2024'te veri biliminin temel zorlukları

Veri bilimi, iş ortamını hızla dönüştürerek şirketlerin daha bilinçli kararlar almasını ve müşterilerini daha iyi anlamasını sağlıyor. Uzmanlara göre, 2022 yılına gelindiğinde küresel veri araçları ve platform pazarı 128.000 milyar dolara ulaşmış olacak.

Ancak veri bilimini kurum kültürüne entegre etmek, birçok karmaşıklığı beraberinde getiren zor bir süreçtir. Veri profesyonellerinin 2024'te karşılaşacağı temel zorlukları derinlemesine inceleyelim ve olası çözümleri analiz edelim.

Veri bilimi nedir?

Genel olarak konuşursak, veri biliminin amacı, işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için verilerden yararlı bilgiler elde etmektir. Bir veri bilimcisinin işi Pazarlama kampanyalarının optimize edilmesini, üretim verimliliğinin artırılmasını, müşteri deneyiminin iyileştirilmesini veya yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesini içerebilir.

Veri biliminin uygulaması inanılmaz derecede çeşitlidir. İşte bazı örnekler:

• İş analizi: müşteri segmentasyonu, talep tahmini, kayıp faktörlerinin belirlenmesi, kişiselleştirilmiş teklifler.
• Pazarlama: Pazarlama kampanyalarının etkinliğinin değerlendirilmesi, fiyat ve promosyonların optimizasyonu ve tüketici eğilimlerinin tahmini.
• Üretim: tahmine dayalı ekipman bakımı, tedarik zinciri optimizasyonu, ürün kalite kontrolü.
• Sağlık hizmetleri: tıbbi görüntü işleme, ilaç geliştirme, genetik verilere dayalı kişiselleştirilmiş tedavi.
• Kentsel çevre: Trafik tahmini, belediye hizmetleri operasyonlarının optimizasyonu, uydu görüntüleri kullanılarak kaçak inşaatların tespiti.

Bu liste süresiz olarak uzatılabilir. Temel olarak veri bilimi yöntemleri, analiz için yeterli veriye sahip her alanda uygulanabilir.

Veri bilimi profesyonelleri ne gibi zorluklarla karşılaşıyor?

Verilerle çalışmak genellikle aşağıdaki aşamaları içerir:

1. İş probleminin tanımı.
2. Veri toplama ve hazırlama.
3. Keşif amaçlı veri analizi.
4. Tahmin modellerinin oluşturulması ve değerlendirilmesi.
5. Modellerin iş süreçlerine yerleştirilmesi.
6. Modellerin izlenmesi ve ayarlanması.

Bu aşamaların her birinde veri bilimcileri belirli zorluklarla karşılaşabilir.

Öncelikle veri zorlukları var. Bilgiler genellikle farklı sistemlerde, formatlarda ve ayrıntı düzeylerinde depolanır. Veriler eksik, güncel olmayabilir veya hatalar içerebilir. Bu nedenle veri bilimcileri, verileri toplamak, temizlemek ve hazırlamak için önemli miktarda (bazı tahminlere göre %80'e kadar) zaman harcıyorlar. Yapay zeka yöntemlerini kullanan otomasyon araçları bu sorunu kısmen çözüyor. Ayrıca veri kalitesinin ve bütünlüğünün sağlanması için şirket ekipleri arasında işbirlikçi süreçlerin oluşturulması gerekmektedir.

İkinci yaygın sorun ise yetersiz iş katılımıdır. Bazen iş birimi talepleri açık bir şekilde formüle edilmez ve ölçülebilir parametrelere bağlı değildir. Sonuç olarak, mükemmel şekilde oluşturulmuş bir makine öğrenimi modeli bile pratikte pratik olmayabilir. Bu nedenle, proje başarı kriterlerinin en baştan tanımlanması ve ilgili tüm tarafların tartışmalara dahil edilmesi çok önemlidir. Gösterge tabloları ve veri görselleştirme araçları, analistler ile şirket arasındaki iletişimi geliştirmek için etkili araçlardır.

Model dağıtım aşamasında da zorluklar ortaya çıkabilir. Tahmine dayalı algoritmaları şirketin mevcut BT altyapısına entegre etmek, önemsiz olmayan bir mühendislik görevidir. Veri kalıpları zaman içinde değişebileceği için makine öğrenimi modelleri sürekli izleme ve güncelleme gerektirir. Model esnekliği, veri gizliliği ve güvenlik gereksinimleri arasında bir denge bulmak önemlidir.

Son olarak, en büyük sorun kalifiye personel sıkıntısıdır. Şirketlerin, modern veri analizi yöntemleri konusunda bilgili, programlama konusunda yetkin ve iş sorunlarını çözme becerisine sahip uzmanlara ihtiyacı var. Piyasada bu kadar çok yönlü çok fazla profesyonel yok. Analistler, mühendisler ve şirket temsilcilerinden oluşan işlevler arası ekipler oluşturmak bu boşluğu doldurmanın bir yoludur.

Veri bilimi problemlerini çözmeye doğru şekilde nasıl yaklaşılır?

Elbette tüm durumlar için tek bir tarif yoktur. Ancak deneyimli veri bilimcileri genellikle şu yaklaşımı izler:

1. İş bağlamını anlayın: Verilere dalmadan önce, zorluğu iyice anlamak, istenen sonucu müşteriyle tartışmak ve başarı kriterlerini tanımlamak çok önemlidir.
2. Keşifsel veri analizi (EDA): Bu aşamada veriler araştırılır, temizlenir ve görselleştirilir. Amaç, ön hipotezleri formüle etmek ve verilerdeki kalıplara ilişkin genel bir anlayış elde etmektir.
3. Referans modelin oluşturulması: Karmaşık algoritmalarla denemeler yapmadan önce basit bir model oluşturup kalitesini değerlendirmek tavsiye edilir. Bu, verilerde bir sinyal olup olmadığının ve gelecekteki modelin neyle karşılaştırılabileceğinin anlaşılmasına yardımcı olur.
4. Mühendislik ve özellik seçimi: Projenin başarısını büyük ölçüde belirleyen önemli aşamalardan biri. Özelliklerin doğru seçimi ve hazırlanması, iyi bir veri bilimcisini vasat bir veri bilimcisinden ayırır.
5. Model seçimi ve ayarlanması: Çeşitli algoritmaların test edilmesi, parametrelerinin ayarlanması ve kalitenin çapraz doğrulama yoluyla değerlendirilmesi önemlidir. Modelin gereğinden fazla takılmamasını sağlamak önemlidir.
6. Modelin üretime dağıtılması: Modelin dağıtılması, veri mühendisleri, programcılar ve DevOps ile işbirliği gerektiren ayrı ve önemli bir konudur. Modelin gerçek koşullarda istikrarlı ve güvenilir çalışmasını sağlamalıdırlar.
7. Sürekli izleme ve model güncelleme: Veri bilimi modelleri statik yapılar değil, performansı zaman içinde değişebilen "canlı" varlıklardır. Bunları izlemek ve gerekirse modelleri yeni verilerle yeniden eğitmek önemlidir.

Ek olarak, veri bilimi profesyonelleri veri analiziyle ilgili etik ve gizlilik konularına çok dikkat etmelidir. Kişisel verilerin kullanımı insan haklarını ihlal etmemelidir. Modeller belirli nüfus gruplarına karşı ayrımcılık yapmamalıdır. Tüm analiz sonuçları açıklanabilir ve yorumlanabilir olmalıdır: Kara kutu çözümleri önemli kararların alınmasına uygun değildir.

Sonuç

2024 yılında veri biliminin temel zorlukları; veri kalitesi, şirketle iletişim, modellerin BT altyapısına entegrasyonu ve tahminlerin doğruluğu ile etik kullanım arasında bir denge arayışı ile ilgili olacaktır. Ayrıca, daha fazla veri elde edildikçe ve bu verileri işlemeye yönelik araçlar daha erişilebilir hale geldikçe, veri bilimi yöntemlerinin kapsamı sürekli olarak genişleyecektir.

Bu koşullarda başarılı olmak için veri bilimi profesyonellerinin

1. Sistem düşüncesini geliştirin ve iş ihtiyaçlarını anlayın.
2. Yeni yöntem ve araçları öğrenmeye ve uzmanlaşmaya devam edin.
3. İlgili alanlardaki uzmanlarla iletişim kurun.
4. Verilerle çalışırken etik ilkelere saygı gösterin.

Veri bilimi ancak bu şekilde hem şirketler hem de bir bütün olarak toplum için gerçekten değerli bir varlık haline gelebilir. Bu yol kolay olmasa da ödülü buna değer.