis dëse Problem léisen. Zousätzlech ass et néideg kollaborativ Prozesser tëscht Firmenteams z'etabléieren fir Datenqualitéit an Integritéit ze garantéieren.

Déi zweet gemeinsam Problem ass inadequat Affär Engagement. Heiansdo ginn Business Eenheet Ufroe onkloer formuléiert a sinn net mat moossbare Parameteren verbonnen. Als Resultat kann och e perfekt konstruéierten ML Modell an der Praxis onpraktesch sinn. Dofir ass et entscheedend d'Projet Erfollegskriterien vun Ufank un ze definéieren an all interesséiert Parteien an hirer Diskussioun ze bedeelegen. Dashboards an Datenvisualiséierungsinstrumenter sinn effektiv Instrumenter fir d'Kommunikatioun tëscht Analysten an der Firma ze verbesseren.

Erausfuerderunge kënnen och an der Phase vun der Modellersetzung entstoen. Integratioun vun predictive Algorithmen an déi existent IT Infrastruktur vun der Firma ass eng net-trivial IngenieursAufgab. Maschinn Léiermodeller erfuerderen konstant Iwwerwaachung an Aktualiséierung well Datemuster mat der Zäit kënne änneren. Et ass wichteg e Gläichgewiicht tëscht Modellflexibilitéit, Datevertraulechkeet a Sécherheetsufuerderungen ze fannen.

Schlussendlech ass eng grouss Erausfuerderung de Mangel u qualifizéiert Personal. Firme brauche Spezialisten déi gutt mat modernen Dateanalysemethoden beherrscht sinn, beherrscht sinn an der Programméierung an Fäegkeeten hunn fir Geschäftsproblemer ze léisen. Et gi net vill Fachleit esou villsäiteg um Maart. Cross-functional Teams forméieren aus Analysten, Ingenieuren a Firmevertrieder ass ee Wee fir dës Lück ze iwwerbrécken.

Wéi richteg Approche fir d'Léisung vun Datenwëssenschaftsproblemer?

Natierlech gëtt et keen eenzegt Rezept fir all Situatiounen. Wéi och ëmmer, erfuerene Datewëssenschaftler verfollegen normalerweis dës Approche:

1. Verstinn de Geschäftskontext: Ier Dir an d'Daten verdéiwen, ass et entscheedend d'Schwieregkeet grëndlech ze verstoen, dat gewënschte Resultat mam Client ze diskutéieren an Erfollegskriterien ze definéieren.
2. Exploratory Data Analysis (EDA): An dëser Phase ginn d'Donnéeën exploréiert, gebotzt a visualiséiert. D'Zil ass et virleefeg Hypothesen ze formuléieren an en allgemengt Verständnis vun de Mustere an den Daten ze kréien.
3. Konstruktioun vun engem Referenzmodell: Ier Dir mat komplexen Algorithmen experimentéiert, ass et unzeroden en einfache Modell ze bauen a seng Qualitéit ze evaluéieren. Dëst hëlleft ze verstoen ob et e Signal an den Donnéeën ass a wat den zukünftege Modell ka verglach ginn.
4. Engineering a Feature Selektioun: Ee vun de Schlësselstadien déi gréisstendeels den Erfolleg vum Projet bestëmmt. Richteg Auswiel a Virbereedung vun Fonctiounen ënnerscheet e gudden Datewëssenschaftler vun engem mëttelméissegen.
5. Modellauswiel an Tuning: Et ass wichteg verschidde Algorithmen ze testen, hir Parameteren unzepassen an d'Qualitéit duerch Kräizvalidatioun ze evaluéieren. Et ass essentiell ze garantéieren datt de Modell net iwwerdriwwen ass.
6. De Modell op d'Produktioun ofsetzen: De Modell deployéieren ass e separat a wichtegt Thema dat Zesummenaarbecht mat Dateningenieuren, Programméierer an DevOps erfuerdert. Si mussen déi stabil an zouverlässeg Operatioun vum Modell an realen Konditiounen garantéieren.
7. Kontinuéierlech Iwwerwaachung a Modellaktualiséierung: Datewëssenschaftsmodeller sinn net statesch Artefakte, mee éischter "lieweg" Entitéiten deenen hir Leeschtung mat der Zäit ännere kann. Et ass essentiell fir se ze iwwerwaachen an d'Modeller mat neien Donnéeën ze trainéieren wann néideg.

Zousätzlech mussen Datenwëssenschaftsfachleit oppassen op ethesch a Privatsphär Themen am Zesummenhang mat Datenanalyse. D'Benotzung vu perséinlechen Donnéeën däerf keng Mënscherechter verletzen. D'Modeller däerfen bestëmmte Bevëlkerungsgruppen net diskriminéieren. All Analyseresultater mussen erklärbar an interpretéierbar sinn: Black Box Léisunge sinn net gëeegent fir wichteg Entscheedungen ze treffen.

Konklusioun

D'Haaptfuerderunge fir d'Datenwëssenschaft am Joer 2024 wäerten d'Datequalitéit, d'Kommunikatioun mat der Firma, d'Integratioun vu Modeller an d'IT Infrastruktur an d'Sich no engem Gläichgewiicht tëscht der Genauegkeet vun de Prognosen an der ethescher Notzung bezéien. Ausserdeem wäert den Ëmfang vun Datenwëssenschaftsmethoden dauernd ausdehnen wéi méi Daten verfügbar ginn an d'Tools fir se ze veraarbecht ginn méi zougänglech.

Fir an dëse Bedéngungen erfollegräich ze sinn, mussen Datewëssenschaftsfachleit

1. Entwéckelt Systemdenken a verstitt Geschäftsbedürfnisser.
2. Fuert weider nei Methoden an Tools ze léieren a beherrschen.
3. Etabléieren Kommunikatioun mat Experten an Zesummenhang Beräicher.
4. Respekt ethesch Prinzipien wann Dir mat Daten schafft.

Nëmmen op dës Manéier kann d'Datenwëssenschaft wierklech e wäertvolle Verméigen fir béid Firmen wéi och fir d'Gesellschaft als Ganzt ginn. Och wann dëse Wee net einfach ass, ass d'Belounung et wäert.