2022'de Veri Biliminin En Önemli 4 Zorluğu ve Bunlar İçin Basit Çözümler

Veri bilimi, şirketleri işlerini geliştirmeleri için güçlendiren şu anda en heyecan verici alanlardan biridir. Ağ sunucuları, IoT sensörleri, resmi sosyal medya sayfaları, veritabanları ve şirket günlükleri tarafından sürekli olarak çok fazla veri üretildiğinden, işlenmesi gerekir ve göz ardı edilemez. Veri bilimcileri bu veri kümelerini toplar, istenmeyen verileri kaldırır ve ardından analiz eder.

Bu analiz, işletmenin şu anda nerede olduğunu ve şirketin gelişebileceği alanların anlaşılmasına yardımcı olur. Ancak verileri anlamak o kadar kolay değil. Veri bilimcileri ve veri analistleri, veri biriktirme, güvenlik sorunları ve uygun teknolojinin eksikliği gibi sorunlarla karşılaşmaktadır.

Veri Biliminin Zorlukları

1. Veri sorununu belirleme

Veri biliminin en zorlu zorluklarından biri , sorunu veya konuyu belirlemektir. Veri bilimciler çoğunlukla yapılandırılmamış büyük bir veri seti ile işe başlarlar. Bu verilerle ne yapmaları gerektiğini anlamaları gerekiyor.

Örneğin, belirli bir müşteri havuzunun kaybı gibi bir iş sorununu çözmek için bu verileri analiz etmeleri gerekebilir. Veya son birkaç yılda nerelerde kayıp yaşadıklarını anlamak için iş verilerini analiz etmeleri gerekebilir.

Çözüm

Herhangi bir veri setini analiz etmeden önce, çözülmesi gereken problemi anlamak en iyi yaklaşımdır. İş gereksinimini anlamak, veri bilimcinin bir iş akışı hazırlamasına yardımcı olacaktır. Veriler analiz edilirken kontrol edilebilecek bir kontrol listesi de oluşturulabilir.

Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

2. En uygun verileri bulma

Şirketler her saniye çok büyük miktarda veri ürettiğinden, analiz için doğru verileri elde etmek göz korkutucu bir iştir. Bunun nedeni, en uygun veri modelini geliştirmek için doğru veri setinin çok önemli olmasıdır . Doğru formata sahip doğru verilerin temizlenmesi ve analiz edilmesi daha az zaman alacaktır.

Örneğin bir şirketin iş performansını analiz etmek için içinde bulunulan yılın veya geçmiş birkaç yılın finansal verilerini içeren veri setine ihtiyacınız var. Veri miktarı da önemlidir. Çok fazla veri, yetersiz veri kadar zararlıdır.

Müşteri günlükleri ve çalışan veritabanları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verilere erişmeniz gerekebilecek ve zor olabilecek bir durum olabilir.

Çözüm

Veri bilimcisi iseniz, veriler için şirket yetkilileriyle iletişim kurmanız gerekir. Bu, sorunu çözmek için gerekli tüm veri kümelerine sahip olmanızı sağlar. Veri yönetim sistemleri ve veri entegrasyon araçları da ele alınmalıdır. Azure Stream Analytics gibi veri araçları, farklı kaynaklardan veri toplamaya, bunları toplamaya ve filtrelemeye yardımcı olur.

Bunun gibi araçlar, tüm veri kaynaklarının bağlanmasına ve bir iş akışı hazırlanmasına yardımcı olur.

Daha fazla bilgi edinin: Finans Sektöründe En İyi 7 Veri Bilimi Kullanım Örneği

3. Kalifiye işgücü eksikliği

Giderek daha fazla şirket veri bilimine bağımlı hale geldikçe, yetenekli veri uzmanlarına olan talep artıyor. Bu, şu anda veri biliminin en büyük zorluklarından biridir . Verilerle çalışmanın geleneksel yöntemleri değişti. Ancak gerçek şu ki, birçok çalışan gelişmelerin hızına ayak uyduramadı.

Birçok veri bilimi uzmanı , fazla deneyime sahip olmayan gençler olarak yeni başlıyor. Verilerle oynamak için istatistiksel ve teknik becerilere sahip olabilir. Ancak deneyim ve alan bilgisi eksikliği ona istediği sonuçları alamayacaktır.

İş gücünü zenginleştirmek şirketin üst düzey yetkililerinin sorumluluğundadır.

Çözüm

Şirketler işe veri bilimcilerin, veri analistlerinin ve veri mühendislerinin alımına daha fazla yatırım yaparak başlamalıdır. Gerekirse, yeni iş pozisyonları oluşturmaları gerekir. Diğer bir adım, mevcut çalışanlar için veri bilimi eğitimi ve atölye çalışmaları düzenlemektir. Tüm çalışanların veri analizi konusunda temel bir anlayışa sahip olmasını sağlamak için seminerler de düzenlenebilir.

Birçok şirketin attığı bir diğer yenilikçi adım ise yapay zeka üzerinde çalışan modern veri analitiği yazılımlarını satın almak. Bu yazılım, veri bilimi uzmanlığına sahip olmayan ancak temel alan bilgisine sahip çalışanlar tarafından çalıştırılabilir. Bu, kuruluşların işe alma ve eğitim maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olur.

4. Veri temizleme

Veri temizleme veya bir veri kümesinden istenmeyen verileri kaldırma, veri biliminin acil sorunlarından biridir . Kötü verileri temizlemenin maliyetli olması nedeniyle şirketlerin gelirlerinin neredeyse %25'ini kaybettiği gözlemleniyor. Pek çok tutarsızlıktan ve istenmeyen bilgilerden oluşan veri kümeleri üzerinde çalışmak, bir veri bilimcisinin hayatında kargaşa yaratabilir!

Bu profesyonellerin terabaytlarca veriyle çalışması gerektiğinden, tutarsız verilerin temizlenmesi saatlerce adam alabilir. Ayrıca bu tür veri kümeleri istenmeyen ve yanlış sonuçlara yol açabilir.

Çözüm

Veri yönetimi bu soruna en iyi çözümdür. Bir şirket içindeki veri varlıklarını yönetmek için bir dizi prosedüre atıfta bulunur. Veri uzmanları, işledikleri veri kümelerini temizlemek, biçimlendirmek ve doğruluğunu korumak için modern veri yönetişim araçlarını kullanmalıdır.

En iyi veri yönetimi araçları şunlardır:

• IBM Veri Yönetimi
• OvalKenar
• kolibra
• Truedat
• bilişim
• Alteryks
• yetenek

Kuruluşların atması gereken bir diğer önemli adım, veri kalitesini korumak için profesyonelleri istihdam etmektir. Kurumsal bir konu olduğu için, veri setlerinin kalitesini ve doğruluğunu sağlamak için her departmanda veri kalitesi yöneticileri bulunmalıdır.

Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi Proje Fikirleri

toparlamak

Devasa veri kümelerini işlemek ve veri biliminin zorluklarını aşmak zor bir iştir. Veri bilimi uzmanları, günümüzde büyük şirketlerin ayrılmaz bir parçasıdır. Şirketler, veri bilimcilerinin becerilerini ve uzmanlığını kullanmanın yanı sıra profesyonel tavsiye de alabilir. Veri bilimi danışmanları , bir kuruluşun verilerinin nasıl ele alınacağına dair değerli bilgiler sağlayarak günü kurtarabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.