Cabaran utama sains data pada tahun 2024

Sains data sedang mengubah landskap perniagaan dengan pantas, membolehkan syarikat membuat keputusan yang lebih termaklum dan memahami pelanggan mereka dengan lebih baik. Menurut pakar, menjelang 2022, pasaran global untuk alat dan platform data sudah pun mencapai $128.000 bilion.

Walau bagaimanapun, menyepadukan sains data ke dalam budaya korporat adalah proses sukar yang dikaitkan dengan pelbagai kerumitan. Mari kita mendalami cabaran utama yang akan dihadapi oleh profesional data pada tahun 2024 dan menganalisis kemungkinan penyelesaian.

Apakah sains data?

Secara umum, matlamat sains data adalah untuk mengekstrak cerapan berguna daripada data untuk membantu perniagaan mencapai matlamat mereka. Tugas seorang saintis data Ini mungkin melibatkan pengoptimuman kempen pemasaran, meningkatkan kecekapan pengeluaran, menambah baik pengalaman pelanggan atau menginovasi produk dan perkhidmatan baharu.

Aplikasi sains data adalah sangat pelbagai. Berikut adalah beberapa contoh:

• Analisis perniagaan: pembahagian pelanggan, ramalan permintaan, pengenalpastian faktor churn, tawaran diperibadikan.
• Pemasaran: penilaian keberkesanan kempen pemasaran, pengoptimuman harga dan promosi, dan ramalan arah aliran pengguna.
• Pembuatan: penyelenggaraan peralatan ramalan, pengoptimuman rantaian bekalan, kawalan kualiti produk.
• Penjagaan kesihatan: pemprosesan imej perubatan, pembangunan ubat, rawatan diperibadikan berdasarkan data genetik.
• Persekitaran bandar: Ramalan lalu lintas, pengoptimuman operasi perkhidmatan perbandaran, pengesanan pembinaan haram menggunakan imej satelit.

Senarai ini boleh dipanjangkan selama-lamanya. Pada asasnya, kaedah sains data boleh digunakan dalam mana-mana bidang dengan data yang mencukupi untuk analisis.

Apakah cabaran yang dihadapi oleh profesional sains data?

Bekerja dengan data biasanya melibatkan peringkat berikut:

1. Definisi masalah perniagaan.
2. Pengumpulan dan penyediaan data.
3. Analisis data penerokaan.
4. Penciptaan dan penilaian model ramalan.
5. Penggunaan model dalam proses perniagaan.
6. Pemantauan dan pelarasan model.

Pada setiap peringkat ini, saintis data mungkin menghadapi cabaran tertentu.

Pertama, terdapat cabaran data. Maklumat biasanya disimpan dalam sistem, format dan tahap butiran yang berbeza. Data mungkin tidak lengkap, ketinggalan zaman atau mengandungi ralat. Oleh itu, saintis data menghabiskan banyak masa (sehingga 80% mengikut beberapa anggaran) mengumpul, membersihkan dan menyediakan data. Alat automasi yang menggunakan kaedah kecerdasan buatan sebahagiannya menyelesaikan masalah ini. Selain itu, adalah perlu untuk mewujudkan proses kerjasama antara pasukan syarikat untuk memastikan kualiti dan integriti data.

Masalah biasa kedua ialah penglibatan perniagaan yang tidak mencukupi. Kadangkala permintaan unit perniagaan dirumuskan secara tidak jelas dan tidak dikaitkan dengan parameter yang boleh diukur. Akibatnya, walaupun model ML yang dibina dengan sempurna boleh menjadi tidak praktikal dalam amalan. Oleh itu, adalah penting untuk menentukan kriteria kejayaan projek dari awal dan melibatkan semua pihak yang berminat dalam perbincangan mereka. Papan pemuka dan alat visualisasi data ialah instrumen yang berkesan untuk meningkatkan komunikasi antara penganalisis dan syarikat.

Cabaran juga mungkin timbul semasa fasa penggunaan model. Mengintegrasikan algoritma ramalan ke dalam infrastruktur IT sedia ada syarikat adalah tugas kejuruteraan yang bukan remeh. Model pembelajaran mesin memerlukan pemantauan dan pengemaskinian berterusan kerana corak data boleh berubah dari semasa ke semasa. Adalah penting untuk mencari keseimbangan antara fleksibiliti model, kerahsiaan data dan keperluan keselamatan.

Akhir sekali, cabaran utama ialah kekurangan kakitangan yang berkelayakan. Syarikat memerlukan pakar yang mahir dalam kaedah analisis data moden, mahir dalam pengaturcaraan, dan mempunyai kemahiran untuk menyelesaikan masalah perniagaan. Tidak ramai profesional serba boleh ini di pasaran. Membentuk pasukan silang fungsi yang terdiri daripada penganalisis, jurutera dan wakil syarikat adalah satu cara untuk merapatkan jurang ini.

Bagaimana untuk mendekati menyelesaikan masalah sains data dengan betul?

Sudah tentu, tidak ada resipi tunggal untuk semua keadaan. Walau bagaimanapun, saintis data berpengalaman biasanya mengikuti pendekatan ini:

1. Fahami konteks perniagaan: Sebelum mendalami data, adalah penting untuk memahami secara menyeluruh kesukaran, membincangkan hasil yang diinginkan dengan pelanggan dan menentukan kriteria kejayaan.
2. Analisis data penerokaan (EDA): Dalam fasa ini, data diterokai, dibersihkan dan divisualisasikan. Matlamatnya adalah untuk merumuskan hipotesis awal dan mendapatkan pemahaman umum tentang pola dalam data.
3. Pembinaan model rujukan: Sebelum bereksperimen dengan algoritma yang kompleks, adalah dinasihatkan untuk membina model mudah dan menilai kualitinya. Ini membantu untuk memahami jika terdapat isyarat dalam data dan model masa hadapan boleh dibandingkan.
4. Pemilihan kejuruteraan dan ciri: Salah satu peringkat utama yang sebahagian besarnya menentukan kejayaan projek. Pemilihan dan penyediaan ciri yang betul membezakan saintis data yang baik daripada yang biasa-biasa sahaja.
5. Pemilihan dan penalaan model: Adalah penting untuk menguji pelbagai algoritma, melaraskan parameternya dan menilai kualiti melalui pengesahan silang. Adalah penting untuk memastikan bahawa model tidak dipasang secara berlebihan.
6. Menggunakan model kepada pengeluaran: Menggunakan model ialah topik yang berasingan dan penting yang memerlukan kerjasama dengan jurutera data, pengaturcara dan DevOps. Mereka mesti memastikan operasi model yang stabil dan boleh dipercayai dalam keadaan sebenar.
7. Pemantauan berterusan dan pengemaskinian model: Model sains data bukanlah artifak statik, sebaliknya entiti "hidup" yang prestasinya boleh berubah dari semasa ke semasa. Adalah penting untuk memantaunya dan melatih semula model dengan data baharu jika perlu.

Selain itu, profesional sains data mesti memberi perhatian yang teliti kepada isu etika dan privasi yang berkaitan dengan analisis data. Penggunaan data peribadi tidak boleh melanggar hak asasi manusia. Model tersebut tidak seharusnya mendiskriminasi kumpulan populasi tertentu. Semua keputusan analisis mesti boleh dijelaskan dan boleh ditafsir: penyelesaian kotak hitam tidak sesuai untuk membuat keputusan penting.

Kesimpulan

Cabaran utama untuk sains data pada tahun 2024 akan berkaitan dengan kualiti data, komunikasi dengan syarikat, penyepaduan model ke dalam infrastruktur IT dan pencarian keseimbangan antara ketepatan ramalan dan penggunaan beretika. Tambahan pula, skop kaedah sains data akan sentiasa berkembang apabila lebih banyak data tersedia dan alat untuk memprosesnya menjadi lebih mudah diakses.

Untuk berjaya dalam keadaan ini, profesional sains data mesti

1. Membangunkan pemikiran sistem dan memahami keperluan perniagaan.
2. Teruskan belajar dan kuasai kaedah dan alatan baharu.
3. Mewujudkan komunikasi dengan pakar dalam bidang berkaitan.
4. Menghormati prinsip etika apabila bekerja dengan data.

Hanya dengan cara ini sains data boleh benar-benar menjadi aset yang berharga untuk kedua-dua syarikat dan masyarakat secara keseluruhannya. Walaupun jalan ini tidak mudah, ganjarannya berbaloi.