Principais desafios da ciência de dados em 2024

A ciência de dados está transformando rapidamente o cenário empresarial, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e entendam melhor seus clientes. Segundo especialistas, até 2022, o mercado global de ferramentas e plataformas de dados já terá atingido 128.000 mil milhões de dólares.

No entanto, integrar a ciência de dados na cultura corporativa é um processo difícil associado a inúmeras complexidades. Vamos nos aprofundar nos principais desafios que os profissionais de dados enfrentarão em 2024 e analisar possíveis soluções.

O que é ciência de dados?

Em termos gerais, o objetivo da ciência de dados é extrair insights úteis dos dados para ajudar as empresas a atingirem os seus objetivos. O trabalho de um cientista de dados Pode envolver a otimização de campanhas de marketing, a melhoria da eficiência da produção, a melhoria da experiência do cliente ou a inovação de novos produtos e serviços.

A aplicação da ciência de dados é incrivelmente diversificada. aqui estão alguns exemplos:

• Análise de negócios: segmentação de clientes, previsão de demanda, identificação de fatores de churn, ofertas personalizadas.
• Marketing: avaliação da eficácia de campanhas de marketing, otimização de preços e promoções e previsão de tendências de consumo.
• Fabricação: manutenção preditiva de equipamentos, otimização da cadeia de suprimentos, controle de qualidade do produto.
• Saúde: processamento de imagens médicas, desenvolvimento de medicamentos, tratamento personalizado baseado em dados genéticos.
• Ambiente urbano: Previsão de tráfego, otimização do funcionamento dos serviços municipais, detecção de construções ilegais por meio de imagens de satélite.

Esta lista poderia ser estendida indefinidamente. Essencialmente, os métodos de ciência de dados são aplicáveis ​​em qualquer área com dados suficientes para análise.

Que desafios os profissionais de ciência de dados enfrentam?

Trabalhar com dados geralmente envolve as seguintes etapas:

1. Definição do problema de negócio.
2. Coleta e preparação de dados.
3. Análise exploratória de dados.
4. Criação e avaliação de modelos preditivos.
5. Implantação de modelos em processos de negócios.
6. Acompanhamento e ajuste de modelos.

Em cada uma dessas fases, os cientistas de dados podem encontrar certos desafios.

Primeiro, existem desafios de dados. As informações geralmente são armazenadas em diferentes sistemas, formatos e níveis de granularidade. Os dados podem estar incompletos, desatualizados ou conter erros. Portanto, os cientistas de dados gastam uma quantidade significativa de tempo (até 80%, segundo algumas estimativas) coletando, limpando e preparando dados. Ferramentas de automação que utilizam métodos de inteligência artificial resolvem parcialmente esse problema. Além disso, é necessário estabelecer processos colaborativos entre as equipes da empresa para garantir a qualidade e integridade dos dados.

O segundo problema comum é o envolvimento empresarial inadequado. Às vezes, as solicitações das unidades de negócios são formuladas de forma pouco clara e não estão vinculadas a parâmetros mensuráveis. Como resultado, mesmo um modelo de ML perfeitamente construído pode ser impraticável na prática. Portanto, é crucial definir desde o início os critérios de sucesso do projeto e envolver todas as partes interessadas na sua discussão. Dashboards e ferramentas de visualização de dados são instrumentos eficazes para melhorar a comunicação entre analistas e empresa.

Desafios também podem surgir durante a fase de implantação do modelo. Integrar algoritmos preditivos à infraestrutura de TI existente da empresa não é uma tarefa de engenharia trivial. Os modelos de aprendizado de máquina exigem monitoramento e atualização constantes porque os padrões de dados podem mudar com o tempo. É importante encontrar um equilíbrio entre flexibilidade do modelo, confidencialidade dos dados e requisitos de segurança.

Finalmente, um grande desafio é a escassez de pessoal qualificado. As empresas precisam de especialistas que conheçam métodos modernos de análise de dados, sejam proficientes em programação e tenham habilidades para resolver problemas de negócios. Não existem muitos profissionais tão versáteis no mercado. Formar equipes multifuncionais compostas por analistas, engenheiros e representantes da empresa é uma forma de preencher essa lacuna.

Como abordar corretamente a solução de problemas de ciência de dados?

Certamente não existe uma receita única para todas as situações. No entanto, cientistas de dados experientes normalmente seguem esta abordagem:

1. Entenda o contexto do negócio: Antes de se aprofundar nos dados, é fundamental entender bem a dificuldade, discutir o resultado desejado com o cliente e definir critérios de sucesso.
2. Análise exploratória de dados (EDA): Nesta fase, os dados são explorados, limpos e visualizados. O objetivo é formular hipóteses preliminares e obter uma compreensão geral dos padrões nos dados.
3. Construção de um modelo de referência: Antes de experimentar algoritmos complexos, é aconselhável construir um modelo simples e avaliar a sua qualidade. Isso ajuda a entender se há um sinal nos dados e com o que o modelo futuro pode ser comparado.
4. Seleção de engenharia e recursos: Uma das etapas principais que determina em grande parte o sucesso do projeto. A seleção e preparação adequadas de recursos distinguem um bom cientista de dados de um medíocre.
5. Seleção e ajuste de modelo: É importante testar vários algoritmos, ajustar seus parâmetros e avaliar a qualidade por meio de validação cruzada. É essencial garantir que o modelo não seja superajustado.
6. Implantando o modelo na produção: A implantação do modelo é um tópico separado e importante que requer colaboração com engenheiros de dados, programadores e DevOps. Eles devem garantir a operação estável e confiável do modelo em condições reais.
7. Monitoramento contínuo e atualização de modelos: Os modelos de ciência de dados não são artefatos estáticos, mas sim entidades “vivas” cujo desempenho pode mudar com o tempo. É essencial monitorá-los e treinar novamente os modelos com novos dados, se necessário.

Além disso, os profissionais de ciência de dados devem prestar muita atenção às questões éticas e de privacidade relacionadas à análise de dados. A utilização de dados pessoais não deve violar os direitos humanos. Os modelos não devem discriminar determinados grupos populacionais. Todos os resultados da análise devem ser explicáveis ​​e interpretáveis: soluções de caixa preta não são adequadas para a tomada de decisões importantes.

Conclusão

Os principais desafios da ciência de dados em 2024 estarão relacionados com a qualidade dos dados, a comunicação com a empresa, a integração dos modelos na infraestrutura de TI e a procura do equilíbrio entre a precisão das previsões e a utilização ética. Além disso, o âmbito dos métodos de ciência de dados irá expandir-se constantemente à medida que mais dados se tornam disponíveis e as ferramentas para processá-los se tornam mais acessíveis.

Para ter sucesso nessas condições, os profissionais de ciência de dados devem

1. Desenvolva o pensamento sistêmico e entenda as necessidades do negócio.
2. Continue aprendendo e dominando novos métodos e ferramentas.
3. Estabeleça comunicação com especialistas em áreas afins.
4. Respeite os princípios éticos ao trabalhar com dados.

Só assim a ciência de dados poderá tornar-se verdadeiramente um ativo valioso tanto para as empresas como para a sociedade como um todo. Embora esse caminho não seja fácil, a recompensa vale a pena.