วิทยาการข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ทางธุรกิจอย่างรวดเร็ว ช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้มากขึ้น และเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น ตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุ ภายในปี 2022 ตลาดทั่วโลกสำหรับเครื่องมือและแพลตฟอร์มข้อมูลจะมีมูลค่าสูงถึง 128.000 พันล้านดอลลาร์
อย่างไรก็ตาม การบูรณาการวิทยาการข้อมูลเข้ากับวัฒนธรรมองค์กรเป็นกระบวนการที่ยากลำบากซึ่งเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนมากมาย เรามาเจาะลึกถึงความท้าทายหลักที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจะเผชิญในปี 2024 และวิเคราะห์แนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
พูดอย่างกว้างๆ เป้าหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลเพื่อช่วยให้ธุรกิจบรรลุเป้าหมาย งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า หรือการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ
การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความหลากหลายอย่างไม่น่าเชื่อ นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
- การวิเคราะห์ธุรกิจ: การแบ่งส่วนลูกค้า การคาดการณ์ความต้องการ การระบุปัจจัยการเลิกใช้งาน ข้อเสนอเฉพาะบุคคล
- การตลาด: การประเมินประสิทธิผลของแคมเปญการตลาด การเพิ่มประสิทธิภาพราคาและการส่งเสริมการขาย และการทำนายแนวโน้มของผู้บริโภค
- การผลิต: การบำรุงรักษาอุปกรณ์เชิงคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์
- การดูแลสุขภาพ: การประมวลผลภาพทางการแพทย์ การพัฒนายา การรักษาเฉพาะบุคคลโดยอาศัยข้อมูลทางพันธุกรรม
- สภาพแวดล้อมในเมือง: การทำนายการจราจร การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานบริการของเทศบาล การตรวจจับการก่อสร้างที่ผิดกฎหมายโดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม
รายการนี้สามารถขยายออกไปได้อย่างไม่มีกำหนด โดยพื้นฐานแล้ว วิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำไปใช้ได้ในทุกสาขาที่มีข้อมูลเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์
ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้าง
การทำงานกับข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
- คำจำกัดความของปัญหาทางธุรกิจ
- การรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
- การสร้างและประเมินแบบจำลองการทำนาย
- การปรับใช้แบบจำลองในกระบวนการทางธุรกิจ
- การตรวจสอบและการปรับแต่งแบบจำลอง
ในแต่ละขั้นตอน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเผชิญกับความท้าทายบางประการ
ประการแรก มีความท้าทายด้านข้อมูล โดยทั่วไปข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในระบบ รูปแบบ และระดับรายละเอียดที่แตกต่างกัน ข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์ ล้าสมัย หรือมีข้อผิดพลาด ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงใช้เวลาเป็นจำนวนมาก (มากถึง 80% ตามการประมาณการบางส่วน) ในการรวบรวม ทำความสะอาด และจัดเตรียมข้อมูล เครื่องมืออัตโนมัติที่ใช้วิธีการปัญญาประดิษฐ์ช่วยแก้ปัญหานี้ได้บางส่วน นอกจากนี้ จำเป็นต้องสร้างกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างทีมบริษัทเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูล
ปัญหาที่พบบ่อยประการที่สองคือการมีส่วนร่วมทางธุรกิจไม่เพียงพอ บางครั้งคำขอหน่วยธุรกิจมีการกำหนดไม่ชัดเจนและไม่ได้เชื่อมโยงกับพารามิเตอร์ที่วัดได้ ด้วยเหตุนี้ แม้แต่โมเดล ML ที่สร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์แบบก็ยังไม่สามารถนำไปใช้ได้จริงในทางปฏิบัติ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จของโครงการตั้งแต่เริ่มต้น และให้ผู้มีส่วนได้เสียทุกฝ่ายมีส่วนร่วมในการอภิปราย เครื่องมือแดชบอร์ดและการแสดงภาพข้อมูลเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงการสื่อสารระหว่างนักวิเคราะห์และบริษัท
ความท้าทายอาจเกิดขึ้นในระหว่างขั้นตอนการปรับใช้โมเดล การรวมอัลกอริธึมการคาดการณ์เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่ของบริษัทถือเป็นงานวิศวกรรมที่ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจำเป็นต้องมีการตรวจสอบและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากรูปแบบข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา สิ่งสำคัญคือต้องหาสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นของโมเดล การรักษาความลับของข้อมูล และข้อกำหนดด้านความปลอดภัย
ท้ายที่สุด ความท้าทายที่สำคัญคือการขาดแคลนบุคลากรที่มีคุณสมบัติเหมาะสม บริษัทต่างๆ ต้องการผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม และมีทักษะในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ มีผู้เชี่ยวชาญไม่มากนักในตลาด การจัดตั้งทีมข้ามสายงานซึ่งประกอบด้วยนักวิเคราะห์ วิศวกร และตัวแทนบริษัทเป็นวิธีหนึ่งที่จะลดช่องว่างนี้
วิธีแก้ปัญหา Data Science อย่างถูกต้องทำอย่างไร?
แน่นอนว่าไม่มีสูตรสำเร็จสำหรับทุกสถานการณ์ อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มักจะปฏิบัติตามแนวทางนี้:
- ทำความเข้าใจบริบททางธุรกิจ: ก่อนที่จะเจาะลึกข้อมูล จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความยากลำบากอย่างถี่ถ้วน หารือเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ต้องการกับลูกค้า และกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จ
- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA): ในระยะนี้ ข้อมูลจะถูกสำรวจ ล้างข้อมูล และแสดงภาพ เป้าหมายคือการกำหนดสมมติฐานเบื้องต้นและทำความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับรูปแบบของข้อมูล
- การสร้างแบบจำลองอ้างอิง: ก่อนที่จะทดลองกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อน ขอแนะนำให้สร้างแบบจำลองอย่างง่ายและประเมินคุณภาพ สิ่งนี้ช่วยให้เข้าใจว่ามีสัญญาณในข้อมูลหรือไม่ และโมเดลในอนาคตสามารถเปรียบเทียบได้กับสิ่งใด
- การเลือกทางวิศวกรรมและคุณลักษณะ: หนึ่งในขั้นตอนสำคัญที่กำหนดความสำเร็จของโครงการเป็นส่วนใหญ่ การเลือกและการจัดเตรียมคุณสมบัติที่เหมาะสมทำให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ดีแตกต่างจากนักวิทยาศาสตร์ระดับปานกลาง
- การเลือกโมเดลและการปรับแต่ง: สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบอัลกอริธึมต่างๆ ปรับพารามิเตอร์ และประเมินคุณภาพผ่านการตรวจสอบข้าม จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าโมเดลไม่ได้ถูกติดตั้งมากเกินไป
- การปรับใช้โมเดลสู่การผลิต: การปรับใช้โมเดลเป็นหัวข้อแยกต่างหากและสำคัญที่ต้องอาศัยความร่วมมือกับวิศวกรข้อมูล โปรแกรมเมอร์ และ DevOps พวกเขาต้องมั่นใจถึงการทำงานของแบบจำลองที่เสถียรและเชื่อถือได้ในสภาวะจริง
- การตรวจสอบและการอัปเดตโมเดลอย่างต่อเนื่อง: โมเดลวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่ไม่คงที่ แต่เป็นเอนทิตี "ที่มีชีวิต" ซึ่งประสิทธิภาพสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตรวจสอบและฝึกโมเดลด้วยข้อมูลใหม่หากจำเป็น
นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดกับประเด็นด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้ข้อมูลส่วนบุคคลจะต้องไม่ละเมิดสิทธิมนุษยชน แบบจำลองไม่ควรเลือกปฏิบัติต่อกลุ่มประชากรบางกลุ่ม ผลการวิเคราะห์ทั้งหมดต้องอธิบายและตีความได้: โซลูชันกล่องดำไม่เหมาะสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ
ข้อสรุป
ความท้าทายหลักสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2024 จะเกี่ยวข้องกับคุณภาพข้อมูล การสื่อสารกับบริษัท การบูรณาการโมเดลเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที และการค้นหาความสมดุลระหว่างความแม่นยำของการคาดการณ์และการใช้งานอย่างมีจริยธรรม นอกจากนี้ ขอบเขตของวิธีการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะขยายออกไปอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลมากขึ้นและเครื่องมือในการประมวลผลจะเข้าถึงได้มากขึ้น
เพื่อให้ประสบความสำเร็จในเงื่อนไขเหล่านี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำ
- พัฒนาระบบการคิดและเข้าใจความต้องการทางธุรกิจ
- เรียนรู้และฝึกฝนวิธีการและเครื่องมือใหม่ๆ ต่อไป
- สร้างการสื่อสารกับผู้เชี่ยวชาญในสาขาที่เกี่ยวข้อง
- เคารพหลักจริยธรรมเมื่อทำงานกับข้อมูล
ด้วยวิธีนี้เท่านั้นที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะกลายเป็นทรัพย์สินอันมีค่าสำหรับทั้งบริษัทและสังคมโดยรวมได้อย่างแท้จริง แม้ว่าเส้นทางนี้จะไม่ง่าย แต่รางวัลก็คุ้มค่า