數據科學正在迅速改變商業格局，使公司能夠做出更明智的決策並更好地了解客戶。根據專家預測，到2022年，全球數據工具和平台市場將達到128.000億美元。
然而，將數據科學融入企業文化是一個困難的過程，而且存在許多複雜性。讓我們深入研究資料專業人員在 2024 年將面臨的主要挑戰並分析可能的解決方案。
什麼是數據科學？
從廣義上講，資料科學的目標是從資料中提取有用的見解，以幫助企業實現其目標。 資料科學家的工作 它可能涉及優化行銷活動、提高生產效率、改善客戶體驗或創新新產品和服務。
數據科學的應用極為多樣化。這裡有些例子：
- 業務分析：客戶細分、需求預測、流失因素識別、個人化優惠。
- 行銷：評估行銷活動的有效性，優化價格和促銷，並預測消費者趨勢。
- 製造：預測性設備維護、供應鏈最佳化、產品品質控制。
- 醫療保健：醫學影像處理、藥物開發、基於遺傳數據的個人化治療。
- 城市環境：交通預測、優化市政服務運作、利用衛星影像偵測非法建築。
這個清單可以無限期地延長。本質上，數據科學方法適用於任何有足夠數據進行分析的領域。
數據科學專業人員面臨哪些挑戰？
處理資料通常涉及以下階段：
- 業務問題的定義。
- 資料收集和準備。
- 探索性資料分析。
- 預測模型的創建和評估。
- 在業務流程中部署模型。
- 模型的監控與調整。
在每個階段，資料科學家都可能遇到某些挑戰。
首先，存在數據挑戰。資訊通常儲存在不同的系統、格式和粒度等級。數據可能不完整、過時或包含錯誤。因此，資料科學家花費大量時間（估計高達 80%）來收集、清理和準備資料。使用人工智慧方法的自動化工具部分解決了這個問題。此外，有必要在公司團隊之間建立協作流程，以確保資料品質和完整性。
第二個普遍問題是企業參與度不夠。有時，業務部門的要求表述不明確，並且與可衡量的參數沒有關聯。因此，即使建立完美的機器學習模型在實踐中也可能不切實際。因此，從一開始就確定專案成功的標準並讓所有相關方參與討論至關重要。儀表板和資料視覺化工具是改善分析師與公司之間溝通的有效工具。
在模型部署階段也可能會出現挑戰。將預測演算法整合到公司現有的 IT 基礎架構中是一項艱鉅的工程任務。機器學習模型需要持續監控和更新，因為資料模式會隨著時間的推移而變化。在模型靈活性、資料機密性和安全性要求之間找到平衡非常重要。
最後，一個重大挑戰是合格人才的短缺。企業需要精通現代數據分析方法、精通程式設計、具備解決業務問題技能的專家。市場上如此多才多藝的專業人士並不多。組建由分析師、工程師和公司代表組成的跨職能團隊是彌補這一差距的一種方法。
如何正確解決數據科學問題？
當然，沒有適用於所有情況的單一方法。然而，經驗豐富的資料科學家通常會遵循這種方法：
- 了解業務背景：在深入研究數據之前，徹底了解困難、與客戶討論期望的結果並定義成功標準至關重要。
- 探索性資料分析 (EDA)：在此階段，對資料進行探索、清理和視覺化。目標是製定初步假設並獲得對數據模式的整體了解。
- 建立參考模型：在嘗試複雜演算法之前，建議建立一個簡單的模型並評估其品質。這有助於了解數據中是否存在訊號以及可以與未來模型進行比較。
- 工程和功能選擇：很大程度上決定專案成功的關鍵階段之一。正確選擇和準備特徵可以將優秀的資料科學家與平庸的資料科學家區分開來。
- 模型選擇與調整：測試各種演算法、調整其參數並透過交叉驗證評估品質非常重要。確保模型不會過度擬合至關重要。
- 將模型部署到生產中：部署模型是一個單獨且重要的主題，需要與資料工程師、程式設計師和 DevOps 合作。他們必須確保模型在實際條件下穩定可靠地運作。
- 持續監控與模型更新：資料科學模型不是靜態的工件，而是「活的」實體，其效能會隨著時間的推移而改變。監控它們並在必要時使用新資料重新訓練模型至關重要。
此外，數據科學專業人員必須密切注意與數據分析相關的道德和隱私問題。個人資料的使用不得侵犯人權。這些模型不應歧視某些人群。所有分析結果必須是可解釋和可解釋的：黑盒解決方案不適合做出重要決策。
結論
2024 年數據科學的主要挑戰將與數據品質、與公司的溝通、模型與 IT 基礎設施的整合以及在預測準確性和道德使用之間尋求平衡有關。此外，隨著更多數據的出現以及處理數據的工具變得更容易獲得，數據科學方法的範圍將不斷擴大。
為了在這些條件下取得成功，數據科學專業人員必須
- 發展系統思維並了解業務需求。
- 繼續學習和掌握新的方法和工具。
- 與相關領域的專家建立溝通。
- 處理資料時尊重道德原則。
只有這樣，數據科學才能真正成為企業和社會的寶貴資產。雖然這條路並不容易，但回報是值得的。