Top 4 provocări ale științei datelor și soluții simple pentru ei în 2022

Știința datelor este unul dintre cele mai interesante domenii în prezent, care dă putere companiilor să-și îmbunătățească afacerea. Având în vedere atât de multe date produse în mod constant de serverele de rețea, senzorii IoT, paginile oficiale de rețele sociale, bazele de date și jurnalele companiei, acestea trebuie gestionate și nu pot fi ignorate. Oamenii de știință de date colectează aceste seturi de date, elimină datele nedorite și apoi le analizează.

Această analiză ajută la înțelegerea unde se află afacerea în prezent și zonele în care compania se poate îmbunătăți. Dar înțelegerea datelor nu este atât de ușoară. Oamenii de știință de date și analiștii de date întâmpină probleme, cum ar fi acumularea de date, probleme de securitate și lipsa unei tehnologii adecvate.

Provocările științei datelor

1. Identificarea problemei datelor

Una dintre cele mai grele provocări ale științei datelor este identificarea problemei sau a problemei. Oamenii de știință de date încep în mare parte cu un set uriaș de date care este adesea nestructurat. Ei trebuie să înțeleagă ce au de-a face cu aceste date.

De exemplu, ar putea fi nevoiți să analizeze aceste date pentru a rezolva o problemă de afaceri, cum ar fi pierderea unui anumit grup de clienți. Sau ar putea fi nevoiți să analizeze datele de afaceri pentru a înțelege unde au suferit o pierdere în ultimii câțiva ani.

Soluţie

Înainte de a analiza orice set de date, cea mai bună abordare este de a înțelege problema care trebuie rezolvată. Înțelegerea cerințelor de afaceri îl va ajuta pe cercetătorul de date să pregătească un flux de lucru. De asemenea, poate fi creată o listă de verificare care poate fi bifată pe măsură ce datele sunt analizate.

Citiți: Salariul Data Scientist în India

2. Găsirea celor mai potrivite date

Deoarece companiile produc cantități uriașe de date în fiecare secundă, este o sarcină descurajantă să puneți mâna pe datele potrivite pentru analiză. Acest lucru se datorează faptului că setul corect de date va fi crucial pentru dezvoltarea celui mai adecvat model de date . Curățarea și analizarea datelor potrivite, având formatul potrivit, va dura mai puțin timp.

De exemplu, pentru analiza performanței de afaceri a unei companii, aveți nevoie de setul de date care conține datele financiare ale anului curent sau din ultimii câțiva ani. Cantitatea de date este, de asemenea, importantă. Prea multe date sunt la fel de dăunătoare ca și datele insuficiente.

Poate exista o situație în care este posibil să trebuiască să accesați date din diverse surse, inclusiv jurnalele clienților și bazele de date ale angajaților, ceea ce poate fi dificil.

Soluţie

Dacă sunteți un om de știință a datelor, trebuie să comunicați cu oficialii companiei pentru date. Acest lucru vă asigură că aveți toate seturile de date necesare pentru rezolvarea problemei. Sistemele de gestionare a datelor și instrumentele de integrare a datelor trebuie să fie, de asemenea, manipulate. Instrumentele de date, cum ar fi Azure Stream Analytics, ajută la colectarea datelor din diferite surse, agregarea acestora și filtrarea acestora.

Instrumente ca acestea ajută la conectarea tuturor surselor de date și la pregătirea unui flux de lucru.

Aflați mai multe: Top 7 cazuri de utilizare a științei datelor în industria financiară

3. Lipsa forței de muncă calificate

Pe măsură ce tot mai multe companii devin dependente de știința datelor, cererea de profesioniști calificați în date este în creștere. Aceasta este una dintre provocările majore ale științei datelor la această oră. Metodele tradiționale de lucru cu datele s-au schimbat. Dar, adevărul este că mulți angajați nu au reușit să țină pasul cu ritmul evoluțiilor.

Mulți profesioniști în știința datelor abia încep ca juniori fără prea multă experiență. El/ea ar putea avea abilitățile statistice și tehnice pentru a se juca cu datele. Însă, lipsa de experiență și de cunoștințe de domeniu nu îi va aduce rezultatele pe care le cere.

Este responsabilitatea funcționarilor superiori ai companiei să își îmbogățească forța de muncă.

Soluţie

Companiile trebuie să înceapă prin a investi mai mult în recrutarea de oameni de știință de date, analiști de date și ingineri de date. Dacă este necesar, trebuie să creeze noi posturi de muncă. Un alt pas este organizarea de formare și ateliere de lucru în domeniul științei datelor pentru angajații existenți. De asemenea, pot fi organizate seminarii pentru a se asigura că toți angajații au o înțelegere de bază a analizei datelor.

Un alt pas inovator făcut de multe companii este achiziționarea de software modern de analiză a datelor care rulează pe inteligență artificială. Acest software poate fi operat de angajați care nu au o experiență în știința datelor, dar au cunoștințe de bază în domeniu. Acest lucru ajută organizațiile să reducă costurile de angajare și formare.

4. Curățarea datelor

Curățarea sau eliminarea datelor nedorite dintr-un set de date este una dintre provocările stringente ale științei datelor . Se observă că companiile pierd aproape 25% din venituri, deoarece curățarea datelor proaste este costisitoare. Lucrul la seturi de date constând din multe inconsecvențe și informații nedorite poate crea haos în viața unui cercetător de date!

Deoarece acești profesioniști trebuie să lucreze cu terabytes de date, curățarea datelor inconsecvente poate dura multe ore de lucru. De asemenea, aceste tipuri de seturi de date pot duce la rezultate nedorite și incorecte.

Soluţie

Guvernarea datelor este cea mai bună soluție la această problemă. Se referă la setul de proceduri de gestionare a activelor de date în cadrul unei companii. Profesioniștii în domeniul datelor trebuie să utilizeze instrumente moderne de guvernare a datelor pentru a curăța, formata și menține acuratețea seturilor de date pe care le gestionează.

Cele mai bune instrumente de guvernare a datelor sunt:

• IBM Data Governance
• OvalEdge
• Colibra
• Adevarat
• Informatica
• Alteryx
• Talend

Un alt pas important pe care trebuie să-l facă organizațiile este să angajeze profesioniști care să se îngrijească de calitatea datelor. Deoarece este o problemă de întreprindere, managerii de calitate a datelor trebuie să fie prezenți în fiecare departament pentru a asigura calitatea și acuratețea seturilor de date.

Citește și: Idei de proiecte Data Science

Încheierea

Manipularea unor seturi uriașe de date și abordarea provocărilor științei datelor este o sarcină dificilă. Profesioniștii în știința datelor sunt o parte integrantă a marilor corporații în ziua de azi. Pe lângă utilizarea abilităților și experienței cercetătorilor de date, companiile pot solicita și sfaturi profesionale. Consultanții în știința datelor pot salva situația oferind informații valoroase despre cum să gestioneze datele unei organizații.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.