4 najważniejsze wyzwania nauki o danych i proste rozwiązania dla nich w 2022 r.

Nauka o danych jest obecnie jedną z najbardziej ekscytujących dziedzin, które umożliwiają firmom usprawnienie ich działalności. Przy tak dużej ilości danych stale tworzonych przez serwery sieciowe, czujniki IoT, oficjalne strony mediów społecznościowych, bazy danych i dzienniki firmowe, należy się nimi zająć i nie można ich zignorować. Analitycy danych zbierają te zestawy danych, usuwają niechciane dane, a następnie je analizują.

Analiza ta pomaga w zrozumieniu, na jakim etapie znajduje się obecnie biznes i w jakich obszarach firma może się poprawić. Ale zrozumienie danych nie jest takie proste. Analitycy i analitycy danych napotykają problemy, takie jak gromadzenie danych, problemy z bezpieczeństwem i brak odpowiedniej technologii.

Wyzwania nauki o danych

1. Identyfikacja problemu z danymi

Jednym z najtrudniejszych wyzwań nauki o danych jest identyfikacja problemu lub problemu. Analitycy danych zazwyczaj zaczynają od ogromnego zbioru danych, który często jest nieustrukturyzowany. Muszą zrozumieć, co mają wspólnego z tymi danymi.

Na przykład mogą być zmuszeni do przeanalizowania tych danych, aby rozwiązać problem biznesowy, taki jak utrata określonej puli klientów. Mogą też być zmuszeni do analizy danych biznesowych, aby zrozumieć, gdzie ponieśli straty w ciągu ostatnich kilku lat.

Rozwiązanie

Przed analizą dowolnego zestawu danych najlepszym podejściem jest zrozumienie problemu, który należy rozwiązać. Zrozumienie wymagań biznesowych pomoże analitykowi danych w przygotowaniu przepływu pracy. Można również utworzyć listę kontrolną, którą można odhaczyć podczas analizy danych.

Przeczytaj: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

2. Znalezienie najbardziej odpowiednich danych

Ponieważ firmy co sekundę produkują ogromne ilości danych, zdobycie odpowiednich danych do analizy jest trudnym zadaniem. Dzieje się tak, ponieważ prawidłowy zestaw danych będzie miał kluczowe znaczenie dla opracowania najbardziej odpowiedniego modelu danych . Właściwe dane o odpowiednim formacie zajmą mniej czasu na czyszczenie i analizę.

Na przykład do analizy wyników biznesowych firmy potrzebny jest zestaw danych zawierający dane finansowe z bieżącego roku lub z ostatnich kilku lat. Ważna jest również ilość danych. Zbyt duża ilość danych jest tak samo szkodliwa jak niewystarczająca ilość danych.

Może zaistnieć sytuacja, w której będziesz musiał uzyskać dostęp do danych z różnych źródeł, w tym dzienników klientów i baz danych pracowników, co może być trudne.

Rozwiązanie

Jeśli jesteś naukowcem zajmującym się danymi, musisz skontaktować się z urzędnikami firmy w celu uzyskania danych. Gwarantuje to, że masz wszystkie wymagane zestawy danych do rozwiązania problemu. Należy również obsługiwać systemy zarządzania danymi i narzędzia do integracji danych. Narzędzia danych, takie jak Azure Stream Analytics, pomagają w zbieraniu danych z różnych źródeł, ich agregacji i filtrowaniu.

Takie narzędzia pomagają w łączeniu wszystkich źródeł danych i przygotowaniu przepływu pracy.

Dowiedz się więcej: 7 najważniejszych przypadków użycia analizy danych w branży finansowej

3. Brak wykwalifikowanej siły roboczej

Ponieważ coraz więcej firm uzależnia się od nauki o danych, rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów od danych. To jedno z głównych wyzwań nauki o danych w tej chwili. Zmieniły się tradycyjne metody pracy z danymi. Ale faktem jest, że wielu pracowników nie nadąża za tempem rozwoju.

Wielu specjalistów zajmujących się analizą danych dopiero zaczyna jako juniorzy bez dużego doświadczenia. Może posiadać umiejętności statystyczne i techniczne, aby bawić się danymi. Jednak brak doświadczenia i wiedzy dziedzinowej nie przyniesie mu wymaganych rezultatów.

Obowiązkiem wyższych urzędników firmy jest wzbogacanie swojej siły roboczej.

Rozwiązanie

Firmy muszą zacząć od większych inwestycji w rekrutację naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i inżynierów danych. W razie potrzeby muszą stworzyć nowe stanowiska pracy. Kolejnym krokiem jest zorganizowanie szkoleń i warsztatów z analizy danych dla obecnych pracowników. Można również organizować seminaria, aby upewnić się, że wszyscy pracownicy mają podstawową wiedzę na temat analizy danych.

Kolejnym innowacyjnym krokiem podejmowanym przez wiele firm jest zakup nowoczesnego oprogramowania do analizy danych, które działa w oparciu o sztuczną inteligencję. To oprogramowanie może być obsługiwane przez pracowników, którzy nie mają doświadczenia w zakresie nauki o danych, ale mają podstawową wiedzę o domenie. Pomaga to organizacjom obniżyć koszty zatrudnienia i szkolenia.

4. Czyszczenie danych

Czyszczenie danych lub usuwanie niechcianych danych z zestawu danych jest jednym z pilnych wyzwań nauki o danych . Obserwuje się, że firmy tracą prawie 25% swoich przychodów, ponieważ czyszczenie złych danych jest kosztowne. Praca na zestawach danych składających się z wielu niespójności i niechcianych informacji może spowodować chaos w życiu naukowca danych!

Ponieważ ci specjaliści muszą pracować z terabajtami danych, ich czyszczenie może zająć wiele roboczogodzin. Ponadto tego typu zestawy danych mogą prowadzić do niepożądanych i błędnych wyników.

Rozwiązanie

Zarządzanie danymi jest najlepszym rozwiązaniem tego problemu. Odnosi się do zestawu procedur zarządzania zasobami danych w firmie. Specjaliści ds. danych muszą korzystać z nowoczesnych narzędzi do zarządzania danymi, aby czyścić, formatować i utrzymywać dokładność obsługiwanych zestawów danych.

Najlepsze narzędzia do zarządzania danymi to:

• Zarządzanie danymi IBM
• Owalna krawędź
• Collibra
• Truedat
• Informatyka
• Alteryx
• Talend

Kolejnym ważnym krokiem, jaki muszą podjąć organizacje, jest zatrudnienie specjalistów do dbania o jakość danych. Ponieważ jest to kwestia przedsiębiorstwa, menedżerowie ds. jakości danych muszą być obecni w każdym dziale, aby zapewnić jakość i dokładność zbiorów danych.

Przeczytaj także: Pomysły na projekty Data Science

Zawijanie

Obsługa ogromnych zbiorów danych i sprostanie wyzwaniom związanym z nauką o danych to trudne zadanie. W dzisiejszych czasach specjaliści od nauki danych są integralną częścią dużych korporacji. Oprócz korzystania z umiejętności i wiedzy naukowców zajmujących się danymi, firmy mogą również zasięgnąć profesjonalnej porady. Konsultanci ds. nauki o danych mogą uratować sytuację, dostarczając cennych informacji o tym, jak obchodzić się z danymi organizacji.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.