Datavitenskapens hovedutfordringer i 2024

Datavitenskap forvandler raskt forretningslandskapet, og gjør det mulig for bedrifter å ta mer informerte beslutninger og forstå kundene sine bedre. I følge eksperter vil det globale markedet for dataverktøy og plattformer innen 2022 allerede ha nådd 128.000 milliarder dollar.

Imidlertid er integrering av datavitenskap i bedriftskultur en vanskelig prosess forbundet med mange kompleksiteter. La oss fordype oss i hovedutfordringene som datafagfolk vil møte i 2024 og analysere mulige løsninger.

Hva er datavitenskap?

Stort sett er målet med datavitenskap å trekke ut nyttig innsikt fra data for å hjelpe virksomheter med å nå sine mål. Jobben som dataforsker Det kan innebære å optimalisere markedsføringskampanjer, forbedre produksjonseffektiviteten, forbedre kundeopplevelsen eller innovere nye produkter og tjenester.

Anvendelsen av datavitenskap er utrolig mangfoldig. Her er noen eksempler:

• Forretningsanalyse: kundesegmentering, etterspørselsprognoser, identifisering av churn-faktorer, tilpassede tilbud.
• Markedsføring: evaluering av effektiviteten til markedsføringskampanjer, optimalisering av priser og kampanjer, og prediksjon av forbrukertrender.
• Produksjon: prediktivt vedlikehold av utstyr, optimalisering av forsyningskjeden, kontroll av produktkvalitet.
• Helsetjenester: medisinsk bildebehandling, medikamentutvikling, personlig behandling basert på genetiske data.
• Bymiljø: Trafikkprediksjon, optimalisering av kommunal tjenestedrift, avsløring av ulovlig bygging ved hjelp av satellittbilder.

Denne listen kan utvides på ubestemt tid. I hovedsak er datavitenskapelige metoder anvendelige i alle felt med tilstrekkelig data for analyse.

Hvilke utfordringer møter fagfolk innen datavitenskap?

Arbeid med data involverer vanligvis følgende stadier:

1. Definisjon av forretningsproblemet.
2. Datainnsamling og forberedelse.
3. Utforskende dataanalyse.
4. Oppretting og evaluering av prediktive modeller.
5. Implementering av modeller i forretningsprosesser.
6. Overvåking og justering av modeller.

På hvert av disse stadiene kan dataforskere støte på visse utfordringer.

For det første er det datautfordringer. Informasjon lagres vanligvis i forskjellige systemer, formater og granularitetsnivåer. Dataene kan være ufullstendige, utdaterte eller inneholde feil. Derfor bruker dataforskere en betydelig mengde tid (opptil 80 % av noen estimater) på å samle inn, rense og forberede data. Automatiseringsverktøy som bruker kunstig intelligens-metoder løser delvis dette problemet. I tillegg er det nødvendig å etablere samarbeidsprosesser mellom bedriftsteam for å sikre datakvalitet og integritet.

Det andre vanlige problemet er utilstrekkelig virksomhetsinvolvering. Noen ganger er forretningsenhetsforespørsler formulert uklart og er ikke knyttet til målbare parametere. Som et resultat kan selv en perfekt konstruert ML-modell være upraktisk i praksis. Derfor er det avgjørende å definere prosjektets suksesskriterier fra begynnelsen og involvere alle interesserte parter i deres diskusjon. Dashboards og datavisualiseringsverktøy er effektive instrumenter for å forbedre kommunikasjonen mellom analytikere og selskapet.

Utfordringer kan også oppstå under modelldistribusjonsfasen. Å integrere prediktive algoritmer i selskapets eksisterende IT-infrastruktur er en ikke-triviell ingeniøroppgave. Maskinlæringsmodeller krever konstant overvåking og oppdatering fordi datamønstre kan endres over tid. Det er viktig å finne en balanse mellom modellfleksibilitet, datakonfidensialitet og sikkerhetskrav.

Til slutt er en stor utfordring mangelen på kvalifisert personell. Bedrifter trenger spesialister som er godt kjent med moderne dataanalysemetoder, er dyktige i programmering og har ferdigheter til å løse forretningsproblemer. Det er ikke mange fagfolk som er så allsidige på markedet. Å danne tverrfunksjonelle team bestående av analytikere, ingeniører og bedriftsrepresentanter er en måte å bygge bro over dette gapet.

Hvordan tilnærming til løsning av datavitenskapelige problemer på riktig måte?

Det er absolutt ingen enkelt oppskrift for alle situasjoner. Imidlertid følger erfarne dataforskere vanligvis denne tilnærmingen:

1. Forstå forretningskonteksten: Før du fordyper deg i dataene, er det avgjørende å forstå vanskeligheten grundig, diskutere ønsket resultat med kunden og definere suksesskriterier.
2. Utforskende dataanalyse (EDA): I denne fasen utforskes, renses og visualiseres dataene. Målet er å formulere foreløpige hypoteser og få en generell forståelse av mønstrene i dataene.
3. Konstruksjon av en referansemodell: Før du eksperimenterer med komplekse algoritmer, er det tilrådelig å bygge en enkel modell og evaluere kvaliteten. Dette bidrar til å forstå om det er et signal i dataene og hva fremtidens modell kan sammenlignes med.
4. Engineering og funksjonsvalg: En av nøkkelstadiene som i stor grad bestemmer suksessen til prosjektet. Riktig valg og forberedelse av funksjoner skiller en god dataforsker fra en middelmådig.
5. Modellvalg og tuning: Det er viktig å teste ulike algoritmer, justere deres parametere og evaluere kvaliteten gjennom kryssvalidering. Det er viktig å sikre at modellen ikke er overmontert.
6. Utrulling av modellen til produksjon: Utrulling av modellen er et eget og viktig tema som krever samarbeid med dataingeniører, programmerere og DevOps. De må sikre stabil og pålitelig drift av modellen under reelle forhold.
7. Kontinuerlig overvåking og modelloppdatering: Datavitenskapelige modeller er ikke statiske artefakter, men snarere "levende" enheter hvis ytelse kan endres over tid. Det er viktig å overvåke dem og omskolere modellene med nye data om nødvendig.

I tillegg må fagfolk i datavitenskap følge nøye med på etiske og personvernspørsmål knyttet til dataanalyse. Bruk av personopplysninger må ikke være i strid med menneskerettighetene. Modellene skal ikke diskriminere enkelte befolkningsgrupper. Alle analyseresultater skal være forklarlige og tolkbare: Black box-løsninger egner seg ikke for å ta viktige beslutninger.

Konklusjon

Hovedutfordringene for datavitenskap i 2024 vil være knyttet til datakvalitet, kommunikasjon med selskapet, integrering av modeller i IT-infrastrukturen og søken etter en balanse mellom nøyaktigheten av spådommer og etisk bruk. Videre vil omfanget av datavitenskapelige metoder stadig utvides etter hvert som mer data blir tilgjengelig og verktøyene for å behandle dem blir mer tilgjengelige.

For å lykkes under disse forholdene må fagfolk innen datavitenskap

1. Utvikle systemtenkning og forstå forretningsbehov.
2. Fortsett å lære og mestre nye metoder og verktøy.
3. Etablere kommunikasjon med eksperter på relaterte felt.
4. Respekter etiske prinsipper når du arbeider med data.

Bare på denne måten kan datavitenskap virkelig bli en verdifull ressurs for både bedrifter og samfunnet som helhet. Selv om denne veien ikke er lett, er belønningen verdt det.