2022년 데이터 과학의 4가지 주요 과제 및 간단한 솔루션

데이터 과학은 현재 기업이 비즈니스를 향상할 수 있도록 지원하는 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. 네트워크 서버, IoT 센서, 공식 소셜 미디어 페이지, 데이터베이스 및 회사 로그에서 끊임없이 생성되는 많은 데이터를 처리해야 하고 무시할 수 없습니다. 데이터 과학자는 이러한 데이터 세트를 수집하고 원하지 않는 데이터를 제거한 다음 분석합니다.

이 분석은 현재 비즈니스의 위치와 회사가 개선할 수 있는 영역을 이해하는 데 도움이 됩니다. 그러나 데이터를 이해하는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다. 데이터 과학자와 데이터 분석가는 데이터 축적, 보안 문제 및 적절한 기술 부족과 같은 문제에 직면합니다.

데이터 과학의 과제

1. 데이터 문제 식별

데이터 과학 의 가장 어려운 과제 중 하나는 문제 또는 문제를 식별하는 것입니다. 데이터 과학자 는 대부분 구조화되지 않은 거대한 데이터 세트로 시작합니다. 그들은 이 데이터와 어떤 관련이 있는지 이해해야 합니다.

예를 들어 특정 고객 풀의 손실과 같은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 이 데이터를 분석해야 할 수 있습니다. 또는 비즈니스 데이터를 분석하여 지난 몇 년 동안 손실을 입은 부분을 이해해야 할 수도 있습니다.

해결책

데이터 세트를 분석하기 전에 해결해야 할 문제를 이해하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 비즈니스 요구 사항 을 이해하면 데이터 과학자가 워크플로를 준비하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 분석할 때 확인할 수 있는 체크리스트를 생성할 수도 있습니다.

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2. 가장 적절한 데이터 찾기

기업은 매초 엄청난 양의 데이터를 생성하므로 분석에 적합한 데이터를 손에 넣는 것은 어려운 작업입니다. 가장 적절한 데이터 모델 을 개발하는 데 올바른 데이터 세트가 중요하기 때문 입니다. 올바른 형식의 올바른 데이터는 정리하고 분석하는 데 시간이 덜 걸립니다.

예를 들어, 회사의 비즈니스 성과 를 분석하려면 금년 또는 지난 몇 년 동안의 재무 데이터가 포함된 데이터 세트가 필요합니다. 데이터의 양도 중요합니다. 너무 많은 데이터는 불충분한 데이터만큼 해롭습니다.

고객 로그 및 직원 데이터베이스를 비롯한 다양한 소스의 데이터에 액세스해야 하는 상황이 있을 수 있으며 이는 어려울 수 있습니다.

해결책

데이터 과학자라면 데이터에 대해 회사 관계자와 소통해야 합니다. 이렇게 하면 문제를 해결하는 데 필요한 모든 데이터 세트를 확보할 수 있습니다. 데이터 관리 시스템과 데이터 통합 ​​도구도 다루어야 합니다. Azure Stream Analytics 와 같은 데이터 도구 는 다양한 원본에서 데이터를 수집하고 집계하고 필터링하는 데 도움이 됩니다.

이러한 도구는 모든 데이터 소스를 연결하고 워크플로를 준비하는 데 도움이 됩니다.

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3. 숙련된 인력의 부족

점점 더 많은 기업이 데이터 과학에 의존하게 되면서 숙련된 데이터 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이것은 현재 데이터 과학의 주요 과제 중 하나입니다 . 기존의 데이터 작업 방식이 변경되었습니다. 그러나 많은 직원들이 발전 속도를 따라가지 못하는 것이 사실입니다.

많은 데이터 과학 전문가 는 경험이 많지 않은 후배로서 막 시작하고 있습니다. 그/그녀는 데이터를 가지고 놀 수 있는 통계적 및 기술적 기술을 가지고 있을 수 있습니다. 그러나 경험과 영역 지식의 부족은 그가 원하는 결과를 얻지 못할 것입니다.

직원을 풍부하게 하는 것은 회사의 고위 관리의 책임입니다.

해결책

기업은 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어 채용에 더 많은 투자를 하는 것으로 시작해야 합니다. 필요한 경우 새 직위를 만들어야 합니다. 또 다른 단계는 기존 직원을 위한 데이터 과학 교육 및 워크샵을 준비하는 것입니다. 또한 모든 직원이 데이터 분석에 대한 기본적인 이해를 갖도록 세미나를 개최할 수 있습니다.

많은 기업이 취하는 또 다른 혁신적인 단계 는 인공 지능에서 실행되는 최신 데이터 분석 소프트웨어 를 구입 하는 것입니다. 이 소프트웨어는 데이터 과학에 대한 전문 지식은 없지만 기본적인 도메인 지식을 갖춘 직원이 운영할 수 있습니다. 이는 조직이 고용 및 교육 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

4. 데이터 정리

데이터 정리 또는 데이터 세트에서 원하지 않는 데이터 제거는 데이터 과학의 시급한 과제 중 하나입니다 . 잘못된 데이터를 정리하는 데 비용이 많이 들기 때문에 기업은 수익의 거의 25%를 손실하는 것으로 관찰되었습니다. 많은 불일치와 원치 않는 정보로 구성된 데이터 세트에 대한 작업은 데이터 과학자의 삶에 큰 혼란을 일으킬 수 있습니다!

이러한 전문가는 테라바이트의 데이터로 작업해야 하므로 일관성이 없는 데이터 를 정리하는 데 많은 인력이 소요될 수 있습니다. 또한 이러한 유형의 데이터 세트는 원치 않는 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다.

해결책

데이터 거버넌스 는 이 문제에 대한 최상의 솔루션입니다. 회사 내에서 데이터 자산을 관리하기 위한 일련의 절차를 나타냅니다. 데이터 전문가는 최신 데이터 거버넌스 도구를 사용하여 처리하는 데이터 세트의 정확성을 정리, 형식 지정 및 유지해야 합니다.

최고의 데이터 거버넌스 도구 는 다음과 같습니다.

• IBM 데이터 거버넌스
• 타원형 가장자리
• 콜리브라
• 트루닷
• 인포매티카
• 알테릭스
• 재능

조직이 취해야 하는 또 다른 중요한 단계는 데이터 품질을 관리할 전문가를 고용하는 것입니다. 기업의 문제이므로 데이터 품질 관리자는 데이터 세트의 품질과 정확성을 보장하기 위해 모든 부서에 있어야 합니다.

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마무리

방대한 데이터 세트를 처리하고 데이터 과학의 과제를 해결 하는 것은 어려운 작업입니다. 데이터 과학 전문가는 오늘날 대기업의 필수적인 부분입니다. 기업은 데이터 과학자의 기술과 전문성을 활용하는 것 외에도 전문적인 조언을 구할 수도 있습니다. 데이터 과학 컨설턴트 는 조직의 데이터를 처리하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 하루를 절약할 수 있습니다.

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