4 основные проблемы науки о данных и простые решения для них в 2022 году

В настоящее время наука о данных является одной из самых интересных областей, позволяющих компаниям развивать свой бизнес. Поскольку сетевые серверы, датчики IoT, официальные страницы социальных сетей, базы данных и журналы компаний постоянно производят так много данных, их необходимо обрабатывать, и их нельзя игнорировать. Специалисты по данным собирают эти наборы данных, удаляют ненужные данные, а затем анализируют их.

Этот анализ помогает понять, в каком состоянии находится бизнес в настоящее время, и в каких областях компания может улучшиться. Но понять данные не так просто. Ученые и аналитики данных сталкиваются с такими проблемами, как накопление данных, проблемы безопасности и отсутствие надлежащих технологий.

Проблемы науки о данных

1. Выявление проблемы с данными

Одной из самых сложных задач науки о данных является выявление проблемы или проблемы. Специалисты по данным обычно начинают с огромного набора данных, который часто неструктурирован. Они должны понимать, что им делать с этими данными.

Например, им может потребоваться проанализировать эти данные для решения бизнес-проблемы, такой как потеря определенного пула клиентов. Или им, возможно, придется проанализировать бизнес-данные, чтобы понять, где они понесли убытки за последние несколько лет.

Решение

Перед анализом любого набора данных лучше всего понять проблему, которую необходимо решить. Понимание бизнес-требований поможет специалисту по данным подготовить рабочий процесс. Также можно создать контрольный список, который можно отмечать по мере анализа данных.

Читайте: Зарплата специалиста по данным в Индии

2. Поиск наиболее подходящих данных

Поскольку компании производят огромные объемы данных каждую секунду, получение нужных данных для анализа является сложной задачей. Это связано с тем, что правильный набор данных будет иметь решающее значение для разработки наиболее подходящей модели данных . Правильные данные в правильном формате потребуют меньше времени для очистки и анализа.

Например, для анализа эффективности бизнеса компании вам нужен набор данных, содержащий финансовые данные за текущий год или за несколько последних лет. Количество данных также важно. Слишком много данных так же вредно, как и их недостаточно.

Может возникнуть ситуация, когда вам может потребоваться доступ к данным из различных источников, включая журналы клиентов и базы данных сотрудников, что может быть затруднительно.

Решение

Если вы специалист по данным, вы должны общаться с официальными лицами компании для получения данных. Это гарантирует, что у вас есть все необходимые наборы данных для решения проблемы. Системы управления данными и инструменты интеграции данных также должны быть обработаны. Инструменты обработки данных, такие как Azure Stream Analytics, помогают собирать данные из разных источников, объединять их и фильтровать.

Подобные инструменты помогают подключить все источники данных и подготовить рабочий процесс.

Узнайте больше: 7 лучших примеров использования науки о данных в финансовой индустрии

3. Отсутствие квалифицированной рабочей силы

Поскольку все больше и больше компаний становятся зависимыми от науки о данных, спрос на квалифицированных специалистов по данным растет. Это одна из главных задач науки о данных на данный момент. Традиционные методы работы с данными изменились. Но дело в том, что многие сотрудники не успевают за темпами развития.

Многие специалисты по науке о данных только начинают свою карьеру в качестве юниоров без большого опыта. Он/она может обладать статистическими и техническими навыками, чтобы играть с данными. Но отсутствие опыта и знаний в предметной области не даст ему требуемых результатов.

Обогащение своей рабочей силы является обязанностью высших должностных лиц компании.

Решение

Компании должны начать с инвестиций в набор специалистов по данным, аналитиков данных и инженеров данных. При необходимости они должны создавать новые рабочие места. Еще один шаг — организовать обучение и семинары по науке о данных для существующих сотрудников. Семинары также могут быть проведены, чтобы убедиться, что все сотрудники имеют базовое понимание анализа данных.

Еще один инновационный шаг, предпринятый многими компаниями, — это покупка современного программного обеспечения для анализа данных , работающего на основе искусственного интеллекта. С этим программным обеспечением могут работать сотрудники, которые не имеют опыта работы с данными, но имеют базовые знания в предметной области. Это помогает организациям сократить расходы на найм и обучение.

4. Очистка данных

Очистка данных или удаление нежелательных данных из набора данных — одна из насущных задач науки о данных . Замечено, что компании теряют почти 25% своего дохода, поскольку очистка неверных данных обходится дорого. Работа с наборами данных, состоящими из множества несоответствий и нежелательной информации, может создать хаос в жизни специалиста по данным!

Поскольку этим специалистам приходится работать с терабайтами данных, на очистку несогласованных данных может уйти много человеко-часов. Кроме того, эти типы наборов данных могут привести к нежелательным и неверным результатам.

Решение

Управление данными — лучшее решение этой проблемы. Это относится к набору процедур для управления активами данных в компании. Специалисты по данным должны использовать современные инструменты управления данными для очистки, форматирования и поддержания точности наборов данных, с которыми они работают.

Лучшие инструменты управления данными :

• Управление данными IBM
• Овалкрай
• Коллибра
• Трюдат
• Информатика
• Альтерикс
• Таленд

Еще один важный шаг, который необходимо предпринять организациям, — нанять профессионалов для обеспечения качества данных. Поскольку это проблема предприятия, менеджеры по качеству данных должны присутствовать в каждом отделе, чтобы гарантировать качество и точность наборов данных.

Читайте также: Идеи проекта Data Science

Подведение итогов

Обработка огромных наборов данных и решение задач науки о данных — сложная задача. В наши дни специалисты по науке о данных являются неотъемлемой частью крупных корпораций. Помимо использования навыков и опыта специалистов по данным, компании также могут обратиться за профессиональным советом. Консультанты по науке о данных могут сэкономить время, предоставив ценную информацию о том, как обращаться с данными организации.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.