Sfidat kryesore të shkencës së të dhënave në 2024

Shkenca e të dhënave po transformon me shpejtësi peizazhin e biznesit, duke u mundësuar kompanive të marrin vendime më të informuara dhe të kuptojnë më mirë klientët e tyre. Sipas ekspertëve, deri në vitin 2022, tregu global për mjetet dhe platformat e të dhënave do të ketë arritur tashmë 128.000 miliardë dollarë.

Megjithatë, integrimi i shkencës së të dhënave në kulturën e korporatës është një proces i vështirë i lidhur me kompleksitete të shumta. Le të thellohemi në sfidat kryesore me të cilat do të përballen profesionistët e të dhënave në vitin 2024 dhe të analizojmë zgjidhjet e mundshme.

Çfarë është shkenca e të dhënave?

Në përgjithësi, qëllimi i shkencës së të dhënave është të nxjerrë njohuri të dobishme nga të dhënat për të ndihmuar bizneset të arrijnë qëllimet e tyre. Puna e një shkencëtari të të dhënave Mund të përfshijë optimizimin e fushatave të marketingut, përmirësimin e efikasitetit të prodhimit, përmirësimin e përvojës së klientit ose inovacionin e produkteve dhe shërbimeve të reja.

Aplikimi i shkencës së të dhënave është tepër i larmishëm. Ketu jane disa shembuj:

• Analiza e biznesit: segmentimi i klientëve, parashikimi i kërkesës, identifikimi i faktorëve të largimit, ofertat e personalizuara.
• Marketingu: vlerësimi i efektivitetit të fushatave të marketingut, optimizimi i çmimeve dhe promocioneve dhe parashikimi i tendencave të konsumatorit.
• Prodhimi: mirëmbajtja e pajisjeve parashikuese, optimizimi i zinxhirit të furnizimit, kontrolli i cilësisë së produktit.
• Kujdesi shëndetësor: përpunimi i imazhit mjekësor, zhvillimi i barnave, trajtimi i personalizuar bazuar në të dhënat gjenetike.
• Mjedisi urban: Parashikimi i trafikut, optimizimi i funksionimit të shërbimeve komunale, zbulimi i ndërtimeve pa leje duke përdorur imazhe satelitore.

Kjo listë mund të zgjatet pafundësisht. Në thelb, metodat e shkencës së të dhënave janë të zbatueshme në çdo fushë me të dhëna të mjaftueshme për analizë.

Me çfarë sfidash përballen profesionistët e shkencës së të dhënave?

Puna me të dhëna zakonisht përfshin fazat e mëposhtme:

1. Përkufizimi i problemit të biznesit.
2. Mbledhja dhe përgatitja e të dhënave.
3. Analiza e të dhënave eksploruese.
4. Krijimi dhe vlerësimi i modeleve parashikuese.
5. Zbatimi i modeleve në proceset e biznesit.
6. Monitorimi dhe rregullimi i modeleve.

Në secilën nga këto faza, shkencëtarët e të dhënave mund të përballen me sfida të caktuara.

Së pari, ka sfida të të dhënave. Informacioni zakonisht ruhet në sisteme, formate dhe nivele të ndryshme të detajimit. Të dhënat mund të jenë të paplota, të vjetruara ose të përmbajnë gabime. Prandaj, shkencëtarët e të dhënave shpenzojnë një sasi të konsiderueshme kohe (deri në 80% sipas disa vlerësimeve) për mbledhjen, pastrimin dhe përgatitjen e të dhënave. Mjetet e automatizimit që përdorin metoda të inteligjencës artificiale e zgjidhin pjesërisht këtë problem. Për më tepër, është e nevojshme të krijohen procese bashkëpunuese midis ekipeve të kompanisë për të siguruar cilësinë dhe integritetin e të dhënave.

Problemi i dytë i zakonshëm është përfshirja joadekuate e biznesit. Ndonjëherë kërkesat e njësive të biznesit janë të formuluara në mënyrë të paqartë dhe nuk janë të lidhura me parametra të matshëm. Si rezultat, edhe një model ML i ndërtuar në mënyrë perfekte mund të jetë jopraktik në praktikë. Prandaj, është thelbësore që në fillim të përcaktohen kriteret e suksesit të projektit dhe të përfshihen të gjitha palët e interesuara në diskutimin e tyre. Paneli dhe mjetet e vizualizimit të të dhënave janë instrumente efektive për përmirësimin e komunikimit ndërmjet analistëve dhe kompanisë.

Sfidat mund të lindin gjithashtu gjatë fazës së vendosjes së modelit. Integrimi i algoritmeve parashikuese në infrastrukturën ekzistuese të TI-së të kompanisë është një detyrë inxhinierike jo e parëndësishme. Modelet e mësimit të makinerive kërkojnë monitorim dhe përditësim të vazhdueshëm, sepse modelet e të dhënave mund të ndryshojnë me kalimin e kohës. Është e rëndësishme të gjesh një ekuilibër midis fleksibilitetit të modelit, konfidencialitetit të të dhënave dhe kërkesave të sigurisë.

Së fundi, një sfidë e madhe është mungesa e personelit të kualifikuar. Kompanitë kanë nevojë për specialistë të cilët janë të përgatitur mirë në metodat moderne të analizës së të dhënave, të aftë në programim dhe të kenë aftësi në zgjidhjen e problemeve të biznesit. Nuk ka shumë profesionistë kaq të gjithanshëm në treg. Formimi i ekipeve ndërfunksionale të përbërë nga analistë, inxhinierë dhe përfaqësues të kompanive është një mënyrë për të kapërcyer këtë hendek.

Si t'i qasemi saktë zgjidhjes së problemeve të shkencës së të dhënave?

Sigurisht, nuk ka asnjë recetë të vetme për të gjitha situatat. Sidoqoftë, shkencëtarët me përvojë të të dhënave zakonisht ndjekin këtë qasje:

1. Kuptoni kontekstin e biznesit: Përpara se të thelloheni në të dhënat, është thelbësore të kuptoni plotësisht vështirësinë, të diskutoni rezultatin e dëshiruar me klientin dhe të përcaktoni kriteret e suksesit.
2. Analiza e të dhënave eksploruese (EDA): Në këtë fazë, të dhënat eksplorohen, pastrohen dhe vizualizohen. Qëllimi është të formulohen hipoteza paraprake dhe të arrihet një kuptim i përgjithshëm i modeleve në të dhëna.
3. Ndërtimi i një modeli referencë: Përpara se të eksperimentoni me algoritme komplekse, këshillohet të ndërtoni një model të thjeshtë dhe të vlerësoni cilësinë e tij. Kjo ndihmon për të kuptuar nëse ka një sinjal në të dhëna dhe me çfarë mund të krahasohet modeli i ardhshëm.
4. Inxhinieria dhe përzgjedhja e veçorive: Një nga fazat kryesore që përcakton në masë të madhe suksesin e projektit. Përzgjedhja dhe përgatitja e duhur e veçorive e dallon një shkencëtar të mirë të të dhënave nga një mediokër.
5. Zgjedhja dhe akordimi i modelit: Është e rëndësishme të testoni algoritme të ndryshme, të rregulloni parametrat e tyre dhe të vlerësoni cilësinë përmes verifikimit të kryqëzuar. Është thelbësore të sigurohet që modeli të mos jetë i mbivendosur.
6. Vendosja e modelit në prodhim: Vendosja e modelit është një temë e veçantë dhe e rëndësishme që kërkon bashkëpunim me inxhinierët e të dhënave, programuesit dhe DevOps. Ata duhet të sigurojnë funksionimin e qëndrueshëm dhe të besueshëm të modelit në kushte reale.
7. Monitorimi i vazhdueshëm dhe përditësimi i modelit: Modelet e shkencës së të dhënave nuk janë objekte statike, por më tepër entitete "të gjalla", performanca e të cilave mund të ndryshojë me kalimin e kohës. Është thelbësore monitorimi i tyre dhe ritrajnimi i modeleve me të dhëna të reja nëse është e nevojshme.

Për më tepër, profesionistët e shkencës së të dhënave duhet t'i kushtojnë vëmendje çështjeve etike dhe të privatësisë që lidhen me analizën e të dhënave. Përdorimi i të dhënave personale nuk duhet të cenojë të drejtat e njeriut. Modelet nuk duhet të diskriminojnë grupe të caktuara të popullsisë. Të gjitha rezultatet e analizës duhet të jenë të shpjegueshme dhe të interpretueshme: zgjidhjet e kutisë së zezë nuk janë të përshtatshme për marrjen e vendimeve të rëndësishme.

Përfundim

Sfidat kryesore për shkencën e të dhënave në vitin 2024 do të lidhen me cilësinë e të dhënave, komunikimin me kompaninë, integrimin e modeleve në infrastrukturën e IT dhe kërkimin e një ekuilibri midis saktësisë së parashikimeve dhe përdorimit etik. Për më tepër, qëllimi i metodave të shkencës së të dhënave do të zgjerohet vazhdimisht pasi më shumë të dhëna bëhen të disponueshme dhe mjetet për përpunimin e tyre bëhen më të aksesueshme.

Për të pasur sukses në këto kushte, profesionistët e shkencës së të dhënave duhet

1. Zhvilloni të menduarit sistematik dhe kuptoni nevojat e biznesit.
2. Vazhdoni të mësoni dhe zotëroni metoda dhe mjete të reja.
3. Vendosni komunikim me ekspertë në fusha të ngjashme.
4. Respektoni parimet etike kur punoni me të dhëna.

Vetëm në këtë mënyrë shkenca e të dhënave mund të bëhet vërtet një aset i vlefshëm si për kompanitë ashtu edhe për shoqërinë në tërësi. Edhe pse kjo rrugë nuk është e lehtë, shpërblimi ia vlen.