أهم 4 تحديات لعلوم البيانات وحلول بسيطة لهم في عام 2022

علم البيانات هو أحد أكثر المجالات إثارة في الوقت الحاضر والتي تمكن الشركات من تعزيز أعمالها. مع وجود الكثير من البيانات التي يتم إنتاجها باستمرار بواسطة خوادم الشبكة وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء وصفحات وسائل التواصل الاجتماعي الرسمية وقواعد البيانات وسجلات الشركة ، يجب التعامل معها ولا يمكن تجاهلها. يجمع علماء البيانات مجموعات البيانات هذه ، ويزيلون البيانات غير المرغوب فيها ثم يحللونها.

يساعد هذا التحليل في فهم موقع العمل الحالي والمجالات التي يمكن للشركة أن تتحسن فيها. لكن فهم البيانات ليس بهذه السهولة. يواجه علماء البيانات ومحللو البيانات مشكلات ، مثل تراكم البيانات ومشكلات الأمان ونقص التكنولوجيا المناسبة.

تحديات علوم البيانات

1. تحديد مشكلة البيانات

أحد أصعب تحديات علم البيانات هو تحديد المشكلة أو المشكلة. يبدأ علماء البيانات في الغالب بمجموعة بيانات ضخمة غالبًا ما تكون غير منظمة. عليهم أن يفهموا ما يجب عليهم فعله بهذه البيانات.

على سبيل المثال ، قد يتعين عليهم تحليل هذه البيانات لحل مشكلة العمل ، مثل فقدان مجموعة معينة من العملاء. أو قد يتعين عليهم تحليل بيانات العمل لفهم المكان الذي عانوا فيه من الخسارة في السنوات القليلة الماضية.

المحلول

قبل تحليل أي مجموعة بيانات ، فإن أفضل نهج هو فهم المشكلة التي تحتاج إلى حل. سيساعد فهم متطلبات العمل عالم البيانات على إعداد سير العمل. يمكن أيضًا إنشاء قائمة تحقق يمكن التحقق منها أثناء تحليل البيانات.

قراءة: راتب عالم البيانات في الهند

2. إيجاد أنسب البيانات

نظرًا لأن الشركات تنتج كميات هائلة من البيانات كل ثانية ، فإن الحصول على البيانات الصحيحة للتحليل يعد مهمة شاقة. وذلك لأن مجموعة البيانات الصحيحة ستكون حاسمة لتطوير نموذج البيانات الأكثر ملاءمة . ستستغرق البيانات الصحيحة ذات التنسيق الصحيح وقتًا أقل للتنظيف والتحليل.

على سبيل المثال ، لتحليل أداء الأعمال لشركة ما ، فأنت بحاجة إلى مجموعة البيانات التي تحتوي على البيانات المالية للسنة الحالية أو السنوات القليلة الماضية. كمية البيانات مهمة أيضا. الكثير من البيانات ضار مثلها مثل البيانات غير الكافية.

قد يكون هناك موقف قد تضطر فيه إلى الوصول إلى البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك سجلات العملاء وقواعد بيانات الموظفين ، والتي قد تكون صعبة.

المحلول

إذا كنت عالم بيانات ، فعليك التواصل مع مسؤولي الشركة للحصول على البيانات. هذا يضمن أن لديك جميع مجموعات البيانات المطلوبة لمعالجة المشكلة. يجب أيضًا التعامل مع أنظمة إدارة البيانات وأدوات تكامل البيانات. تساعد أدوات البيانات ، مثل Azure Stream Analytics ، في جمع البيانات من مصادر مختلفة وتجميعها وتصفيتها.

أدوات مثل هذه تساعد في ربط جميع مصادر البيانات وإعداد سير العمل.

تعرف على المزيد: أهم 7 حالات لاستخدام علوم البيانات في الصناعة المالية

3. نقص القوى العاملة الماهرة

نظرًا لأن المزيد والمزيد من الشركات أصبحت تعتمد على علم البيانات ، فإن الطلب على متخصصي البيانات المهرة آخذ في الازدياد. هذا هو أحد التحديات الرئيسية لعلوم البيانات في هذه الساعة. لقد تغيرت الأساليب التقليدية للعمل مع البيانات. لكن الحقيقة هي أن العديد من الموظفين لم يتمكنوا من مواكبة وتيرة التطورات.

بدأ العديد من المتخصصين في علوم البيانات للتو كصغار السن دون خبرة كبيرة. قد يكون لديه المهارات الإحصائية والتقنية للعب مع البيانات. لكن نقص الخبرة والمعرفة بالمجال لن يمنحه النتائج التي يطلبها.

تقع على عاتق كبار المسؤولين في الشركة مسؤولية إثراء القوى العاملة لديهم.

المحلول

يجب أن تبدأ الشركات بالاستثمار بشكل أكبر في توظيف علماء البيانات ومحللي البيانات ومهندسي البيانات. إذا لزم الأمر ، يجب عليهم إنشاء وظائف جديدة. خطوة أخرى هي الترتيب للتدريب على علوم البيانات وورش العمل للموظفين الحاليين. يمكن أيضًا عقد ندوات للتأكد من أن جميع الموظفين لديهم فهم أساسي لتحليل البيانات.

خطوة أخرى مبتكرة اتخذتها العديد من الشركات هي شراء برامج تحليل البيانات الحديثة التي تعمل على الذكاء الاصطناعي. يمكن تشغيل هذا البرنامج من قبل موظفين ليس لديهم خبرة في علم البيانات ولكن لديهم معرفة أساسية بالمجال. هذا يساعد المنظمات على خفض تكاليف التوظيف والتدريب.

4. تطهير البيانات

يعد تنظيف البيانات أو إزالتها من مجموعة البيانات أحد التحديات الملحة لعلوم البيانات . ويلاحظ أن الشركات تفقد ما يقرب من 25٪ من إيراداتها لأن تنظيف البيانات السيئة أمر مكلف. يمكن أن يؤدي العمل على مجموعات البيانات التي تتكون من العديد من التناقضات والمعلومات غير المرغوب فيها إلى إحداث فوضى في حياة عالم البيانات!

نظرًا لأنه يتعين على هؤلاء المحترفين العمل مع تيرابايت من البيانات ، فقد تستغرق البيانات غير المتسقة عدة ساعات من العمل لتنظيفها. أيضًا ، يمكن أن تؤدي هذه الأنواع من مجموعات البيانات إلى نتائج غير مرغوب فيها وغير صحيحة.

المحلول

إدارة البيانات هي أفضل حل لهذه المشكلة. يشير إلى مجموعة الإجراءات الخاصة بإدارة أصول البيانات داخل الشركة. يجب على متخصصي البيانات استخدام أدوات حوكمة البيانات الحديثة لتطهير وتنسيق والحفاظ على دقة مجموعات البيانات التي يتعاملون معها.

أفضل أدوات إدارة البيانات هي:

• إدارة بيانات IBM
• البيضاوي
• كوليبرا
• ترودات
• انفورماتيكا
• التريكس
• موهبة

خطوة أخرى مهمة يجب على المؤسسات اتخاذها وهي توظيف محترفين لرعاية جودة البيانات. نظرًا لأنها قضية مؤسسية ، يجب أن يكون مديرو جودة البيانات حاضرين في كل قسم لضمان جودة ودقة مجموعات البيانات.

اقرأ أيضًا: أفكار مشروع علوم البيانات

تغليف

تعتبر معالجة مجموعات البيانات الضخمة ومعالجة تحديات علم البيانات مهمة صعبة. يعد المتخصصون في علم البيانات جزءًا لا يتجزأ من الشركات الكبيرة في يومنا هذا. بصرف النظر عن استخدام مهارات وخبرات علماء البيانات ، يمكن للشركات أيضًا طلب المشورة المهنية. يمكن لمستشاري علوم البيانات توفير اليوم من خلال توفير رؤى قيمة حول كيفية التعامل مع بيانات المؤسسة.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.