Die 4 größten Herausforderungen der Datenwissenschaft und einfache Lösungen für sie im Jahr 2022

Data Science ist derzeit eines der spannendsten Felder, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihr Geschäft zu verbessern. Da ständig so viele Daten von Netzwerkservern, IoT-Sensoren, offiziellen Social-Media-Seiten, Datenbanken und Unternehmensprotokollen produziert werden, müssen sie verarbeitet werden und dürfen nicht ignoriert werden. Datenwissenschaftler sammeln diese Datensätze, entfernen die unerwünschten Daten und analysieren sie dann.

Diese Analyse hilft zu verstehen, wo das Unternehmen derzeit steht und in welchen Bereichen sich das Unternehmen verbessern kann. Aber Daten zu verstehen ist nicht so einfach. Data Scientists und Datenanalysten stoßen auf Probleme wie die Anhäufung von Daten, Sicherheitsprobleme und das Fehlen geeigneter Technologie.

Herausforderungen der Datenwissenschaft

1. Identifizieren des Datenproblems

Eine der schwierigsten Herausforderungen der Datenwissenschaft besteht darin, das Problem oder das Problem zu identifizieren. Datenwissenschaftler beginnen meist mit einem riesigen Datensatz, der oft unstrukturiert ist. Sie müssen verstehen, was sie mit diesen Daten zu tun haben.

Beispielsweise müssen sie diese Daten möglicherweise analysieren, um ein Geschäftsproblem zu lösen, z. B. den Verlust eines bestimmten Kundenpools. Oder sie müssen möglicherweise Geschäftsdaten analysieren, um zu verstehen, wo sie in den letzten Jahren Verluste erlitten haben.

Lösung

Vor der Analyse eines Datensatzes ist es am besten, das zu lösende Problem zu verstehen. Das Verständnis der Geschäftsanforderungen hilft dem Data Scientist bei der Vorbereitung eines Workflows. Es kann auch eine Checkliste erstellt werden, die während der Analyse der Daten abgehakt werden kann.

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2. Finden der am besten geeigneten Daten

Da Unternehmen jede Sekunde riesige Datenmengen produzieren, ist es eine entmutigende Aufgabe, die richtigen Daten für die Analyse in die Hände zu bekommen. Denn der richtige Datensatz ist entscheidend für die Entwicklung des am besten geeigneten Datenmodells . Die Bereinigung und Analyse der richtigen Daten im richtigen Format nimmt weniger Zeit in Anspruch.

Für die Analyse der Geschäftsentwicklung eines Unternehmens benötigen Sie beispielsweise den Datensatz mit den Finanzdaten des laufenden Jahres oder der letzten Jahre. Auch die Datenmenge ist wichtig. Zu viele Daten sind genauso schädlich wie zu wenig Daten.

Es kann vorkommen, dass Sie auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen müssen, darunter Kundenprotokolle und Mitarbeiterdatenbanken, was schwierig sein kann.

Lösung

Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, müssen Sie für Daten mit Unternehmensvertretern kommunizieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie über alle erforderlichen Datensätze verfügen, um das Problem anzugehen. Auch Datenmanagementsysteme und Datenintegrationstools müssen gehandhabt werden. Datentools wie Azure Stream Analytics helfen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu aggregieren und zu filtern.

Tools wie diese helfen dabei, alle Datenquellen anzubinden und einen Workflow vorzubereiten.

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3. Mangel an qualifizierten Arbeitskräften

Da immer mehr Unternehmen von Data Science abhängig werden, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Data Professionals. Dies ist eine der größten Herausforderungen der Datenwissenschaft in dieser Stunde. Die traditionellen Methoden der Arbeit mit Daten haben sich geändert. Fakt ist aber, dass viele Mitarbeiter mit der Entwicklung nicht Schritt halten konnten.

Viele Data-Science-Profis fangen gerade erst als Junioren ohne viel Erfahrung an. Er/sie verfügt möglicherweise über die statistischen und technischen Fähigkeiten, um mit den Daten herumzuspielen. Aber der Mangel an Erfahrung und Fachkenntnissen wird ihm nicht die Ergebnisse bringen, die er/sie benötigt.

Es liegt in der Verantwortung der höheren Beamten des Unternehmens, ihre Belegschaft zu bereichern.

Lösung

Unternehmen müssen zunächst mehr in die Rekrutierung von Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers investieren. Bei Bedarf müssen sie neue Stellen schaffen. Ein weiterer Schritt ist die Organisation von Data-Science-Trainings und -Workshops für bestehende Mitarbeiter. Zudem können Seminare durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter ein Grundverständnis der Datenanalyse haben.

Ein weiterer innovativer Schritt vieler Unternehmen ist der Kauf moderner Datenanalysesoftware , die auf künstlicher Intelligenz basiert. Diese Software kann von Mitarbeitern betrieben werden, die keine Data-Science-Expertise haben, aber über grundlegende Domänenkenntnisse verfügen. Dies hilft Unternehmen, ihre Einstellungs- und Schulungskosten zu senken.

4. Datenbereinigung

Die Datenbereinigung oder das Entfernen unerwünschter Daten aus einem Datensatz ist eine der drängenden Herausforderungen der Datenwissenschaft . Es wird beobachtet, dass Unternehmen fast 25 % ihres Umsatzes verlieren, da die Bereinigung fehlerhafter Daten kostspielig ist. Die Arbeit an Datensätzen, die aus vielen Inkonsistenzen und unerwünschten Informationen bestehen, kann Chaos im Leben eines Datenwissenschaftlers anrichten!

Da diese Fachleute mit Terabytes an Daten arbeiten müssen, kann die Bereinigung inkonsistenter Daten viele Arbeitsstunden in Anspruch nehmen. Außerdem können diese Arten von Datensätzen zu unerwünschten und falschen Ergebnissen führen.

Lösung

Data Governance ist die beste Lösung für dieses Problem. Es bezieht sich auf eine Reihe von Verfahren zur Verwaltung von Datenbeständen innerhalb eines Unternehmens. Datenexperten müssen moderne Data-Governance-Tools verwenden, um die von ihnen bearbeiteten Datensätze zu bereinigen, zu formatieren und ihre Genauigkeit zu erhalten.

Die besten Data-Governance-Tools sind:

• IBM Data Governance
• OvalEdge
• Collibra
• Das ist wahr
• Informatik
• Alteryx
• Talend

Ein weiterer wichtiger Schritt, den Unternehmen unternehmen müssen, ist die Einstellung von Fachleuten, die sich um die Datenqualität kümmern. Da es sich um ein Unternehmensthema handelt, müssen Datenqualitätsmanager in jeder Abteilung vorhanden sein, um die Qualität und Genauigkeit der Datensätze sicherzustellen.

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Einpacken

Der Umgang mit riesigen Datensätzen und die Bewältigung der Herausforderungen der Datenwissenschaft ist eine schwierige Aufgabe. Data-Science-Experten sind in der heutigen Zeit ein fester Bestandteil großer Unternehmen. Neben der Nutzung der Fähigkeiten und des Fachwissens von Data Scientists können Unternehmen auch professionelle Beratung in Anspruch nehmen. Data-Science-Berater können den Tag retten, indem sie wertvolle Einblicke in den Umgang mit den Daten eines Unternehmens geben.

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