Основные вызовы науки о данных в 2024 году

Наука о данных быстро меняет бизнес-среду, позволяя компаниям принимать более обоснованные решения и лучше понимать своих клиентов. По оценкам экспертов, к 2022 году мировой рынок инструментов и платформ обработки данных достигнет уже 128.000 миллиардов долларов.

Однако интеграция науки о данных в корпоративную культуру — сложный процесс, связанный с многочисленными сложностями. Давайте углубимся в основные проблемы, с которыми специалисты по обработке данных столкнутся в 2024 году, и проанализируем возможные решения.

Что такое наука о данных?

В широком смысле цель науки о данных — извлечь из данных полезную информацию, которая поможет бизнесу достичь своих целей. Работа специалиста по данным Это может включать оптимизацию маркетинговых кампаний, повышение эффективности производства, улучшение качества обслуживания клиентов или внедрение новых продуктов и услуг.

Применение науки о данных невероятно разнообразно. Вот некоторые примеры:

• Бизнес-анализ: сегментация клиентов, прогнозирование спроса, выявление факторов оттока, персонализированные предложения.
• Маркетинг: оценка эффективности маркетинговых кампаний, оптимизация цен и рекламных акций, прогнозирование потребительских тенденций.
• Производство: прогнозное обслуживание оборудования, оптимизация цепочек поставок, контроль качества продукции.
• Здравоохранение: обработка медицинских изображений, разработка лекарств, персонализированное лечение на основе генетических данных.
• Городская среда: прогнозирование дорожного движения, оптимизация работы муниципальных служб, выявление незаконного строительства с использованием спутниковых изображений.

Этот список можно продолжать бесконечно. По сути, методы науки о данных применимы в любой области, где имеется достаточно данных для анализа.

С какими проблемами сталкиваются профессионалы в области науки о данных?

Работа с данными обычно включает в себя следующие этапы:

1. Определение бизнес-задачи.
2. Сбор и подготовка данных.
3. Разведочный анализ данных.
4. Создание и оценка прогнозных моделей.
5. Внедрение моделей в бизнес-процессы.
6. Мониторинг и настройка моделей.

На каждом из этих этапов ученые, работающие с данными, могут столкнуться с определенными проблемами.

Во-первых, существуют проблемы с данными. Информация обычно хранится в разных системах, форматах и ​​уровнях детализации. Данные могут быть неполными, устаревшими или содержать ошибки. Поэтому специалисты по обработке данных тратят значительное количество времени (по некоторым оценкам, до 80%) на сбор, очистку и подготовку данных. Средства автоматизации, использующие методы искусственного интеллекта, частично решают эту проблему. Кроме того, необходимо наладить процессы сотрудничества между командами компании для обеспечения качества и целостности данных.

Вторая распространенная проблема – недостаточное участие бизнеса. Иногда запросы бизнес-подразделений сформулированы нечетко и не привязаны к измеримым параметрам. В результате даже идеально построенная модель машинного обучения может оказаться непрактичной на практике. Поэтому крайне важно с самого начала определить критерии успеха проекта и привлечь к их обсуждению все заинтересованные стороны. Дашборды и инструменты визуализации данных — эффективные инструменты улучшения коммуникации между аналитиками и компанией.

Проблемы могут также возникнуть на этапе развертывания модели. Интеграция прогнозных алгоритмов в существующую ИТ-инфраструктуру компании — нетривиальная инженерная задача. Модели машинного обучения требуют постоянного мониторинга и обновления, поскольку шаблоны данных могут меняться со временем. Важно найти баланс между гибкостью модели, конфиденциальностью данных и требованиями безопасности.

Наконец, серьезной проблемой является нехватка квалифицированных кадров. Компаниям нужны специалисты, хорошо владеющие современными методами анализа данных, владеющие программированием, имеющие навыки решения бизнес-задач. На рынке не так много профессионалов, столь универсальных. Формирование межфункциональных команд, состоящих из аналитиков, инженеров и представителей компаний, — один из способов преодолеть этот разрыв.

Как правильно подойти к решению задач Data Science?

Конечно, не существует единого рецепта для всех ситуаций. Однако опытные исследователи данных обычно следуют этому подходу:

1. Понимание бизнес-контекста. Прежде чем углубляться в данные, крайне важно тщательно понять сложность, обсудить желаемый результат с клиентом и определить критерии успеха.
2. Исследовательский анализ данных (EDA). На этом этапе данные исследуются, очищаются и визуализируются. Цель — сформулировать предварительные гипотезы и получить общее представление о закономерностях в данных.
3. Построение эталонной модели: Прежде чем экспериментировать со сложными алгоритмами, желательно построить простую модель и оценить ее качество. Это помогает понять, есть ли в данных сигнал и с чем можно сравнить будущую модель.
4. Проектирование и выбор функций: один из ключевых этапов, который во многом определяет успех проекта. Правильный выбор и подготовка функций отличает хорошего специалиста по данным от посредственного.
5. Выбор и настройка модели. Важно тестировать различные алгоритмы, корректировать их параметры и оценивать качество посредством перекрестной проверки. Очень важно убедиться, что модель не переоснащена.
6. Развертывание модели в рабочей среде. Развертывание модели — это отдельная и важная тема, требующая сотрудничества с инженерами по обработке данных, программистами и DevOps. Они должны обеспечить стабильную и надежную работу модели в реальных условиях.
7. Непрерывный мониторинг и обновление моделей. Модели науки о данных — это не статические артефакты, а скорее «живые» сущности, производительность которых может меняться с течением времени. Очень важно отслеживать их и при необходимости переобучать модели на новых данных.

Кроме того, специалисты по науке о данных должны уделять пристальное внимание вопросам этики и конфиденциальности, связанным с анализом данных. Использование персональных данных не должно нарушать права человека. Модели не должны дискриминировать определенные группы населения. Все результаты анализа должны быть объяснимы и интерпретируемы: решения «черного ящика» не подходят для принятия важных решений.

Заключение

Основные вызовы для науки о данных в 2024 году будут связаны с качеством данных, коммуникацией с компанией, интеграцией моделей в ИТ-инфраструктуру и поиском баланса между точностью прогнозов и этичным использованием. Более того, сфера применения методов науки о данных будет постоянно расширяться по мере того, как становится доступно больше данных и инструменты для их обработки.

Чтобы добиться успеха в этих условиях, специалисты по науке о данных должны

1. Развивайте системное мышление и понимайте потребности бизнеса.
2. Продолжайте изучать и осваивать новые методы и инструменты.
3. Наладить общение со специалистами в смежных областях.
4. Соблюдайте этические принципы при работе с данными.

Только таким образом наука о данных действительно сможет стать ценным активом как для компаний, так и для общества в целом. Хоть этот путь и непрост, награда того стоит.