Главни изазови науке о подацима у 2024

Наука о подацима убрзано трансформише пословни пејзаж, омогућавајући компанијама да доносе боље информисане одлуке и боље разумеју своје клијенте. Према експертима, до 2022. глобално тржиште алата и платформи за податке ће већ достићи 128.000 милијарди долара.

Међутим, интеграција науке о подацима у корпоративну културу је тежак процес повезан са бројним сложеностима. Хајде да се удубимо у главне изазове са којима ће се стручњаци за податке суочити 2024. и анализирамо могућа решења.

Шта је наука о подацима?

Уопштено говорећи, циљ науке о подацима је да извуче корисне увиде из података како би помогли предузећима да постигну своје циљеве. Посао научника података То може укључивати оптимизацију маркетиншких кампања, побољшање ефикасности производње, побољшање корисничког искуства или иновирање нових производа и услуга.

Примена науке о подацима је невероватно разнолика. Ево неколико примера:

• Пословна анализа: сегментација купаца, предвиђање потражње, идентификација фактора одлива, персонализоване понуде.
• Маркетинг: процена ефикасности маркетиншких кампања, оптимизација цена и промоција и предвиђање потрошачких трендова.
• Производња: предиктивно одржавање опреме, оптимизација ланца снабдевања, контрола квалитета производа.
• Здравство: обрада медицинске слике, развој лекова, персонализовани третман заснован на генетским подацима.
• Урбано окружење: Предвиђање саобраћаја, оптимизација рада комуналних служби, откривање нелегалне градње помоћу сателитских снимака.

Ова листа би се могла продужавати на неодређено време. У суштини, методе науке о подацима су применљиве у било којој области са довољно података за анализу.

Са којим изазовима се суочавају стручњаци за науку о подацима?

Рад са подацима обично укључује следеће фазе:

1. Дефиниција пословног проблема.
2. Прикупљање и припрема података.
3. Истраживачка анализа података.
4. Креирање и евалуација предиктивних модела.
5. Примена модела у пословним процесима.
6. Праћење и прилагођавање модела.

У свакој од ових фаза, научници података могу наићи на одређене изазове.

Прво, постоје изазови са подацима. Информације се обично чувају у различитим системима, форматима и нивоима грануларности. Подаци могу бити непотпуни, застарели или садрже грешке. Стога научници података троше значајну количину времена (до 80% према неким проценама) прикупљајући, чистећи и припремајући податке. Алати за аутоматизацију који користе методе вештачке интелигенције делимично решавају овај проблем. Поред тога, неопходно је успоставити процесе сарадње између тимова компаније како би се обезбедио квалитет и интегритет података.

Други уобичајени проблем је неадекватно ангажовање предузећа. Понекад су захтеви пословних јединица нејасно формулисани и нису повезани са мерљивим параметрима. Као резултат, чак и савршено конструисан МЛ модел може бити непрактичан у пракси. Стога је од кључног значаја да се од почетка дефинишу критеријуми успеха пројекта и да се у њихову дискусију укључе све заинтересоване стране. Контролне табле и алати за визуелизацију података су ефикасни инструменти за побољшање комуникације између аналитичара и компаније.

Изазови се такође могу појавити током фазе примене модела. Интеграција предиктивних алгоритама у постојећу ИТ инфраструктуру компаније је нетривијалан инжењерски задатак. Модели машинског учења захтевају стално праћење и ажурирање јер се обрасци података могу мењати током времена. Важно је пронаћи равнотежу између флексибилности модела, поверљивости података и безбедносних захтева.

Коначно, велики изазов је недостатак квалификованог особља. Компанији су потребни стручњаци који су добро упућени у савремене методе анализе података, вешти у програмирању и вештине у решавању пословних проблема. На тржишту нема много овако разноврсних професионалаца. Формирање међуфункционалних тимова састављених од аналитичара, инжењера и представника компанија је један од начина да се премости овај јаз.

Како правилно приступити решавању проблема науке о подацима?

Наравно, не постоји јединствен рецепт за све ситуације. Међутим, искусни научници података обично следе овај приступ:

1. Разумети пословни контекст: Пре него што уђемо у податке, кључно је да темељно разумете потешкоћу, разговарате о жељеном исходу са клијентом и дефинишете критеријуме успеха.
2. Експлораторна анализа података (ЕДА): У овој фази, подаци се истражују, чисте и визуализују. Циљ је формулисати прелиминарне хипотезе и добити опште разумевање образаца у подацима.
3. Конструкција референтног модела: Пре експериментисања са сложеним алгоритмима, препоручљиво је изградити једноставан модел и проценити његов квалитет. Ово помаже да се разуме да ли постоји сигнал у подацима и са чиме се будући модел може упоредити.
4. Инжењеринг и избор карактеристика: Једна од кључних фаза која у великој мери одређује успех пројекта. Правилан одабир и припрема карактеристика разликује доброг научника података од осредњег.
5. Избор и подешавање модела: Важно је тестирати различите алгоритме, прилагодити њихове параметре и проценити квалитет кроз унакрсну валидацију. Неопходно је осигурати да модел није превише опремљен.
6. Примена модела у производњу: Примена модела је посебна и важна тема која захтева сарадњу са инжењерима података, програмерима и ДевОпс-ом. Они морају осигурати стабилан и поуздан рад модела у реалним условима.
7. Континуирано праћење и ажурирање модела: Модели науке о подацима нису статични артефакти, већ „живи“ ентитети чије се перформансе могу променити током времена. Неопходно је пратити их и поново обучавати моделе новим подацима ако је потребно.

Поред тога, стручњаци за науку података морају посветити велику пажњу етичким питањима и питањима приватности у вези са анализом података. Коришћење личних података не сме да крши људска права. Модели не би требало да дискриминишу одређене групе становништва. Сви резултати анализе морају бити објашњиви и разумљиви: решења црне кутије нису погодна за доношење важних одлука.

Закључак

Главни изазови за науку о подацима у 2024. години биће везани за квалитет података, комуникацију са компанијом, интеграцију модела у ИТ инфраструктуру и тражење баланса између тачности предвиђања и етичке употребе. Штавише, обим метода науке о подацима ће се стално ширити како све више података буде доступно, а алати за њихову обраду постају доступнији.

Да би успели у овим условима, стручњаци за науку података морају

1. Развити системско размишљање и разумети пословне потребе.
2. Наставите са учењем и савладавањем нових метода и алата.
3. Успоставите комуникацију са стручњацима из сродних области.
4. Поштујте етичке принципе када радите са подацима.

Само на овај начин наука о подацима може заиста постати драгоцена имовина и за компаније и за друштво у целини. Иако овај пут није лак, награда је вредна тога.