Datu zinātnes galvenie izaicinājumi 2024. gadā

Datu zinātne strauji pārveido uzņēmējdarbības vidi, ļaujot uzņēmumiem pieņemt pārdomātākus lēmumus un labāk izprast savus klientus. Pēc ekspertu domām, līdz 2022. gadam datu rīku un platformu globālais tirgus jau būs sasniedzis 128.000 miljardus dolāru.

Tomēr datu zinātnes integrēšana korporatīvajā kultūrā ir sarežģīts process, kas saistīts ar daudzām sarežģītībām. Iedziļināsimies galvenajos izaicinājumos, ar kuriem saskarsies datu profesionāļi 2024. gadā, un analizēsim iespējamos risinājumus.

Kas ir datu zinātne?

Vispārīgi runājot, datu zinātnes mērķis ir iegūt noderīgu ieskatu no datiem, lai palīdzētu uzņēmumiem sasniegt savus mērķus. Datu zinātnieka darbs Tas var ietvert mārketinga kampaņu optimizēšanu, ražošanas efektivitātes uzlabošanu, klientu pieredzes uzlabošanu vai jaunu produktu un pakalpojumu inovāciju.

Datu zinātnes pielietojums ir neticami daudzveidīgs. Šeit ir daži piemēri:

• Biznesa analīze: klientu segmentēšana, pieprasījuma prognozēšana, atteikšanās faktoru identificēšana, personalizēti piedāvājumi.
• Mārketings: mārketinga kampaņu efektivitātes novērtēšana, cenu un akciju optimizācija un patērētāju tendenču prognozēšana.
• Ražošana: paredzamā aprīkojuma apkope, piegādes ķēdes optimizācija, produktu kvalitātes kontrole.
• Veselības aprūpe: medicīnisko attēlu apstrāde, zāļu izstrāde, personalizēta ārstēšana, kuras pamatā ir ģenētiskie dati.
• Pilsētvide: Satiksmes prognozēšana, pašvaldības dienestu darbības optimizācija, nelikumīgas būvniecības atklāšana, izmantojot satelītattēlus.

Šo sarakstu varētu pagarināt uz nenoteiktu laiku. Būtībā datu zinātnes metodes ir piemērojamas jebkurā jomā, kurā ir pietiekami daudz datu analīzei.

Ar kādām problēmām saskaras datu zinātnes profesionāļi?

Darbs ar datiem parasti ietver šādus posmus:

1. Biznesa problēmas definīcija.
2. Datu vākšana un sagatavošana.
3. Izpētes datu analīze.
4. Prognozējošu modeļu izveide un novērtēšana.
5. Modeļu izvietošana biznesa procesos.
6. Modeļu uzraudzība un regulēšana.

Katrā no šiem posmiem datu zinātnieki var saskarties ar noteiktiem izaicinājumiem.

Pirmkārt, ir datu problēmas. Informācija parasti tiek glabāta dažādās sistēmās, formātos un granularitātes līmeņos. Dati var būt nepilnīgi, novecojuši vai satur kļūdas. Tāpēc datu zinātnieki pavada ievērojamu laiku (pēc dažiem aprēķiniem līdz pat 80%) datu vākšanai, tīrīšanai un sagatavošanai. Automatizācijas rīki, kas izmanto mākslīgā intelekta metodes, daļēji atrisina šo problēmu. Turklāt ir nepieciešams izveidot sadarbības procesus starp uzņēmumu komandām, lai nodrošinātu datu kvalitāti un integritāti.

Otra izplatītā problēma ir neadekvāta biznesa iesaistīšanās. Dažreiz biznesa vienību pieprasījumi ir formulēti neskaidri un nav saistīti ar izmērāmiem parametriem. Rezultātā pat perfekti konstruēts ML modelis praksē var būt nepraktisks. Tāpēc ir būtiski jau no paša sākuma definēt projekta veiksmes kritērijus un to diskusijās iesaistīt visas ieinteresētās puses. Informācijas paneļi un datu vizualizācijas rīki ir efektīvi instrumenti, lai uzlabotu saziņu starp analītiķiem un uzņēmumu.

Izaicinājumi var rasties arī modeļa izvietošanas posmā. Prognozējošu algoritmu integrēšana uzņēmuma esošajā IT infrastruktūrā ir netriviāls inženierijas uzdevums. Mašīnmācīšanās modeļiem ir nepieciešama pastāvīga uzraudzība un atjaunināšana, jo datu modeļi laika gaitā var mainīties. Ir svarīgi atrast līdzsvaru starp modeļa elastību, datu konfidencialitāti un drošības prasībām.

Visbeidzot, liela problēma ir kvalificēta personāla trūkums. Uzņēmumiem ir nepieciešami speciālisti, kas labi pārzina mūsdienu datu analīzes metodes, prot programmēt un ar prasmēm risināt biznesa problēmas. Tirgū nav daudz tik daudzpusīgu profesionāļu. Viens no veidiem, kā pārvarēt šo plaisu, ir izveidot starpfunkcionālas komandas, kas sastāv no analītiķiem, inženieriem un uzņēmumu pārstāvjiem.

Kā pareizi pieiet datu zinātnes problēmu risināšanai?

Protams, nav vienas receptes visām situācijām. Tomēr pieredzējuši datu zinātnieki parasti izmanto šo pieeju:

1. Izprotiet uzņēmējdarbības kontekstu: pirms iedziļināties datos, ir ļoti svarīgi rūpīgi izprast grūtības, pārrunāt ar klientu vēlamo rezultātu un definēt veiksmes kritērijus.
2. Izpētes datu analīze (EDA): šajā posmā dati tiek izpētīti, notīrīti un vizualizēti. Mērķis ir formulēt sākotnējās hipotēzes un iegūt vispārēju izpratni par datu modeļiem.
3. Atsauces modeļa uzbūve: Pirms eksperimentēt ar sarežģītiem algoritmiem, ieteicams izveidot vienkāršu modeli un novērtēt tā kvalitāti. Tas palīdz saprast, vai datos ir signāls un ar ko var salīdzināt nākotnes modeli.
4. Inženierzinātnes un funkciju izvēle: viens no galvenajiem posmiem, kas lielā mērā nosaka projekta panākumus. Pareiza pazīmju atlase un sagatavošana atšķir labu datu zinātnieku no viduvēja.
5. Modeļa izvēle un regulēšana: Ir svarīgi pārbaudīt dažādus algoritmus, pielāgot to parametrus un novērtēt kvalitāti, izmantojot savstarpējo validāciju. Ir svarīgi nodrošināt, lai modelis netiktu pārslogots.
6. Modeļa izvietošana ražošanā: modeļa izvietošana ir atsevišķa un svarīga tēma, kas prasa sadarbību ar datu inženieriem, programmētājiem un DevOps. Tiem jānodrošina stabila un uzticama modeļa darbība reālos apstākļos.
7. Nepārtraukta uzraudzība un modeļu atjaunināšana: datu zinātnes modeļi nav statiski artefakti, bet drīzāk “dzīvas” entītijas, kuru veiktspēja laika gaitā var mainīties. Ir svarīgi tos uzraudzīt un vajadzības gadījumā pārkvalificēt modeļus ar jauniem datiem.

Turklāt datu zinātnes speciālistiem ir jāpievērš liela uzmanība ētikas un privātuma jautājumiem, kas saistīti ar datu analīzi. Personas datu izmantošana nedrīkst pārkāpt cilvēktiesības. Modeļi nedrīkst diskriminēt noteiktas iedzīvotāju grupas. Visiem analīzes rezultātiem jābūt izskaidrojamiem un interpretējamiem: melnās kastes risinājumi nav piemēroti svarīgu lēmumu pieņemšanai.

Secinājums

Galvenie izaicinājumi datu zinātnei 2024. gadā būs saistīti ar datu kvalitāti, komunikāciju ar uzņēmumu, modeļu integrāciju IT infrastruktūrā un līdzsvara meklēšanu starp prognožu precizitāti un ētisku izmantošanu. Turklāt datu zinātnes metožu darbības joma pastāvīgi paplašināsies, jo kļūs pieejams vairāk datu un to apstrādes rīki kļūs pieejamāki.

Lai gūtu panākumus šajos apstākļos, datu zinātnes speciālistiem tas ir jādara

1. Attīstīt sistēmisku domāšanu un izprast biznesa vajadzības.
2. Turpināt mācīties un apgūt jaunas metodes un rīkus.
3. Izveidojiet komunikāciju ar saistīto jomu ekspertiem.
4. Strādājot ar datiem, ievērojiet ētikas principus.

Tikai šādā veidā datu zinātne var patiesi kļūt par vērtīgu vērtību gan uzņēmumiem, gan sabiedrībai kopumā. Lai gan šis ceļš nav viegls, atlīdzība ir tā vērta.