2022 年数据科学面临的 4 大挑战及其简单解决方案

数据科学是目前最令人兴奋的领域之一，它使公司能够增强业务。 随着网络服务器、物联网传感器、官方社交媒体页面、数据库和公司日志不断产生如此多的数据，必须对其进行处理，并且不能忽视。 数据科学家收集这些数据集，删除不需要的数据，然后对其进行分析。

这种分析有助于了解企业目前的状况以及公司可以改进的领域。 但是，理解数据并不是那么容易。 数据科学家和数据分析师遇到问题，例如积累数据、安全问题和缺乏适当的技术。

数据科学的挑战

1. 识别数据问题

数据科学面临的最严峻挑战之一是识别问题或问题。 数据科学家大多从一个通常是非结构化的庞大数据集开始。 他们必须了解他们与这些数据有什么关系。

例如，他们可能必须分析这些数据来解决业务问题，例如特定客户群的流失。 或者，他们可能必须分析业务数据以了解他们在过去几年中遭受的损失。

解决方案

在分析任何数据集之前，最好的方法是了解需要解决的问题。 了解业务需求将帮助数据科学家准备工作流程。 还可以创建一个清单，可以在分析数据时对其进行检查。

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2. 寻找最合适的数据

由于公司每秒都会产生大量数据，因此获得正确的数据进行分析是一项艰巨的任务。 这是因为正确的数据集对于开发最合适的数据模型至关重要。 具有正确格式的正确数据将花费更少的时间来清理和分析。

例如，为了分析一家公司的经营业绩，您需要包含当年或过去几年的财务数据的数据集。 数据量也很重要。 数据过多与数据不足一样有害。

在某些情况下，您可能需要访问各种来源的数据，包括客户日志和员工数据库，这可能很困难。

解决方案

如果您是数据科学家，则必须与公司官员沟通数据。 这可确保您拥有解决问题所需的所有数据集。 还必须处理数据管理系统和数据集成工具。 Azure 流分析等数据工具有助于从不同来源收集数据、聚合它们并对其进行过滤。

此类工具有助于连接所有数据源并准备工作流。

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3. 缺乏熟练的劳动力

随着越来越多的公司开始依赖数据科学，对熟练数据专业人员的需求也在增加。 这是当前数据科学面临的主要挑战之一。 处理数据的传统方法已经改变。 但是，事实是很多员工跟不上发展的步伐。

许多数据科学专业人士刚起步，没有太多经验。 他/她可能具有处理数据的统计和技术技能。 但是，缺乏经验和领域知识不会让他/她得到他/她需要的结果。

丰富员工队伍是公司高级官员的责任。

解决方案

公司必须首先在招聘数据科学家、数据分析师和数据工程师方面进行更多投资。 如果需要，他们必须创建新的工作职位。 另一个步骤是为现有员工安排数据科学培训和研讨会。 还可以举办研讨会，确保所有员工对数据分析有基本的了解。

许多公司采取的另一个创新举措是购买基于人工智能的现代数据分析软件。 该软件可以由没有数据科学专业知识但具有基本领域知识的员工操作。 这有助于组织降低招聘和培训成本。

4.数据清洗

数据清理或从数据集中删除不需要的数据是数据科学面临的紧迫挑战之一。 据观察，由于清理不良数据的成本很高，公司损失了近 25% 的收入。 处理包含许多不一致和不需要的信息的数据集可能会对数据科学家的生活造成严重破坏！

由于这些专业人员必须处理数 TB 的数据，因此可能需要花费很多工时来清理不一致的数据。 此外，这些类型的数据集可能会导致不需要的和不正确的结果。

解决方案

数据治理是解决这个问题的最佳方案。 它指的是在公司内部管理数据资产的一套程序。 数据专业人员必须使用现代数据治理工具来清理、格式化和维护他们处理的数据集的准确性。

最好的数据治理工具是：

• IBM 数据治理
• 椭圆边缘
• 科利布拉
• 特鲁达
• 信息学
• 奥特里克斯
• 塔伦德

组织需要采取的另一个重要步骤是聘请专业人员来维护数据质量。 由于这是一个企业问题，因此每个部门都必须有数据质量经理，以确保数据集的质量和准确性。

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包起来

处理庞大的数据集和应对数据科学的挑战是一项艰巨的任务。 数据科学专业人员是当今大公司不可或缺的一部分。 除了使用数据科学家的技能和专业知识外，公司还可以寻求专业建议。 数据科学顾问可以通过提供有关如何处理组织数据的宝贵见解来节省时间。

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