Mga pangunahing hamon ng data science sa 2024

Mabilis na binabago ng agham ng data ang landscape ng negosyo, na nagbibigay-daan sa mga kumpanya na gumawa ng mas matalinong mga desisyon at mas maunawaan ang kanilang mga customer. Ayon sa mga eksperto, sa 2022, ang pandaigdigang merkado para sa mga tool at platform ng data ay aabot na sa $128.000 bilyon.

Gayunpaman, ang pagsasama ng data science sa kultura ng korporasyon ay isang mahirap na proseso na nauugnay sa maraming kumplikado. Suriin natin ang mga pangunahing hamon na haharapin ng mga propesyonal sa data sa 2024 at suriin ang mga posibleng solusyon.

Ano ang data science?

Sa pangkalahatan, ang layunin ng data science ay kumuha ng mga kapaki-pakinabang na insight mula sa data upang matulungan ang mga negosyo na makamit ang kanilang mga layunin. Ang trabaho ng isang data scientist Maaaring kabilang dito ang pag-optimize ng mga kampanya sa marketing, pagpapabuti ng kahusayan sa produksyon, pagpapabuti ng karanasan ng customer, o pagbabago ng mga bagong produkto at serbisyo.

Ang aplikasyon ng data science ay hindi kapani-paniwalang magkakaibang. Narito ang ilang halimbawa:

• Pagsusuri ng negosyo: pagse-segment ng customer, pagtataya ng demand, pagkilala sa mga salik ng churn, mga personalized na alok.
• Marketing: pagsusuri ng pagiging epektibo ng mga kampanya sa marketing, pag-optimize ng mga presyo at promosyon, at paghula ng mga uso sa consumer.
• Paggawa: predictive equipment maintenance, supply chain optimization, kontrol sa kalidad ng produkto.
• Pangangalaga sa kalusugan: pagproseso ng medikal na imahe, pagbuo ng gamot, personalized na paggamot batay sa genetic data.
• Kapaligiran sa lungsod: Paghula sa trapiko, pag-optimize ng mga pagpapatakbo ng mga serbisyo sa munisipyo, pagtuklas ng iligal na konstruksyon gamit ang mga imahe ng satellite.

Ang listahang ito ay maaaring palawigin nang walang katapusan. Mahalaga, ang mga pamamaraan ng data science ay naaangkop sa anumang larangan na may sapat na data para sa pagsusuri.

Anong mga hamon ang kinakaharap ng mga propesyonal sa data science?

Ang pagtatrabaho sa data ay karaniwang nagsasangkot ng mga sumusunod na yugto:

1. Kahulugan ng problema sa negosyo.
2. Pagkolekta at paghahanda ng datos.
3. Pagsusuri ng data ng pagtuklas.
4. Paglikha at pagsusuri ng mga predictive na modelo.
5. Pag-deploy ng mga modelo sa mga proseso ng negosyo.
6. Pagsubaybay at pagsasaayos ng mga modelo.

Sa bawat isa sa mga yugtong ito, maaaring makaharap ang mga data scientist ng ilang partikular na hamon.

Una, may mga hamon sa data. Karaniwang iniimbak ang impormasyon sa iba't ibang sistema, format at antas ng granularity. Maaaring hindi kumpleto, luma na, o may mga error ang data. Samakatuwid, ang mga data scientist ay gumugugol ng maraming oras (hanggang sa 80% ng ilang mga pagtatantya) sa pagkolekta, paglilinis, at paghahanda ng data. Ang mga tool sa pag-automate na gumagamit ng mga pamamaraan ng artificial intelligence ay bahagyang nalulutas ang problemang ito. Bukod pa rito, kinakailangan na magtatag ng mga collaborative na proseso sa pagitan ng mga team ng kumpanya upang matiyak ang kalidad at integridad ng data.

Ang pangalawang karaniwang problema ay hindi sapat na pakikilahok sa negosyo. Minsan ang mga kahilingan sa unit ng negosyo ay hindi malinaw na nabuo at hindi naka-link sa mga nasusukat na parameter. Bilang resulta, kahit na ang perpektong pagkakagawa ng modelo ng ML ay maaaring hindi praktikal sa pagsasanay. Samakatuwid, napakahalagang tukuyin ang pamantayan ng tagumpay ng proyekto mula sa simula at isali ang lahat ng interesadong partido sa kanilang talakayan. Ang mga dashboard at data visualization tool ay mabisang instrumento para sa pagpapabuti ng komunikasyon sa pagitan ng mga analyst at ng kumpanya.

Ang mga hamon ay maaari ding lumitaw sa panahon ng yugto ng pag-deploy ng modelo. Ang pagsasama ng mga predictive algorithm sa umiiral na imprastraktura ng IT ng kumpanya ay isang hindi maliit na gawain sa engineering. Ang mga modelo ng machine learning ay nangangailangan ng patuloy na pagsubaybay at pag-update dahil maaaring magbago ang mga pattern ng data sa paglipas ng panahon. Mahalagang makahanap ng balanse sa pagitan ng flexibility ng modelo, pagiging kumpidensyal ng data, at mga kinakailangan sa seguridad.

Sa wakas, isang malaking hamon ay ang kakulangan ng mga kwalipikadong tauhan. Ang mga kumpanya ay nangangailangan ng mga espesyalista na bihasa sa mga modernong pamamaraan ng pagsusuri ng data, mahusay sa programming, at may mga kasanayan upang malutas ang mga problema sa negosyo. Walang maraming mga propesyonal na maraming nalalaman sa merkado. Ang pagbuo ng mga cross-functional na koponan na binubuo ng mga analyst, inhinyero, at mga kinatawan ng kumpanya ay isang paraan upang tulay ang agwat na ito.

Paano tama ang diskarte sa paglutas ng mga problema sa data science?

Tiyak, walang iisang recipe para sa lahat ng sitwasyon. Gayunpaman, karaniwang sinusunod ng mga karanasang data scientist ang diskarteng ito:

1. Unawain ang konteksto ng negosyo: Bago suriin ang data, napakahalagang lubusang maunawaan ang kahirapan, talakayin ang nais na resulta kasama ng kliyente, at tukuyin ang pamantayan ng tagumpay.
2. Exploratory data analysis (EDA): Sa yugtong ito, ang data ay ginalugad, nililinis at nakikita. Ang layunin ay bumalangkas ng mga paunang hypotheses at makakuha ng pangkalahatang pag-unawa sa mga pattern sa data.
3. Pagbuo ng isang reference na modelo: Bago mag-eksperimento sa mga kumplikadong algorithm, ipinapayong bumuo ng isang simpleng modelo at suriin ang kalidad nito. Nakakatulong ito upang maunawaan kung mayroong signal sa data at kung ano ang maaaring ihambing sa hinaharap na modelo.
4. Pagpili ng engineering at tampok: Isa sa mga pangunahing yugto na higit na tumutukoy sa tagumpay ng proyekto. Ang wastong pagpili at paghahanda ng mga feature ay nagpapakilala sa isang mahusay na data scientist mula sa isang pangkaraniwan.
5. Pagpili at pag-tune ng modelo: Mahalagang subukan ang iba't ibang mga algorithm, ayusin ang kanilang mga parameter at suriin ang kalidad sa pamamagitan ng cross-validation. Ito ay mahalaga upang matiyak na ang modelo ay hindi overfitted.
6. Pag-deploy ng modelo sa produksyon: Ang pag-deploy ng modelo ay isang hiwalay at mahalagang paksa na nangangailangan ng pakikipagtulungan sa mga data engineer, programmer, at DevOps. Dapat nilang tiyakin ang matatag at maaasahang operasyon ng modelo sa totoong mga kondisyon.
7. Patuloy na pagsubaybay at pag-update ng modelo: Ang mga modelo ng data science ay hindi mga static na artifact, ngunit sa halip ay mga "buhay" na entity na maaaring magbago ang performance sa paglipas ng panahon. Mahalagang subaybayan ang mga ito at muling sanayin ang mga modelo gamit ang bagong data kung kinakailangan.

Bukod pa rito, dapat bigyang-pansin ng mga propesyonal sa data science ang mga isyu sa etikal at privacy na nauugnay sa pagsusuri ng data. Ang paggamit ng personal na data ay hindi dapat lumabag sa mga karapatang pantao. Ang mga modelo ay hindi dapat magdiskrimina laban sa ilang partikular na pangkat ng populasyon. Ang lahat ng mga resulta ng pagsusuri ay dapat na maipaliwanag at maipaliwanag: ang mga solusyon sa black box ay hindi angkop para sa paggawa ng mahahalagang desisyon.

Konklusyon

Ang mga pangunahing hamon para sa data science sa 2024 ay nauugnay sa kalidad ng data, komunikasyon sa kumpanya, ang pagsasama ng mga modelo sa imprastraktura ng IT at ang paghahanap ng balanse sa pagitan ng katumpakan ng mga hula at etikal na paggamit. Higit pa rito, ang saklaw ng mga pamamaraan ng data science ay patuloy na lalawak habang mas maraming data ang nagiging available at ang mga tool sa pagproseso nito ay nagiging mas madaling ma-access.

Upang magtagumpay sa mga kundisyong ito, dapat ang mga propesyonal sa data science

1. Bumuo ng mga sistema ng pag-iisip at maunawaan ang mga pangangailangan ng negosyo.
2. Ipagpatuloy ang pag-aaral at pag-master ng mga bagong pamamaraan at tool.
3. Magtatag ng komunikasyon sa mga eksperto sa mga kaugnay na larangan.
4. Igalang ang mga prinsipyong etikal kapag nagtatrabaho sa data.

Sa ganitong paraan lamang maaaring maging isang mahalagang asset ang data science para sa parehong mga kumpanya at lipunan sa kabuuan. Bagama't hindi madali ang landas na ito, sulit ang gantimpala.