2022年のデータサイエンスとそのためのシンプルなソリューションの上位4つの課題

データサイエンスは、企業がビジネスを強化できるようにする現在最もエキサイティングな分野の1つです。 ネットワークサーバー、IoTセンサー、公式のソーシャルメディアページ、データベース、および企業ログによって絶えず大量のデータが生成されているため、データを処理する必要があり、無視することはできません。 データサイエンティストはこれらのデータセットを収集し、不要なデータを削除してから分析します。

この分析は、ビジネスが現在どこにあり、会社が改善できる領域を理解するのに役立ちます。 しかし、データを理解することはそれほど簡単ではありません。 データサイエンティストとデータアナリストは、データの蓄積、セキュリティの問題、適切なテクノロジーの欠如などの問題に直面します。

データサイエンスの課題

1.データの問題を特定する

データサイエンスの最も困難な課題の1つは、問題または問題を特定することです。 データサイエンティストは、ほとんどの場合、構造化されていないことが多い巨大なデータセットから始めます。 彼らは、このデータと何の関係があるのか​​を理解する必要があります。

たとえば、特定の顧客プールの喪失などのビジネス上の問題を解決するために、このデータを分析する必要がある場合があります。 または、過去数年間にどこで損失を被ったかを理解するために、ビジネスデータを分析する必要があるかもしれません。

解決

データセットを分析する前に、解決する必要のある問題を理解することが最善のアプローチです。 ビジネス要件を理解すると、データサイエンティストがワークフローを準備するのに役立ちます。 データの分析時にチェックオフできるチェックリストを作成することもできます。

読む：インドのデータサイエンティスト給与

2.最も適切なデータを見つける

企業は毎秒大量のデータを生成するため、分析のために適切なデータを入手することは困難な作業です。 これは、最も適切なデータモデルを開発するために正しいデータセットが重要になるためです。 適切な形式の適切なデータは、クリーンアップと分析にかかる時間が短縮されます。

たとえば、会社の業績を分析するには、今年または過去数年間の財務データを含むデータセットが必要です。 データの量も重要です。 データが多すぎると、データが不十分になるのと同じくらい有害です。

顧客ログや従業員データベースなど、さまざまなソースからのデータにアクセスしなければならない場合がありますが、これは困難な場合があります。

解決

データサイエンティストの場合は、データについて会社の担当者と連絡を取る必要があります。 これにより、問題に取り組むために必要なすべてのデータセットを確実に入手できます。 データ管理システムとデータ統合ツールも処理する必要があります。 Azure Stream Analyticsなどのデータツールは、さまざまなソースからデータを収集し、それらを集約してフィルタリングするのに役立ちます。

このようなツールは、すべてのデータソースを接続してワークフローを準備するのに役立ちます。

詳細：金融業界におけるデータサイエンスのユースケーストップ7

3.熟練した労働力の不足

ますます多くの企業がデータサイエンスに依存するようになるにつれて、熟練したデータ専門家の需要が高まっています。 これは、現時点でのデータサイエンスの主要な課題の1つです。 データを操作する従来の方法が変更されました。 しかし、実際には、多くの従業員が開発のペースに追いつくことができていません。

多くのデータサイエンスの専門家は、経験の浅い後輩として始めたばかりです。 彼/彼女はデータをいじくり回すための統計的および技術的なスキルを持っているかもしれません。 しかし、経験とドメイン知識が不足していると、彼/彼女が必要とする結果を得ることができません。

従業員を充実させるのは会社の高官の責任です。

解決

企業は、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアの採用にさらに投資することから始めなければなりません。 必要に応じて、新しい職位を作成する必要があります。 もう1つのステップは、既存の従業員向けのデータサイエンストレーニングとワークショップを手配することです。 すべての従業員がデータ分析の基本を理解していることを確認するために、セミナーを開催することもできます。

多くの企業が取ったもう1つの革新的なステップは、人工知能で動作する最新のデータ分析ソフトウェアを購入することです。 このソフトウェアは、データサイエンスの専門知識はないが、基本的なドメイン知識を持っている従業員が操作できます。 これにより、組織は採用とトレーニングのコストを削減できます。

4.データクレンジング

データクレンジングまたはデータセットからの不要なデータの削除は、データサイエンスの差し迫った課題の1つです。 不良データのクリーニングにはコストがかかるため、企業は収益のほぼ25％を失うことが観察されています。 多くの矛盾や不要な情報で構成されるデータセットで作業すると、データサイエンティストの生活に大混乱をもたらす可能性があります。

これらの専門家はテラバイトのデータを処理する必要があるため、一貫性のないデータはクレンジングに多くの工数を要する可能性があります。 また、これらのタイプのデータセットは、望ましくない誤った結果につながる可能性があります。

解決

データガバナンスは、この問題に対する最善の解決策です。 これは、企業内のデータ資産を管理するための一連の手順を指します。 データの専門家は、最新のデータガバナンスツールを使用して、処理するデータセットの精度をクレンジング、フォーマット、および維持する必要があります。

最高のデータガバナンスツールは次のとおりです。

• IBMデータ・ガバナンス
• OvalEdge
• コリブラ
• Truedat
• Informatica
• Alteryx
• タレンド

組織が取らなければならないもう1つの重要なステップは、データ品質の管理に専門家を雇うことです。 これは企業の問題であるため、データセットの品質と正確性を確保するために、データ品質マネージャーがすべての部門に存在する必要があります。

また読む：データサイエンスプロジェクトのアイデア

まとめ

膨大なデータセットを処理し、データサイエンスの課題に取り組むことは、困難な作業です。 データサイエンスの専門家は、今日の大企業の不可欠な部分です。 データサイエンティストのスキルと専門知識を使用する以外に、企業は専門家のアドバイスを求めることもできます。 データサイエンスコンサルタントは、組織のデータを処理する方法に関する貴重な洞察を提供することで、1日を節約できます。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。