Le 4 principali sfide della scienza dei dati e delle soluzioni semplici per loro nel 2022

La scienza dei dati è attualmente uno dei campi più interessanti che stanno consentendo alle aziende di migliorare il proprio business. Con così tanti dati costantemente prodotti da server di rete, sensori IoT, pagine di social media ufficiali, database e registri aziendali, devono essere gestiti e non possono essere ignorati. I data scientist raccolgono questi set di dati, rimuovono i dati indesiderati e quindi li analizzano.

Questa analisi aiuta a capire dove si trova attualmente l'attività e le aree in cui l'azienda può migliorare. Ma capire i dati non è così facile. I data scientist e gli analisti di dati incontrano problemi, come l'accumulo di dati, problemi di sicurezza e la mancanza di una tecnologia adeguata.

Sfide della scienza dei dati

1. Identificazione del problema con i dati

Una delle sfide più difficili della scienza dei dati è identificare il problema o il problema. I data scientist iniziano principalmente con un enorme set di dati che spesso non è strutturato. Devono capire cosa hanno a che fare con questi dati.

Ad esempio, potrebbero dover analizzare questi dati per risolvere un problema aziendale, come la perdita di uno specifico pool di clienti. Oppure, potrebbero dover analizzare i dati aziendali per capire dove hanno subito una perdita negli ultimi anni.

Soluzione

Prima di analizzare qualsiasi set di dati, l'approccio migliore è comprendere il problema che deve essere risolto. Comprendere i requisiti aziendali aiuterà il data scientist a preparare un flusso di lavoro. È inoltre possibile creare una checklist da spuntare durante l'analisi dei dati.

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2. Trovare i dati più appropriati

Poiché le aziende producono enormi quantità di dati ogni secondo, è un compito arduo mettere le mani sui dati giusti per l'analisi. Questo perché il set di dati corretto sarà fondamentale per lo sviluppo del modello di dati più appropriato . La pulizia e l'analisi dei dati corretti con il formato corretto richiederanno meno tempo.

Ad esempio, per analizzare l' andamento aziendale di un'azienda, è necessario il set di dati contenente i dati finanziari dell'anno in corso o degli ultimi anni. Anche la quantità di dati è importante. Troppi dati sono dannosi quanto dati insufficienti.

Potrebbe esserci una situazione in cui potresti dover accedere ai dati da varie fonti, inclusi i registri dei clienti e i database dei dipendenti, il che può essere difficile.

Soluzione

Se sei un data scientist, devi comunicare con i funzionari dell'azienda per i dati. Ciò garantisce di disporre di tutti i set di dati necessari per affrontare il problema. Anche i sistemi di gestione dei dati e gli strumenti di integrazione dei dati devono essere gestiti. Gli strumenti per i dati, come Analisi di flusso di Azure, aiutano a raccogliere dati da origini diverse, aggregarli e filtrarli.

Strumenti come questi aiutano a collegare tutte le origini dati e preparare un flusso di lavoro.

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3. Mancanza di manodopera qualificata

Poiché sempre più aziende stanno diventando dipendenti dalla scienza dei dati, la domanda di professionisti dei dati qualificati è in aumento. Questa è una delle principali sfide della scienza dei dati in questo momento. I metodi tradizionali di lavoro con i dati sono cambiati. Ma il fatto è che molti dipendenti non sono stati in grado di tenere il passo con il ritmo degli sviluppi.

Molti professionisti della scienza dei dati hanno appena iniziato come junior senza molta esperienza. Potrebbe avere le capacità statistiche e tecniche per giocare con i dati. Ma la mancanza di esperienza e conoscenza del dominio non gli darà i risultati che richiede.

È responsabilità degli alti funzionari dell'azienda arricchire la propria forza lavoro.

Soluzione

Le aziende devono iniziare investendo di più nel reclutamento di data scientist, analisti di dati e ingegneri di dati. Se necessario, devono creare nuove posizioni lavorative. Un altro passaggio consiste nell'organizzare corsi di formazione sulla scienza dei dati e workshop per i dipendenti esistenti. Si possono anche tenere seminari per garantire che tutti i dipendenti abbiano una conoscenza di base dell'analisi dei dati.

Un altro passo innovativo intrapreso da molte aziende è quello di acquistare un moderno software di analisi dei dati basato sull'intelligenza artificiale. Questo software può essere utilizzato da dipendenti che non hanno una competenza scientifica dei dati ma hanno le conoscenze di base del dominio. Questo aiuta le organizzazioni a ridurre i costi di assunzione e formazione.

4. Pulizia dei dati

La pulizia dei dati o la rimozione di dati indesiderati da un set di dati è una delle sfide urgenti della scienza dei dati . Si osserva che le aziende perdono quasi il 25% delle loro entrate poiché la pulizia dei dati errati è costosa. Lavorare su set di dati costituiti da molte incoerenze e informazioni indesiderate può creare scompiglio nella vita di un data scientist!

Poiché questi professionisti devono lavorare con terabyte di dati, la pulizia dei dati incoerenti può richiedere molte ore di lavoro. Inoltre, questi tipi di set di dati possono portare a risultati indesiderati e errati.

Soluzione

La governance dei dati è la migliore soluzione a questo problema. Si riferisce all'insieme delle procedure per la gestione degli asset di dati all'interno di un'azienda. I professionisti dei dati devono utilizzare moderni strumenti di governance dei dati per pulire, formattare e mantenere l'accuratezza dei set di dati che gestiscono.

I migliori strumenti di governance dei dati sono:

• IBM Data Governance
• Bordo Ovale
• Collibra
• Truedat
• Informatica
• Alteryx
• Talendo

Un altro passo importante che le organizzazioni devono compiere è assumere professionisti che si occupino della qualità dei dati. Poiché si tratta di un problema aziendale, i responsabili della qualità dei dati devono essere presenti in ogni reparto per garantire la qualità e l'accuratezza dei set di dati.

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Avvolgendo

Gestire enormi set di dati e affrontare le sfide della scienza dei dati è un compito difficile. I professionisti della scienza dei dati sono parte integrante delle grandi aziende al giorno d'oggi. Oltre a utilizzare le capacità e le competenze dei data scientist, le aziende possono anche richiedere una consulenza professionale. I consulenti di data science possono salvare la situazione fornendo preziose informazioni su come gestire i dati di un'organizzazione.

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