Pagrindiniai duomenų mokslo iššūkiai 2024 m
Duomenų mokslas sparčiai keičia verslo aplinką, todėl įmonės gali priimti labiau pagrįstus sprendimus ir geriau suprasti savo klientus. Ekspertų teigimu, iki 2022 metų pasaulinė duomenų įrankių ir platformų rinka jau pasieks 128.000 mlrd.
Tačiau duomenų mokslo integravimas į įmonės kultūrą yra sudėtingas procesas, susijęs su daugybe sudėtingumo. Pasigilinkime į pagrindinius iššūkius, su kuriais 2024 metais susidurs duomenų profesionalai, ir paanalizuokime galimus sprendimus.
Kas yra duomenų mokslas?
Apskritai, duomenų mokslo tikslas yra iš duomenų išgauti naudingų įžvalgų, kurios padėtų įmonėms pasiekti savo tikslus. Duomenų mokslininko darbas Tai gali apimti rinkodaros kampanijų optimizavimą, gamybos efektyvumo gerinimą, klientų patirties gerinimą arba naujų produktų ir paslaugų kūrimą.
Duomenų mokslo taikymas yra neįtikėtinai įvairus. Štai keletas pavyzdžių:
- Verslo analizė: klientų segmentavimas, paklausos prognozavimas, dingimo veiksnių nustatymas, personalizuoti pasiūlymai.
- Rinkodara: rinkodaros kampanijų efektyvumo įvertinimas, kainų ir akcijų optimizavimas bei vartotojų tendencijų numatymas.
- Gamyba: numatomos įrangos priežiūra, tiekimo grandinės optimizavimas, gaminių kokybės kontrolė.
- Sveikatos priežiūra: medicininių vaizdų apdorojimas, vaistų kūrimas, individualizuotas gydymas pagal genetinius duomenis.
- Miesto aplinka: Eismo prognozavimas, komunalinių paslaugų veiklos optimizavimas, nelegalių statybų aptikimas naudojant palydovinius vaizdus.
Šį sąrašą būtų galima pratęsti neribotą laiką. Iš esmės duomenų mokslo metodai yra taikomi bet kurioje srityje, kurioje yra pakankamai duomenų analizei.
Su kokiais iššūkiais susiduria duomenų mokslo specialistai?
Darbas su duomenimis paprastai apima šiuos etapus:
- Verslo problemos apibrėžimas.
- Duomenų rinkimas ir paruošimas.
- Tiriamoji duomenų analizė.
- Numatytų modelių kūrimas ir įvertinimas.
- Modelių diegimas verslo procesuose.
- Modelių stebėjimas ir derinimas.
Kiekviename iš šių etapų duomenų mokslininkai gali susidurti su tam tikrais iššūkiais.
Pirma, yra duomenų problemų. Informacija paprastai saugoma skirtingose sistemose, formatuose ir detalumo lygiuose. Duomenys gali būti neišsamūs, pasenę arba juose gali būti klaidų. Todėl duomenų mokslininkai praleidžia daug laiko (kai kuriais skaičiavimais iki 80%) rinkdami, valydami ir ruošdami duomenis. Automatikos įrankiai, kuriuose naudojami dirbtinio intelekto metodai, iš dalies išsprendžia šią problemą. Be to, norint užtikrinti duomenų kokybę ir vientisumą, būtina sukurti bendradarbiavimo procesus tarp įmonių komandų.
Antra dažna problema – nepakankamas verslo įsitraukimas. Kartais verslo vienetų užklausos suformuluotos neaiškiai ir nesusietos su išmatuojamais parametrais. Dėl to net tobulai sukonstruotas ML modelis praktiškai gali būti nepraktiškas. Todėl labai svarbu nuo pat pradžių apibrėžti projekto sėkmės kriterijus ir į diskusiją įtraukti visas suinteresuotas šalis. Prietaisų skydeliai ir duomenų vizualizavimo įrankiai yra veiksmingi instrumentai, padedantys pagerinti komunikaciją tarp analitikų ir įmonės.
Iššūkių gali kilti ir modelio diegimo etape. Numatymo algoritmų integravimas į esamą įmonės IT infrastruktūrą yra nebanali inžinerinė užduotis. Mašininio mokymosi modelius reikia nuolat stebėti ir atnaujinti, nes duomenų modeliai laikui bėgant gali keistis. Svarbu rasti pusiausvyrą tarp modelio lankstumo, duomenų konfidencialumo ir saugumo reikalavimų.
Galiausiai, didelis iššūkis yra kvalifikuotų darbuotojų trūkumas. Įmonėms reikia specialistų, puikiai išmanančių šiuolaikinius duomenų analizės metodus, išmanančių programavimą, turinčių įgūdžių spręsti verslo problemas. Tokių universalių profesionalų rinkoje nėra daug. Tarpfunkcinių komandų, sudarytų iš analitikų, inžinierių ir įmonių atstovų, formavimas yra vienas iš būdų užpildyti šią spragą.
Kaip teisingai spręsti duomenų mokslo problemas?
Žinoma, nėra vieno recepto visoms situacijoms. Tačiau patyrę duomenų mokslininkai paprastai laikosi šio požiūrio:
- Suprasti verslo kontekstą: prieš gilinantis į duomenis, labai svarbu nuodugniai suprasti sunkumus, aptarti su klientu norimą rezultatą ir apibrėžti sėkmės kriterijus.
- Tiriamoji duomenų analizė (EDA): Šiame etape duomenys tiriami, išvalomi ir vizualizuojami. Tikslas yra suformuluoti preliminarias hipotezes ir gauti bendrą supratimą apie duomenų modelius.
- Etaloninio modelio konstravimas: Prieš eksperimentuojant su sudėtingais algoritmais, patartina sukurti paprastą modelį ir įvertinti jo kokybę. Tai padeda suprasti, ar duomenyse yra signalas ir su kuo galima palyginti būsimą modelį.
- Inžinerija ir funkcijų pasirinkimas: vienas iš pagrindinių etapų, kuris daugiausia lemia projekto sėkmę. Tinkamas funkcijų parinkimas ir paruošimas išskiria gerą duomenų mokslininką nuo vidutinio.
- Modelio pasirinkimas ir derinimas: Svarbu išbandyti įvairius algoritmus, koreguoti jų parametrus ir įvertinti kokybę kryžminio patvirtinimo būdu. Būtina užtikrinti, kad modelis nebūtų perkrautas.
- Modelio diegimas gamyboje: modelio diegimas yra atskira ir svarbi tema, dėl kurios reikia bendradarbiauti su duomenų inžinieriais, programuotojais ir „DevOps“. Jie turi užtikrinti stabilų ir patikimą modelio veikimą realiomis sąlygomis.
- Nuolatinis stebėjimas ir modelio atnaujinimas: duomenų mokslo modeliai nėra statiški artefaktai, o veikiau „gyvi“ subjektai, kurių veikimas laikui bėgant gali keistis. Būtina juos stebėti ir prireikus perkvalifikuoti modelius su naujais duomenimis.
Be to, duomenų mokslo specialistai turi skirti daug dėmesio etiniams ir privatumo klausimams, susijusiems su duomenų analize. Asmens duomenų naudojimas neturi pažeisti žmogaus teisių. Modeliai neturėtų diskriminuoti tam tikrų gyventojų grupių. Visi analizės rezultatai turi būti paaiškinami ir interpretuojami: juodosios dėžės sprendimai nėra tinkami svarbiems sprendimams priimti.
Išvada
Pagrindiniai iššūkiai duomenų mokslui 2024 metais bus susiję su duomenų kokybe, bendravimu su įmone, modelių integravimu į IT infrastruktūrą bei balanso tarp prognozių tikslumo ir etiško naudojimo paieškomis. Be to, duomenų mokslo metodų aprėptis nuolat plėsis, nes bus prieinama daugiau duomenų, o priemonės jiems apdoroti taps prieinamesnės.
Kad pasisektų tokiomis sąlygomis, duomenų mokslo specialistai turi
- Plėtoti sisteminį mąstymą ir suprasti verslo poreikius.
- Toliau mokytis ir įsisavinti naujus metodus ir priemones.
- Užmegzti ryšį su susijusių sričių ekspertais.
- Dirbdami su duomenimis laikykitės etikos principų.
Tik tokiu būdu duomenų mokslas gali tapti vertingu turtu tiek įmonėms, tiek visai visuomenei. Nors šis kelias nėra lengvas, atlygis to vertas.