Những thách thức chính của khoa học dữ liệu vào năm 2024

Khoa học dữ liệu đang nhanh chóng thay đổi bối cảnh kinh doanh, cho phép các công ty đưa ra quyết định sáng suốt hơn và hiểu khách hàng hơn. Theo các chuyên gia, đến năm 2022, thị trường toàn cầu về các công cụ và nền tảng dữ liệu sẽ đạt 128.000 tỷ USD.

Tuy nhiên, việc tích hợp khoa học dữ liệu vào văn hóa doanh nghiệp là một quá trình khó khăn với nhiều sự phức tạp. Hãy cùng đi sâu vào những thách thức chính mà các chuyên gia dữ liệu sẽ phải đối mặt vào năm 2024 và phân tích các giải pháp khả thi.

Khoa học dữ liệu là gì?

Nói rộng ra, mục tiêu của khoa học dữ liệu là trích xuất những hiểu biết hữu ích từ dữ liệu để giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu của mình. Công việc của một nhà khoa học dữ liệu Nó có thể liên quan đến việc tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, nâng cao hiệu quả sản xuất, cải thiện trải nghiệm của khách hàng hoặc đổi mới sản phẩm và dịch vụ mới.

Ứng dụng của khoa học dữ liệu vô cùng đa dạng. Dưới đây là một số ví dụ:

• Phân tích kinh doanh: phân khúc khách hàng, dự báo nhu cầu, xác định các yếu tố thay đổi, ưu đãi được cá nhân hóa.
• Tiếp thị: đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, tối ưu hóa giá cả và khuyến mãi, dự đoán xu hướng tiêu dùng.
• Sản xuất: bảo trì thiết bị dự đoán, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, kiểm soát chất lượng sản phẩm.
• Chăm sóc sức khỏe: xử lý hình ảnh y tế, phát triển thuốc, điều trị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu di truyền.
• Môi trường đô thị: Dự đoán giao thông, tối ưu hóa hoạt động dịch vụ đô thị, phát hiện xây dựng trái phép bằng hình ảnh vệ tinh.

Danh sách này có thể được kéo dài vô thời hạn. Về cơ bản, phương pháp khoa học dữ liệu có thể áp dụng trong bất kỳ lĩnh vực nào có đủ dữ liệu để phân tích.

Các chuyên gia khoa học dữ liệu phải đối mặt với những thách thức gì?

Làm việc với dữ liệu thường bao gồm các giai đoạn sau:

1. Định nghĩa vấn đề kinh doanh.
2. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu.
3. Phân tích dữ liệu thăm dò.
4. Xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán
5. Triển khai các mô hình trong quy trình kinh doanh.
6. Giám sát và điều chỉnh mô hình.

Ở mỗi giai đoạn này, các nhà khoa học dữ liệu có thể gặp phải những thách thức nhất định.

Đầu tiên, có những thách thức về dữ liệu. Thông tin thường được lưu trữ trong các hệ thống, định dạng và mức độ chi tiết khác nhau. Dữ liệu có thể không đầy đủ, lỗi thời hoặc có lỗi. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu dành một lượng thời gian đáng kể (theo một số ước tính lên tới 80%) để thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Các công cụ tự động hóa sử dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo phần nào giải quyết được vấn đề này. Ngoài ra, cần thiết lập các quy trình hợp tác giữa các nhóm trong công ty để đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu.

Vấn đề phổ biến thứ hai là sự tham gia của doanh nghiệp không đầy đủ. Đôi khi các yêu cầu của đơn vị kinh doanh được xây dựng không rõ ràng và không được liên kết với các thông số có thể đo lường được. Kết quả là, ngay cả một mô hình ML được xây dựng hoàn hảo cũng có thể không thực tế trong thực tế. Vì vậy, điều quan trọng là phải xác định các tiêu chí thành công của dự án ngay từ đầu và thu hút tất cả các bên quan tâm tham gia thảo luận. Bảng điều khiển và công cụ trực quan hóa dữ liệu là công cụ hiệu quả để cải thiện giao tiếp giữa các nhà phân tích và công ty.

Những thách thức cũng có thể phát sinh trong giai đoạn triển khai mô hình. Việc tích hợp các thuật toán dự đoán vào cơ sở hạ tầng CNTT hiện có của công ty là một nhiệm vụ kỹ thuật không hề đơn giản. Các mô hình học máy yêu cầu giám sát và cập nhật liên tục vì các mẫu dữ liệu có thể thay đổi theo thời gian. Điều quan trọng là tìm được sự cân bằng giữa tính linh hoạt của mô hình, tính bảo mật dữ liệu và các yêu cầu bảo mật.

Cuối cùng, thách thức lớn nhất là thiếu nhân sự có trình độ. Các công ty cần những chuyên gia thành thạo các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại, thành thạo lập trình và có kỹ năng giải quyết các vấn đề kinh doanh. Không có nhiều chuyên gia linh hoạt như thế này trên thị trường. Thành lập các nhóm đa chức năng bao gồm các nhà phân tích, kỹ sư và đại diện công ty là một cách để thu hẹp khoảng cách này.

Làm thế nào để tiếp cận chính xác việc giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu?

Chắc chắn là không có một công thức chung nào cho mọi tình huống. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm thường làm theo phương pháp này:

1. Hiểu bối cảnh kinh doanh: Trước khi đi sâu vào dữ liệu, điều quan trọng là phải hiểu kỹ khó khăn, thảo luận về kết quả mong muốn với khách hàng và xác định các tiêu chí thành công.
2. Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA): Trong giai đoạn này, dữ liệu được khám phá, làm sạch và trực quan hóa. Mục đích là hình thành các giả thuyết sơ bộ và đạt được sự hiểu biết chung về các mẫu trong dữ liệu.
3. Xây dựng mô hình tham chiếu: Trước khi thử nghiệm các thuật toán phức tạp, nên xây dựng một mô hình đơn giản và đánh giá chất lượng của nó. Điều này giúp hiểu được liệu có tín hiệu nào trong dữ liệu hay không và có thể so sánh mô hình tương lai với cái gì.
4. Lựa chọn kỹ thuật và tính năng: Một trong những giai đoạn quan trọng quyết định phần lớn sự thành công của dự án. Việc lựa chọn và chuẩn bị các tính năng phù hợp giúp phân biệt một nhà khoa học dữ liệu giỏi với một nhà khoa học dữ liệu tầm thường.
5. Lựa chọn và điều chỉnh mô hình: Điều quan trọng là phải kiểm tra các thuật toán khác nhau, điều chỉnh các tham số của chúng và đánh giá chất lượng thông qua xác thực chéo. Điều cần thiết là phải đảm bảo rằng mô hình không bị trang bị quá mức.
6. Triển khai mô hình vào sản xuất: Triển khai mô hình là một chủ đề riêng biệt và quan trọng, đòi hỏi sự cộng tác với các kỹ sư dữ liệu, lập trình viên và DevOps. Họ phải đảm bảo mô hình hoạt động ổn định và đáng tin cậy trong điều kiện thực tế.
7. Giám sát liên tục và cập nhật mô hình: Các mô hình khoa học dữ liệu không phải là tạo phẩm tĩnh mà là các thực thể “sống” có hiệu suất có thể thay đổi theo thời gian. Điều cần thiết là phải theo dõi chúng và đào tạo lại các mô hình bằng dữ liệu mới nếu cần thiết.

Ngoài ra, các chuyên gia khoa học dữ liệu phải hết sức chú ý đến các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư liên quan đến phân tích dữ liệu. Việc sử dụng dữ liệu cá nhân không được vi phạm nhân quyền. Các mô hình không nên phân biệt đối xử với các nhóm dân cư nhất định. Tất cả các kết quả phân tích phải có thể giải thích và diễn giải được: giải pháp hộp đen không phù hợp để đưa ra các quyết định quan trọng.

Kết luận

Những thách thức chính đối với khoa học dữ liệu vào năm 2024 sẽ liên quan đến chất lượng dữ liệu, giao tiếp với công ty, việc tích hợp các mô hình vào cơ sở hạ tầng CNTT và tìm kiếm sự cân bằng giữa tính chính xác của dự đoán và việc sử dụng có đạo đức. Hơn nữa, phạm vi của các phương pháp khoa học dữ liệu sẽ không ngừng mở rộng khi có nhiều dữ liệu hơn và các công cụ xử lý dữ liệu đó trở nên dễ tiếp cận hơn.

Để thành công trong những điều kiện này, các chuyên gia khoa học dữ liệu phải

1. Phát triển tư duy hệ thống và hiểu nhu cầu kinh doanh.
2. Tiếp tục học hỏi và thành thạo các phương pháp và công cụ mới.
3. Thiết lập mối quan hệ với các chuyên gia trong lĩnh vực liên quan.
4. Tôn trọng các nguyên tắc đạo đức khi làm việc với dữ liệu.

Chỉ bằng cách này, khoa học dữ liệu mới thực sự trở thành tài sản quý giá cho cả công ty và toàn xã hội. Mặc dù con đường này không hề dễ dàng nhưng phần thưởng xứng đáng.