Основні виклики науки про дані у 2024 році

Наука про дані швидко змінює бізнес-ландшафт, дозволяючи компаніям приймати більш обґрунтовані рішення та краще розуміти своїх клієнтів. За оцінками експертів, до 2022 року світовий ринок інструментів і платформ для обробки даних досягне вже $128.000 млрд.

Однак інтеграція науки про дані в корпоративну культуру є важким процесом, пов’язаним із численними складнощами. Давайте заглибимося в основні виклики, з якими зіткнуться фахівці з обробки даних у 2024 році, і проаналізуємо можливі рішення.

Що таке наука про дані?

Загалом, мета науки про дані полягає в тому, щоб отримати корисну інформацію з даних, щоб допомогти підприємствам досягти своїх цілей. Робота data scientist Це може включати оптимізацію маркетингових кампаній, підвищення ефективності виробництва, покращення досвіду клієнтів або інноваційні продукти та послуги.

Застосування науки про дані неймовірно різноманітне. Ось кілька прикладів:

• Бізнес аналіз: сегментація клієнтів, прогнозування попиту, визначення факторів відтоку, персоналізовані пропозиції.
• Маркетинг: оцінка ефективності маркетингових кампаній, оптимізація цін і акцій, прогнозування споживчих тенденцій.
• Виробництво: прогнозне обслуговування обладнання, оптимізація ланцюга поставок, контроль якості продукції.
• Охорона здоров'я: обробка медичних зображень, розробка ліків, персоналізоване лікування на основі генетичних даних.
• Міське середовище: прогнозування трафіку, оптимізація роботи муніципальних служб, виявлення незаконного будівництва за супутниковими знімками.

Цей список можна продовжувати нескінченно. По суті, методи науки про дані можна застосувати в будь-якій галузі, де достатньо даних для аналізу.

З якими проблемами стикаються фахівці з обробки даних?

Робота з даними зазвичай включає наступні етапи:

1. Визначення бізнес-проблеми.
2. Збір і підготовка даних.
3. Пошуковий аналіз даних.
4. Створення та оцінка прогнозних моделей.
5. Розгортання моделей у бізнес-процесах.
6. Моніторинг і налагодження моделей.

На кожному з цих етапів дослідники даних можуть зіткнутися з певними проблемами.

По-перше, є проблеми з даними. Інформація зазвичай зберігається в різних системах, форматах і рівнях деталізації. Дані можуть бути неповними, застарілими або містити помилки. Тому дослідники обробки даних витрачають значну кількість часу (за деякими оцінками, до 80%) на збір, очищення та підготовку даних. Засоби автоматизації, які використовують методи штучного інтелекту, частково вирішують цю проблему. Крім того, необхідно налагодити процеси співпраці між командами компанії, щоб забезпечити якість і цілісність даних.

Друга поширена проблема – недостатнє залучення бізнесу. Іноді запити підрозділів сформульовані нечітко і не прив'язані до вимірюваних параметрів. У результаті навіть ідеально побудована модель ML може бути непрактичною на практиці. Тому вкрай важливо з самого початку визначити критерії успіху проекту та залучити до їх обговорення всі зацікавлені сторони. Інформаційні панелі та інструменти візуалізації даних є ефективними інструментами для покращення комунікації між аналітиками та компанією.

Проблеми також можуть виникнути на етапі розгортання моделі. Інтеграція прогнозних алгоритмів в існуючу ІТ-інфраструктуру компанії є нетривіальним інженерним завданням. Моделі машинного навчання потребують постійного моніторингу та оновлення, оскільки шаблони даних можуть змінюватися з часом. Важливо знайти баланс між гнучкістю моделі, конфіденційністю даних і вимогами безпеки.

Нарешті, серйозною проблемою є нестача кваліфікованого персоналу. Компаніям потрібні фахівці, які добре володіють сучасними методами аналізу даних, володіють програмуванням і мають навички вирішення бізнес-завдань. На ринку не так багато професіоналів такого рівня. Створення багатофункціональних команд із аналітиків, інженерів і представників компаній є одним із способів подолати цей розрив.

Як правильно підійти до вирішення проблем data science?

Звичайно, єдиного рецепту для всіх ситуацій не існує. Однак досвідчені дослідники даних зазвичай дотримуються такого підходу:

1. Зрозумійте бізнес-контекст: перш ніж заглиблюватися в дані, дуже важливо добре зрозуміти складність, обговорити бажаний результат із клієнтом і визначити критерії успіху.
2. Дослідницький аналіз даних (EDA): на цьому етапі дані досліджуються, очищаються та візуалізуються. Мета — сформулювати попередні гіпотези та отримати загальне розуміння закономірностей у даних.
3. Побудова еталонної моделі: перш ніж експериментувати зі складними алгоритмами, доцільно побудувати просту модель і оцінити її якість. Це допомагає зрозуміти, чи є в даних сигнал і з чим можна порівняти майбутню модель.
4. Розробка та вибір функцій: один із ключових етапів, який багато в чому визначає успіх проекту. Правильний вибір і підготовка характеристик відрізняє хорошого спеціаліста з даних від посереднього.
5. Вибір і налаштування моделі: важливо тестувати різні алгоритми, коригувати їх параметри та оцінювати якість за допомогою перехресної перевірки. Важливо стежити, щоб модель не була переобтягнута.
6. Розгортання моделі для виробництва: розгортання моделі є окремою та важливою темою, яка вимагає співпраці з інженерами даних, програмістами та DevOps. Вони повинні забезпечувати стабільну і надійну роботу моделі в реальних умовах.
7. Постійний моніторинг і оновлення моделі: моделі науки про дані – це не статичні артефакти, а скоріше «живі» об’єкти, продуктивність яких може змінюватися з часом. Важливо контролювати їх і, якщо необхідно, перенавчати моделі новими даними.

Крім того, фахівці з обробки даних повинні приділяти пильну увагу питанням етики та конфіденційності, пов’язаним з аналізом даних. Використання персональних даних не повинно порушувати права людини. Моделі не повинні дискримінувати певні групи населення. Усі результати аналізу повинні бути зрозумілими та інтерпретованими: рішення «чорних ящиків» не підходять для прийняття важливих рішень.

Висновок

Основні виклики для науки про дані у 2024 році будуть пов’язані з якістю даних, комунікацією з компанією, інтеграцією моделей в ІТ-інфраструктуру та пошуком балансу між точністю прогнозів і етичним використанням. Крім того, обсяг методів науки про дані постійно розширюватиметься, оскільки стане доступним більше даних, а інструменти для їх обробки стануть доступнішими.

Щоб досягти успіху в цих умовах, фахівці з науки про дані повинні

1. Розвивайте системне мислення та розумійте потреби бізнесу.
2. Продовжуйте вивчати та освоювати нові методи та інструменти.
3. Налагодити комунікацію з експертами в суміжних областях.
4. Поважайте етичні принципи під час роботи з даними.

Лише таким чином наука про дані може справді стати цінним надбанням як для компаній, так і для суспільства в цілому. Хоча цей шлях непростий, винагорода того варта.