Hlavné výzvy dátovej vedy v roku 2024

Dátová veda rýchlo mení podnikateľské prostredie a umožňuje spoločnostiam prijímať informovanejšie rozhodnutia a lepšie porozumieť svojim zákazníkom. Podľa odborníkov do roku 2022 dosiahne svetový trh s dátovými nástrojmi a platformami už 128.000 miliárd dolárov.

Integrácia vedy o údajoch do podnikovej kultúry je však náročný proces spojený s mnohými zložitosťami. Poďme sa ponoriť do hlavných výziev, ktorým budú dátoví profesionáli čeliť v roku 2024, a analyzujeme možné riešenia.

Čo je dátová veda?

Vo všeobecnosti je cieľom vedy o údajoch získať užitočné poznatky z údajov, ktoré pomôžu podnikom dosiahnuť ich ciele. Práca dátového vedca Môže zahŕňať optimalizáciu marketingových kampaní, zlepšenie efektivity výroby, zlepšenie zákazníckej skúsenosti alebo inováciu nových produktov a služieb.

Aplikácia vedy o údajoch je neuveriteľne rôznorodá. Tu je niekoľko príkladov:

• Obchodná analýza: segmentácia zákazníkov, predpovedanie dopytu, identifikácia faktorov miznutia, personalizované ponuky.
• Marketing: hodnotenie efektívnosti marketingových kampaní, optimalizácia cien a akcií a predikcia spotrebiteľských trendov.
• Výroba: prediktívna údržba zariadení, optimalizácia dodávateľského reťazca, kontrola kvality produktov.
• Zdravotná starostlivosť: spracovanie medicínskych snímok, vývoj liekov, personalizovaná liečba na základe genetických údajov.
• Mestské prostredie: Predikcia dopravy, optimalizácia prevádzky komunálnych služieb, odhaľovanie čiernej stavby pomocou satelitných snímok.

Tento zoznam by sa mohol predĺžiť na neurčito. Metódy vedy o údajoch sú v podstate použiteľné v akejkoľvek oblasti s dostatočnými údajmi na analýzu.

Akým výzvam čelia profesionáli v oblasti dátovej vedy?

Práca s údajmi zvyčajne zahŕňa nasledujúce fázy:

1. Definícia obchodného problému.
2. Zber a príprava údajov.
3. Prieskumná analýza údajov.
4. Tvorba a vyhodnocovanie prediktívnych modelov.
5. Nasadenie modelov v podnikových procesoch.
6. Monitorovanie a úprava modelov.

V každej z týchto fáz sa môžu dátoví vedci stretnúť s určitými výzvami.

Po prvé, existujú problémy s údajmi. Informácie sú zvyčajne uložené v rôznych systémoch, formátoch a úrovniach granularity. Údaje môžu byť neúplné, neaktuálne alebo môžu obsahovať chyby. Vedci zaoberajúci sa údajmi preto trávia značné množstvo času (podľa niektorých odhadov až 80 %) zhromažďovaním, čistením a prípravou údajov. Tento problém čiastočne riešia automatizačné nástroje, ktoré využívajú metódy umelej inteligencie. Okrem toho je potrebné zaviesť procesy spolupráce medzi firemnými tímami, aby sa zabezpečila kvalita a integrita údajov.

Druhým častým problémom je neadekvátna podnikateľská angažovanosť. Niekedy sú požiadavky obchodných jednotiek formulované nejasne a nie sú spojené s merateľnými parametrami. Výsledkom je, že aj dokonale skonštruovaný ML model môže byť v praxi nepraktický. Preto je kľúčové definovať kritériá úspešnosti projektu od začiatku a zapojiť všetky zainteresované strany do ich diskusie. Dashboardy a nástroje na vizualizáciu dát sú efektívnymi nástrojmi na zlepšenie komunikácie medzi analytikmi a spoločnosťou.

Výzvy môžu nastať aj počas fázy nasadzovania modelu. Integrácia prediktívnych algoritmov do existujúcej IT infraštruktúry spoločnosti je netriviálna inžinierska úloha. Modely strojového učenia vyžadujú neustále monitorovanie a aktualizáciu, pretože vzory údajov sa môžu časom meniť. Je dôležité nájsť rovnováhu medzi flexibilitou modelu, dôvernosťou údajov a bezpečnostnými požiadavkami.

Napokon, veľkou výzvou je nedostatok kvalifikovaného personálu. Spoločnosti potrebujú špecialistov, ktorí sú dobre oboznámení s modernými metódami analýzy údajov, ovládajú programovanie a majú zručnosti na riešenie obchodných problémov. Na trhu nie je veľa takých všestranných profesionálov. Vytvorenie medzifunkčných tímov zložených z analytikov, inžinierov a zástupcov spoločností je jedným zo spôsobov, ako preklenúť túto medzeru.

Ako správne pristupovať k riešeniu problémov data science?

Iste, neexistuje jednotný recept na všetky situácie. Skúsení vedci v oblasti údajov však zvyčajne používajú tento prístup:

1. Pochopte obchodný kontext: Pred ponorením sa do údajov je dôležité dôkladne pochopiť problém, prediskutovať požadovaný výsledok s klientom a definovať kritériá úspechu.
2. Prieskumná analýza údajov (EDA): V tejto fáze sa údaje skúmajú, čistia a vizualizujú. Cieľom je formulovať predbežné hypotézy a získať všeobecné pochopenie vzorcov v údajoch.
3. Konštrukcia referenčného modelu: Pred experimentovaním so zložitými algoritmami je vhodné zostaviť jednoduchý model a vyhodnotiť jeho kvalitu. To pomáha pochopiť, či je v údajoch signál a s čím možno budúci model porovnať.
4. Inžinierstvo a výber funkcií: Jedna z kľúčových fáz, ktorá do značnej miery určuje úspech projektu. Správny výber a príprava funkcií odlišuje dobrého dátového vedca od priemerného.
5. Výber a ladenie modelu: Dôležité je testovať rôzne algoritmy, upravovať ich parametre a hodnotiť kvalitu krížovou validáciou. Je nevyhnutné zabezpečiť, aby model nebol nadmerne vybavený.
6. Nasadenie modelu do produkcie: Nasadenie modelu je samostatná a dôležitá téma, ktorá si vyžaduje spoluprácu s dátovými inžiniermi, programátormi a DevOps. Musia zabezpečiť stabilnú a spoľahlivú prevádzku modelu v reálnych podmienkach.
7. Nepretržité monitorovanie a aktualizácia modelov: Dátové vedecké modely nie sú statické artefakty, ale skôr „živé“ entity, ktorých výkon sa môže časom meniť. Je nevyhnutné ich monitorovať a v prípade potreby preškoliť modely s novými údajmi.

Profesionáli v oblasti vedy o údajoch musia navyše venovať veľkú pozornosť etickým otázkam a otázkam ochrany súkromia súvisiacim s analýzou údajov. Používanie osobných údajov nesmie porušovať ľudské práva. Modely by nemali diskriminovať určité skupiny obyvateľstva. Všetky výsledky analýzy musia byť vysvetliteľné a interpretovateľné: riešenia čiernej skrinky nie sú vhodné na prijímanie dôležitých rozhodnutí.

Záver

Hlavné výzvy pre dátovú vedu v roku 2024 budú súvisieť s kvalitou dát, komunikáciou so spoločnosťou, integráciou modelov do IT infraštruktúry a hľadaním rovnováhy medzi presnosťou predpovedí a etickým využívaním. Okrem toho sa rozsah metód vedy o údajoch bude neustále rozširovať, pretože bude k dispozícii viac údajov a nástroje na ich spracovanie budú dostupnejšie.

Aby v týchto podmienkach uspeli, musia profesionáli v oblasti dátovej vedy

1. Rozvíjajte systémové myslenie a pochopte obchodné potreby.
2. Pokračujte v učení a osvojovaní si nových metód a nástrojov.
3. Nadviažte komunikáciu s odborníkmi v príbuzných oblastiach.
4. Pri práci s dátami rešpektujte etické princípy.

Len tak sa môže dátová veda skutočne stať cenným prínosom pre spoločnosti aj spoločnosť ako celok. Aj keď táto cesta nie je jednoduchá, odmena stojí za to.