Les 4 principaux défis de la science des données et des solutions simples pour eux en 2022

La science des données est l'un des domaines les plus passionnants à l'heure actuelle qui permet aux entreprises d'améliorer leurs activités. Avec autant de données produites en permanence par les serveurs de réseau, les capteurs IoT, les pages officielles des médias sociaux, les bases de données et les journaux d'entreprise, elles doivent être gérées et ne peuvent être ignorées. Les scientifiques des données collectent ces ensembles de données, suppriment les données indésirables, puis les analysent.

Cette analyse aide à comprendre la situation actuelle de l'entreprise et les domaines dans lesquels l'entreprise peut s'améliorer. Mais, comprendre les données n'est pas si facile. Les scientifiques des données et les analystes de données rencontrent des problèmes, tels que l'accumulation de données, des problèmes de sécurité et le manque de technologie appropriée.

Défis de la science des données

1. Identifier le problème de données

L'un des défis les plus difficiles de la science des données est d'identifier le problème ou la question. Les scientifiques des données commencent généralement avec un énorme ensemble de données souvent non structuré. Ils doivent comprendre ce qu'ils ont à faire avec ces données.

Par exemple, ils peuvent avoir à analyser ces données pour résoudre un problème commercial, tel que la perte d'un groupe spécifique de clients. Ou bien, ils devront peut-être analyser des données commerciales pour comprendre où ils ont subi une perte au cours des dernières années.

Solution

Avant d'analyser un ensemble de données, la meilleure approche consiste à comprendre le problème à résoudre. Comprendre les besoins de l'entreprise aidera le scientifique des données à préparer un flux de travail. Une liste de contrôle peut également être créée qui peut être cochée au fur et à mesure que les données sont analysées.

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2. Trouver les données les plus appropriées

Comme les entreprises produisent d'énormes quantités de données chaque seconde, il est ardu de mettre la main sur les bonnes données à analyser. En effet, l'ensemble de données correct sera crucial pour développer le modèle de données le plus approprié . Les bonnes données ayant le bon format prendront moins de temps à nettoyer et à analyser.

Par exemple, pour analyser les performances commerciales d'une entreprise, vous avez besoin de l'ensemble de données contenant les données financières de l'année en cours ou des dernières années. La quantité de données est également importante. Trop de données sont aussi nocives que des données insuffisantes.

Il peut arriver que vous deviez accéder à des données provenant de diverses sources, y compris des journaux de clients et des bases de données d'employés, ce qui peut être difficile.

Solution

Si vous êtes un scientifique des données, vous devez communiquer avec les responsables de l'entreprise pour obtenir des données. Cela garantit que vous disposez de tous les ensembles de données nécessaires pour résoudre le problème. Les systèmes de gestion de données et les outils d'intégration de données doivent également être gérés. Les outils de données, tels qu'Azure Stream Analytics, aident à collecter des données à partir de différentes sources, à les agréger et à les filtrer.

Des outils comme ceux-ci aident à connecter toutes les sources de données et à préparer un flux de travail.

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3. Manque de main-d'œuvre qualifiée

Alors que de plus en plus d'entreprises deviennent dépendantes de la science des données, la demande de professionnels qualifiés des données augmente. C'est l'un des enjeux majeurs de la science des données à cette heure. Les méthodes traditionnelles de travail avec les données ont changé. Mais, le fait est que de nombreux employés n'ont pas été en mesure de suivre le rythme des développements.

De nombreux professionnels de la science des données commencent tout juste en tant que juniors sans grande expérience. Il / elle pourrait avoir les compétences statistiques et techniques pour jouer avec les données. Mais, le manque d'expérience et de connaissance du domaine ne lui permettra pas d'obtenir les résultats dont il a besoin.

Il est de la responsabilité des hauts responsables de l'entreprise d'enrichir leurs effectifs.

Solution

Les entreprises doivent commencer par investir davantage dans le recrutement de data scientists, d'analystes de données et d'ingénieurs de données. Si nécessaire, ils doivent créer de nouveaux postes. Une autre étape consiste à organiser une formation et des ateliers en science des données pour les employés existants. Des séminaires peuvent également être organisés pour s'assurer que tous les employés ont une compréhension de base de l'analyse des données.

Une autre mesure innovante prise par de nombreuses entreprises consiste à acheter un logiciel d'analyse de données moderne qui fonctionne sur l'intelligence artificielle. Ce logiciel peut être utilisé par des employés qui n'ont pas d'expertise en science des données mais qui ont les connaissances de base du domaine. Cela aide les organisations à réduire leurs coûts d'embauche et de formation.

4. Nettoyage des données

Le nettoyage des données ou la suppression des données indésirables d'un ensemble de données est l'un des défis pressants de la science des données . On observe que les entreprises perdent près de 25% de leur chiffre d'affaires car le nettoyage des mauvaises données est coûteux. Travailler sur des ensembles de données constitués de nombreuses incohérences et d'informations indésirables peut créer des ravages dans la vie d'un data scientist !

Comme ces professionnels doivent travailler avec des téraoctets de données, le nettoyage des données incohérentes peut nécessiter de nombreuses heures de travail. De plus, ces types d'ensembles de données peuvent entraîner des résultats indésirables et incorrects.

Solution

La gouvernance des données est la meilleure solution à ce problème. Il désigne l'ensemble des procédures de gestion des actifs de données au sein d'une entreprise. Les professionnels des données doivent utiliser des outils modernes de gouvernance des données pour nettoyer, formater et maintenir l'exactitude des ensembles de données qu'ils gèrent.

Les meilleurs outils de gouvernance des données sont :

• Gouvernance des données IBM
• OvalEdge
• Collibra
• TrueDat
• Informatique
• Alteryx
• Talend

Une autre étape importante que les organisations doivent franchir consiste à embaucher des professionnels pour s'occuper de la qualité des données. Comme il s'agit d'un problème d'entreprise, les responsables de la qualité des données doivent être présents dans chaque département pour garantir la qualité et l'exactitude des ensembles de données.

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Emballer

Gérer d'énormes ensembles de données et relever les défis de la science des données est une tâche difficile. Les professionnels de la science des données font aujourd'hui partie intégrante des grandes entreprises. Outre l'utilisation des compétences et de l'expertise des scientifiques des données, les entreprises peuvent également demander des conseils professionnels. Les consultants en science des données peuvent sauver la mise en fournissant des informations précieuses sur la façon de gérer les données d'une organisation.

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