Os 4 principais desafios da ciência de dados e soluções simples para eles em 2022

A ciência de dados é um dos campos mais empolgantes atualmente que estão capacitando as empresas a aprimorar seus negócios. Com tantos dados sendo produzidos constantemente por servidores de rede, sensores de IoT, páginas oficiais de mídia social, bancos de dados e logs de empresas, eles precisam ser tratados e não podem ser ignorados. Os cientistas de dados coletam esses conjuntos de dados, removem os dados indesejados e depois os analisam.

Essa análise ajuda a entender onde o negócio está atualmente e as áreas em que a empresa pode melhorar. Mas, entender os dados não é tão fácil. Cientistas de dados e analistas de dados encontram problemas, como acúmulo de dados, problemas de segurança e falta de tecnologia adequada.

Desafios da ciência de dados

1. Identificando o problema de dados

Um dos desafios mais difíceis da ciência de dados é identificar o problema ou a questão. Os cientistas de dados geralmente começam com um enorme conjunto de dados que geralmente não é estruturado. Eles têm que entender o que têm a ver com esses dados.

Por exemplo, eles podem ter que analisar esses dados para resolver um problema de negócios, como a perda de um grupo específico de clientes. Ou talvez precisem analisar dados de negócios para entender onde sofreram perdas nos últimos anos.

Solução

Antes de analisar qualquer conjunto de dados, a melhor abordagem é entender o problema que precisa ser resolvido. Compreender o requisito de negócios ajudará o cientista de dados a preparar um fluxo de trabalho. Também pode ser criada uma lista de verificação que pode ser verificada à medida que os dados são analisados.

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2. Encontrando os dados mais apropriados

Como as empresas produzem enormes quantidades de dados a cada segundo, é uma tarefa assustadora colocar as mãos nos dados certos para análise. Isso ocorre porque o conjunto de dados correto será crucial para desenvolver o modelo de dados mais apropriado . Os dados certos com o formato certo levarão menos tempo para serem limpos e analisados.

Por exemplo, para analisar o desempenho comercial de uma empresa, você precisa do conjunto de dados que contém os dados financeiros do ano atual ou dos últimos anos. A quantidade de dados também é importante. Muitos dados são tão prejudiciais quanto dados insuficientes.

Pode haver uma situação em que você precise acessar dados de várias fontes, incluindo logs de clientes e bancos de dados de funcionários, o que pode ser difícil.

Solução

Se você é um cientista de dados, precisa se comunicar com os funcionários da empresa para obter dados. Isso garante que você tenha todos os conjuntos de dados necessários para lidar com o problema. Sistemas de gerenciamento de dados e ferramentas de integração de dados também precisam ser tratados. Ferramentas de dados, como o Azure Stream Analytics, ajudam na coleta de dados de diferentes fontes, agregando-os e filtrando-os.

Ferramentas como essas ajudam a conectar todas as fontes de dados e preparar um fluxo de trabalho.

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3. Falta de mão de obra qualificada

À medida que mais e mais empresas estão se tornando dependentes da ciência de dados, a demanda por profissionais de dados qualificados está aumentando. Este é um dos maiores desafios da ciência de dados neste momento. Os métodos tradicionais de trabalhar com dados mudaram. Mas, o fato é que muitos funcionários não conseguiram acompanhar o ritmo dos desenvolvimentos.

Muitos profissionais de ciência de dados estão começando como juniores sem muita experiência. Ele/ela pode ter as habilidades estatísticas e técnicas para brincar com os dados. Mas, a falta de experiência e conhecimento de domínio não lhe dará os resultados que ele/ela exige.

É responsabilidade dos altos funcionários da empresa enriquecer sua força de trabalho.

Solução

As empresas devem começar investindo mais no recrutamento de cientistas de dados, analistas de dados e engenheiros de dados. Se necessário, eles devem criar novos postos de trabalho. Outra etapa é organizar treinamentos e workshops em ciência de dados para os funcionários existentes. Seminários também podem ser realizados para garantir que todos os funcionários tenham uma compreensão básica da análise de dados.

Outro passo inovador dado por muitas empresas é comprar um software moderno de análise de dados que funciona com inteligência artificial. Este software pode ser operado por funcionários que não possuem experiência em ciência de dados, mas possuem o conhecimento básico de domínio. Isso ajuda as organizações a reduzir seus custos de contratação e treinamento.

4. Limpeza de dados

A limpeza de dados ou a remoção de dados indesejados de um conjunto de dados é um dos desafios prementes da ciência de dados . Observa-se que as empresas perdem quase 25% de sua receita, pois a limpeza de dados ruins é cara. Trabalhar em conjuntos de dados que consistem em muitas inconsistências e informações indesejadas pode causar estragos na vida de um cientista de dados!

Como esses profissionais precisam trabalhar com terabytes de dados, dados inconsistentes podem levar muitas horas de trabalho para serem limpos. Além disso, esses tipos de conjuntos de dados podem levar a resultados indesejados e incorretos.

Solução

A governança de dados é a melhor solução para esse problema. Refere-se ao conjunto de procedimentos para gerenciar ativos de dados dentro de uma empresa. Os profissionais de dados devem usar ferramentas modernas de governança de dados para limpar, formatar e manter a precisão dos conjuntos de dados que manipulam.

As melhores ferramentas de governança de dados são:

• Governança de Dados IBM
• OvalEdge
• Collibra
• Truedata
• informática
• Alteryx
• Talend

Outro passo importante que as organizações precisam dar é empregar profissionais para cuidar da qualidade dos dados. Por se tratar de uma questão empresarial, os gerentes de qualidade de dados devem estar presentes em todos os departamentos para garantir a qualidade e a precisão dos conjuntos de dados.

Leia também: Ideias de projetos de ciência de dados

Empacotando

Lidar com grandes conjuntos de dados e enfrentar os desafios da ciência de dados é uma tarefa difícil. Os profissionais de ciência de dados são parte integrante das grandes corporações nos dias atuais. Além de usar as habilidades e conhecimentos dos cientistas de dados, as empresas também podem procurar aconselhamento profissional. Os consultores de ciência de dados podem salvar o dia fornecendo informações valiosas sobre como lidar com os dados de uma organização.

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