Principalele provocări ale științei datelor în 2024

Știința datelor transformă rapid peisajul afacerilor, permițând companiilor să ia decizii mai informate și să își înțeleagă mai bine clienții. Potrivit experților, până în 2022, piața globală a instrumentelor și platformelor de date va ajunge deja la 128.000 de miliarde de dolari.

Cu toate acestea, integrarea științei datelor în cultura corporativă este un proces dificil asociat cu numeroase complexități. Să ne aprofundăm în principalele provocări cu care se vor confrunta profesioniștii de date în 2024 și să analizăm posibilele soluții.

Ce este știința datelor?

În linii mari, scopul științei datelor este de a extrage informații utile din date pentru a ajuta companiile să-și atingă obiectivele. Meseria de cercetător al datelor Poate implica optimizarea campaniilor de marketing, îmbunătățirea eficienței producției, îmbunătățirea experienței clienților sau inovarea de noi produse și servicii.

Aplicarea științei datelor este incredibil de diversă. Aici sunt cateva exemple:

• Analiza afacerii: segmentarea clientilor, prognoza cererii, identificarea factorilor de abandon, oferte personalizate.
• Marketing: evaluarea eficacității campaniilor de marketing, optimizarea prețurilor și promoțiilor și anticiparea tendințelor consumatorilor.
• Producție: întreținerea echipamentelor predictive, optimizarea lanțului de aprovizionare, controlul calității produselor.
• Asistență medicală: prelucrarea imaginilor medicale, dezvoltarea medicamentelor, tratament personalizat bazat pe date genetice.
• Mediul urban: Predicția traficului, optimizarea operațiunilor serviciilor municipale, detectarea construcțiilor ilegale cu ajutorul imaginilor din satelit.

Această listă ar putea fi extinsă pe termen nelimitat. În esență, metodele științei datelor sunt aplicabile în orice domeniu cu date suficiente pentru analiză.

Cu ce ​​provocări se confruntă profesioniștii din știința datelor?

Lucrul cu date implică de obicei următoarele etape:

1. Definirea problemei afacerii.
2. Colectarea și pregătirea datelor.
3. Analiza exploratorie a datelor.
4. Crearea si evaluarea modelelor predictive.
5. Implementarea modelelor în procesele de afaceri.
6. Monitorizarea si reglarea modelelor.

În fiecare dintre aceste etape, oamenii de știință de date pot întâmpina anumite provocări.

În primul rând, există provocări legate de date. Informațiile sunt de obicei stocate în diferite sisteme, formate și niveluri de granularitate. Datele pot fi incomplete, depășite sau pot conține erori. Prin urmare, oamenii de știință de date petrec o cantitate semnificativă de timp (până la 80% după unele estimări) colectând, curățând și pregătind date. Instrumentele de automatizare care folosesc metode de inteligență artificială rezolvă parțial această problemă. În plus, este necesar să se stabilească procese de colaborare între echipele companiei pentru a asigura calitatea și integritatea datelor.

A doua problemă comună este implicarea inadecvată a afacerilor. Uneori, solicitările unității de afaceri sunt formulate neclar și nu sunt legate de parametri măsurabili. Ca rezultat, chiar și un model ML construit perfect poate fi nepractic în practică. Prin urmare, este crucial să se definească criteriile de succes a proiectului de la început și să se implice toate părțile interesate în discuția lor. Tablourile de bord și instrumentele de vizualizare a datelor sunt instrumente eficiente pentru îmbunătățirea comunicării dintre analiști și companie.

Pot apărea provocări și în timpul fazei de implementare a modelului. Integrarea algoritmilor predictivi în infrastructura IT existentă a companiei este o sarcină de inginerie nebanală. Modelele de învățare automată necesită monitorizare și actualizare constantă, deoarece modelele de date se pot schimba în timp. Este important să găsiți un echilibru între flexibilitatea modelului, confidențialitatea datelor și cerințele de securitate.

În cele din urmă, o provocare majoră este lipsa de personal calificat. Companiile au nevoie de specialiști care sunt bine versați în metodele moderne de analiză a datelor, sunt competenți în programare și au abilitățile de a rezolva problemele de afaceri. Nu există mulți profesioniști atât de versatili pe piață. Formarea de echipe interfuncționale formate din analiști, ingineri și reprezentanți ai companiei este o modalitate de a reduce acest decalaj.

Cum să abordați corect rezolvarea problemelor de știință a datelor?

Cu siguranță, nu există o singură rețetă pentru toate situațiile. Cu toate acestea, oamenii de știință de date cu experiență urmează de obicei această abordare:

1. Înțelegeți contextul afacerii: înainte de a explora datele, este esențial să înțelegeți în detaliu dificultatea, să discutați cu clientul rezultatul dorit și să definiți criteriile de succes.
2. Analiza exploratorie a datelor (EDA): În această fază, datele sunt explorate, curățate și vizualizate. Scopul este de a formula ipoteze preliminare și de a obține o înțelegere generală a tiparelor din date.
3. Construirea unui model de referință: Înainte de a experimenta algoritmi complecși, este recomandabil să construiți un model simplu și să evaluați calitatea acestuia. Acest lucru ajută la înțelegerea dacă există un semnal în date și cu ce poate fi comparat viitorul model.
4. Inginerie și selecția caracteristicilor: una dintre etapele cheie care determină în mare măsură succesul proiectului. Selecția și pregătirea corespunzătoare a caracteristicilor distinge un bun cercetător de date de unul mediocru.
5. Selecția și reglarea modelului: este important să se testeze diverși algoritmi, să le ajusteze parametrii și să se evalueze calitatea prin validare încrucișată. Este esențial să vă asigurați că modelul nu este suprainstalat.
6. Implementarea modelului în producție: Implementarea modelului este un subiect separat și important care necesită colaborarea cu inginerii de date, programatori și DevOps. Acestea trebuie să asigure funcționarea stabilă și fiabilă a modelului în condiții reale.
7. Monitorizare continuă și actualizare a modelelor: Modelele de știință a datelor nu sunt artefacte statice, ci mai degrabă entități „vii” ale căror performanțe se pot schimba în timp. Este esențial să le monitorizați și să reinstruiți modelele cu date noi, dacă este necesar.

În plus, profesioniștii în știința datelor trebuie să acorde o atenție deosebită problemelor etice și de confidențialitate legate de analiza datelor. Utilizarea datelor cu caracter personal nu trebuie să încalce drepturile omului. Modelele nu ar trebui să discrimineze anumite grupuri de populație. Toate rezultatele analizei trebuie să fie explicabile și interpretabile: soluțiile cutie neagră nu sunt potrivite pentru a lua decizii importante.

Concluzie

Principalele provocări pentru data science în 2024 vor fi legate de calitatea datelor, comunicarea cu compania, integrarea modelelor în infrastructura IT și căutarea unui echilibru între acuratețea predicțiilor și utilizarea etică. În plus, domeniul de aplicare al metodelor de știință a datelor se va extinde în mod constant pe măsură ce mai multe date devin disponibile și instrumentele de procesare a acestora devin mai accesibile.

Pentru a reuși în aceste condiții, profesioniștii în știința datelor trebuie

1. Dezvoltați gândirea sistemică și înțelegeți nevoile afacerii.
2. Continuați să învățați și să stăpâniți noi metode și instrumente.
3. Stabiliți o comunicare cu experți în domenii conexe.
4. Respectați principiile etice atunci când lucrați cu date.

Numai în acest fel știința datelor poate deveni cu adevărat un atu valoros atât pentru companii, cât și pentru societate în ansamblu. Deși acest drum nu este ușor, recompensa merită.