2022 年數據科學面臨的 4 大挑戰及其簡單解決方案

數據科學是目前最令人興奮的領域之一，它使公司能夠增強業務。 隨著網絡服務器、物聯網傳感器、官方社交媒體頁面、數據庫和公司日誌不斷產生如此多的數據，必須對其進行處理，並且不能忽視。 數據科學家收集這些數據集，刪除不需要的數據，然後對其進行分析。

這種分析有助於了解企業目前的狀況以及公司可以改進的領域。 但是，理解數據並不是那麼容易。 數據科學家和數據分析師遇到問題，例如積累數據、安全問題和缺乏適當的技術。

數據科學的挑戰

1. 識別數據問題

數據科學面臨的最嚴峻挑戰之一是識別問題或問題。 數據科學家大多從一個通常是非結構化的龐大數據集開始。 他們必須了解他們與這些數據有什麼關係。

例如，他們可能必須分析這些數據來解決業務問題，例如特定客戶群的流失。 或者，他們可能必須分析業務數據以了解他們在過去幾年中遭受的損失。

解決方案

在分析任何數據集之前，最好的方法是了解需要解決的問題。 了解業務需求將幫助數據科學家準備工作流程。 還可以創建一個清單，可以在分析數據時對其進行檢查。

閱讀：印度數據科學家的薪水

2. 尋找最合適的數據

由於公司每秒都會產生大量數據，因此獲得正確的數據進行分析是一項艱鉅的任務。 這是因為正確的數據集對於開發最合適的數據模型至關重要。 具有正確格式的正確數據將花費更少的時間來清理和分析。

例如，為了分析一家公司的經營業績，您需要包含當年或過去幾年的財務數據的數據集。 數據量也很重要。 數據過多與數據不足一樣有害。

在某些情況下，您可能需要訪問各種來源的數據，包括客戶日誌和員工數據庫，這可能很困難。

解決方案

如果您是數據科學家，則必須與公司官員溝通數據。 這可確保您擁有解決問題所需的所有數據集。 還必須處理數據管理系統和數據集成工具。 Azure 流分析等數據工具有助於從不同來源收集數據、聚合它們並對其進行過濾。

此類工具有助於連接所有數據源並準備工作流。

了解更多：金融行業 7 大數據科學用例

3. 缺乏熟練的勞動力

隨著越來越多的公司開始依賴數據科學，對熟練數據專業人員的需求也在增加。 這是當前數據科學面臨的主要挑戰之一。 處理數據的傳統方法已經改變。 但是，事實是很多員工跟不上發展的步伐。

許多數據科學專業人士剛起步，沒有太多經驗。 他/她可能具有處理數據的統計和技術技能。 但是，缺乏經驗和領域知識不會讓他/她得到他/她需要的結果。

豐富員工隊伍是公司高級官員的責任。

解決方案

公司必須首先在招聘數據科學家、數據分析師和數據工程師方面進行更多投資。 如果需要，他們必須創建新的工作崗位。 另一個步驟是為現有員工安排數據科學培訓和研討會。 還可以舉辦研討會，確保所有員工對數據分析有基本的了解。

許多公司採取的另一個創新舉措是購買基於人工智能的現代數據分析軟件。 該軟件可以由沒有數據科學專業知識但具有基本領域知識的員工操作。 這有助於組織降低招聘和培訓成本。

4.數據清洗

數據清理或從數據集中刪除不需要的數據是數據科學面臨的緊迫挑戰之一。 據觀察，由於清理不良數據的成本很高，公司損失了近 25% 的收入。 處理包含許多不一致和不需要的信息的數據集可能會對數據科學家的生活造成嚴重破壞！

由於這些專業人員必須處理數 TB 的數據，因此可能需要花費很多工時來清理不一致的數據。 此外，這些類型的數據集可能會導致不需要的和不正確的結果。

解決方案

數據治理是解決這個問題的最佳方案。 它指的是在公司內部管理數據資產的一套程序。 數據專業人員必須使用現代數據治理工具來清理、格式化和維護他們處理的數據集的準確性。

最好的數據治理工具是：

• IBM 數據治理
• 橢圓邊緣
• 科利布拉
• 特魯達
• 信息學
• 奧特里克斯
• 塔倫德

組織需要採取的另一個重要步驟是聘請專業人員來維護數據質量。 由於這是一個企業問題，因此每個部門都必須有數據質量經理，以確保數據集的質量和準確性。

另請閱讀：數據科學項目理念

包起來

處理龐大的數據集和應對數據科學的挑戰是一項艱鉅的任務。 數據科學專業人員是當今大公司不可或缺的一部分。 除了使用數據科學家的技能和專業知識外，公司還可以尋求專業建議。 數據科學顧問可以通過提供有關如何處理組織數據的寶貴見解來節省時間。

學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。