Główne wyzwania data science w 2024 roku

Analiza danych szybko zmienia krajobraz biznesowy, umożliwiając firmom podejmowanie bardziej świadomych decyzji i lepsze zrozumienie swoich klientów. Według ekspertów do 2022 roku światowy rynek narzędzi i platform danych osiągnie już wartość 128.000 miliardów dolarów.

Jednak integracja analityki danych z kulturą korporacyjną to trudny proces, obarczony licznymi złożonościami. Zagłębmy się w główne wyzwania, jakie staną przed profesjonalistami zajmującymi się danymi w 2024 roku i przeanalizujmy możliwe rozwiązania.

Co to jest nauka o danych?

Ogólnie rzecz biorąc, celem nauki o danych jest wyciągnięcie z danych przydatnych wniosków, które pomogą firmom osiągnąć swoje cele. Zawód analityka danych Może obejmować optymalizację kampanii marketingowych, poprawę wydajności produkcji, poprawę obsługi klienta lub wprowadzenie innowacyjnych produktów i usług.

Zastosowanie analityki danych jest niezwykle różnorodne. Oto kilka przykładów:

• Analiza biznesowa: segmentacja klientów, prognozowanie popytu, identyfikacja czynników rezygnujących, spersonalizowane oferty.
• Marketing: ocena efektywności kampanii marketingowych, optymalizacja cen i promocji oraz przewidywanie trendów konsumenckich.
• Produkcja: predykcyjna konserwacja sprzętu, optymalizacja łańcucha dostaw, kontrola jakości produktu.
• Opieka zdrowotna: przetwarzanie obrazu medycznego, opracowywanie leków, spersonalizowane leczenie w oparciu o dane genetyczne.
• Środowisko miejskie: Predykcja ruchu, optymalizacja funkcjonowania służb komunalnych, wykrywanie nielegalnych budów za pomocą zdjęć satelitarnych.

Listę tę można wydłużać w nieskończoność. Zasadniczo metody nauki o danych mają zastosowanie w każdej dziedzinie, w której znajdują się wystarczające dane do analizy.

Jakie wyzwania stoją przed specjalistami zajmującymi się analizą danych?

Praca z danymi zazwyczaj składa się z następujących etapów:

1. Definicja problemu biznesowego.
2. Gromadzenie i przygotowanie danych.
3. Analiza danych rozpoznawczych.
4. Tworzenie i ocena modeli predykcyjnych.
5. Wdrażanie modeli w procesach biznesowych.
6. Monitorowanie i dostosowywanie modeli.

Na każdym z tych etapów badacze danych mogą napotkać pewne wyzwania.

Po pierwsze, istnieją wyzwania związane z danymi. Informacje są zwykle przechowywane w różnych systemach, formatach i na różnych poziomach szczegółowości. Dane mogą być niekompletne, nieaktualne lub zawierać błędy. Dlatego badacze danych spędzają znaczną ilość czasu (według niektórych szacunków nawet 80%) na zbieraniu, czyszczeniu i przygotowywaniu danych. Narzędzia automatyzujące wykorzystujące metody sztucznej inteligencji częściowo rozwiązują ten problem. Dodatkowo konieczne jest ustanowienie procesów współpracy pomiędzy zespołami firmy, aby zapewnić jakość i integralność danych.

Drugim częstym problemem jest niewystarczające zaangażowanie biznesu. Czasami żądania jednostek biznesowych są sformułowane niejasno i nie są powiązane z mierzalnymi parametrami. W rezultacie nawet doskonale skonstruowany model ML może być niepraktyczny w praktyce. Dlatego tak istotne jest określenie od początku kryteriów sukcesu projektu i włączenie w dyskusję wszystkich zainteresowanych stron. Dashboardy i narzędzia do wizualizacji danych są skutecznymi narzędziami usprawniającymi komunikację analityków z firmą.

Wyzwania mogą pojawić się także na etapie wdrażania modelu. Integracja algorytmów predykcyjnych z istniejącą infrastrukturą informatyczną firmy jest nietrywialnym zadaniem inżynierskim. Modele uczenia maszynowego wymagają ciągłego monitorowania i aktualizacji, ponieważ wzorce danych mogą zmieniać się w czasie. Ważne jest, aby znaleźć równowagę pomiędzy elastycznością modelu, poufnością danych i wymogami bezpieczeństwa.

Wreszcie poważnym wyzwaniem jest niedobór wykwalifikowanego personelu. Firmy potrzebują specjalistów, którzy dobrze znają nowoczesne metody analizy danych, biegle programują i posiadają umiejętności rozwiązywania problemów biznesowych. Niewielu jest na rynku tak wszechstronnych specjalistów. Jednym ze sposobów wypełnienia tej luki jest tworzenie interdyscyplinarnych zespołów składających się z analityków, inżynierów i przedstawicieli firmy.

Jak prawidłowo podejść do rozwiązywania problemów związanych z analityką danych?

Oczywiście nie ma jednej recepty na każdą sytuację. Jednak doświadczeni badacze danych zazwyczaj stosują takie podejście:

1. Zrozumienie kontekstu biznesowego: Przed zagłębieniem się w dane ważne jest dokładne zrozumienie trudności, omówienie z klientem pożądanego wyniku i zdefiniowanie kryteriów sukcesu.
2. Eksploracyjna analiza danych (EDA): na tym etapie dane są eksplorowane, oczyszczane i wizualizowane. Celem jest sformułowanie wstępnych hipotez i uzyskanie ogólnego zrozumienia wzorców występujących w danych.
3. Budowa modelu referencyjnego: Przed przystąpieniem do eksperymentowania ze złożonymi algorytmami wskazane jest zbudowanie prostego modelu i ocena jego jakości. Pomaga to zrozumieć, czy w danych występuje sygnał i do czego można porównać przyszły model.
4. Inżynieria i wybór funkcji: Jeden z kluczowych etapów, który w dużej mierze decyduje o powodzeniu projektu. Właściwy dobór i przygotowanie cech odróżnia dobrego analityka danych od przeciętnego.
5. Wybór i strojenie modelu: Ważne jest testowanie różnych algorytmów, dostosowywanie ich parametrów i ocena jakości poprzez weryfikację krzyżową. Ważne jest, aby upewnić się, że model nie jest nadmiernie dopasowany.
6. Wdrożenie modelu na produkcję: Wdrożenie modelu to osobny i ważny temat, który wymaga współpracy z inżynierami danych, programistami i DevOps. Muszą zapewnić stabilną i niezawodną pracę modelu w rzeczywistych warunkach.
7. Ciągłe monitorowanie i aktualizacja modeli: modele analizy danych nie są statycznymi artefaktami, ale raczej „żywymi” bytami, których wydajność może zmieniać się w czasie. Istotne jest ich monitorowanie i w razie potrzeby przekwalifikowanie modeli z wykorzystaniem nowych danych.

Ponadto specjaliści zajmujący się nauką o danych muszą zwracać szczególną uwagę na kwestie etyczne i dotyczące prywatności związane z analizą danych. Wykorzystywanie danych osobowych nie może naruszać praw człowieka. Modele nie powinny dyskryminować pewnych grup populacji. Wszystkie wyniki analiz muszą być łatwe do wyjaśnienia i interpretacji: rozwiązania typu „czarna skrzynka” nie nadają się do podejmowania ważnych decyzji.

Wnioski

Główne wyzwania data science w 2024 roku będą związane z jakością danych, komunikacją z firmą, integracją modeli z infrastrukturą IT oraz poszukiwaniem równowagi pomiędzy trafnością przewidywań a etyką wykorzystania. Co więcej, zakres metod nauki o danych będzie stale się poszerzał w miarę zwiększania się dostępności danych i zwiększania dostępności narzędzi do ich przetwarzania.

Aby odnieść sukces w takich warunkach, specjaliści zajmujący się analizą danych muszą to zrobić

1. Rozwijaj myślenie systemowe i zrozum potrzeby biznesowe.
2. Kontynuuj naukę i opanowywanie nowych metod i narzędzi.
3. Nawiąż kontakt z ekspertami z pokrewnych dziedzin.
4. Podczas pracy z danymi należy przestrzegać zasad etycznych.

Tylko w ten sposób analityka danych może naprawdę stać się cennym zasobem zarówno dla firm, jak i społeczeństwa jako całości. Chociaż ta droga nie jest łatwa, nagroda jest tego warta.