¿Cuál es el mayor desafío en la ciencia de los datos?

Los 5 principales desafíos a los que se enfrentan los científicos de datos y cómo superarlos

En el ámbito empresarial actual, se considera a los científicos de datos como alguien que tiene poderes sobrehumanos. Recorrer toneladas de datos y encontrar una solución para los problemas de negocios no es nada menos que una magia. Sin embargo, no todo esto es un paseo de pasteles, aunque parezca que lo es. Los científicos de datos también se enfrentan a serios desafíos en operaciones diarias resolviendo lo que necesita un montón de pensamiento inteligente, toma de decisiones y habilidades analíticas agudas.

Echemos un vistazo a algunos de los desafíos que enfrentan los científicos de datos y cómo pueden superarse:

1) Identificar el problema

Uno de los pasos principales en el análisis de un problema y el diseño de una solución es primero averiguar el problema correctamente y definir cada aspecto de él. Muchas veces los científicos de datos optan por un enfoque mecánico y comienzan a trabajar en conjuntos de datos y herramientas sin una definición clara del problema del negocio o el requisito del cliente.

Solución: Debe haber un flujo de trabajo bien definido antes de comenzar el trabajo real de análisis de datos. El primer paso en este proceso es identificar bien el problema, diseñar una solución, construir una lista de verificación para marcar pasos importantes y finalmente analizar los resultados.

2.............................................................................................................................................................................................................................................................. Acceso a los datos correctos

Para el análisis correcto, es muy importante poner las manos en el tipo correcto de datos. El acceso a una variedad de datos en el formato más apropiado es bastante difícil y requiere mucho tiempo. Podría haber problemas que van desde datos ocultos, volumen insuficiente de datos o menos variedad en el tipo de datos. Los datos podrían distribuirse de manera desigual entre varias líneas de negocio, por lo que obtener permiso para acceder a los datos también puede plantear un desafío.

Solución: Los científicos de datos necesitan crear sistemas de gestión de datos y otras herramientas de integración de información, como el software Stream analytics, que es útil para filtrar y agregación de datos. Muchos programas de integración de datos también permiten la conexión con fuentes de datos externas y su inclusión sin problemas en el flujo de trabajo.

3) Limpieza de datos

Según un estudio realizado por MIT, Big Data ha comenzado a costar a las empresas hasta un 25% de los ingresos posibles porque la depuración de datos defectuosos está erosionando los gastos de funcionamiento. Trabajar con conjuntos de datos llenos de inconsistencias y anomalías es la pesadilla de cada científico de datos. Los datos sucios conducen a resultados sucios. Los científicos de datos trabajan con terabytes de datos e imaginan su difícil situación cuando tienen que pasar una gran cantidad de tiempo simplemente desinfectando los datos antes incluso de comenzar el análisis.

Solución: Los científicos de datos deben hacer de Data Governance herramientas para la precisión general, la consistencia y el formato de los datos. Además, mantener la calidad de los datos debe ser el objetivo de todos. Las funciones empresariales en toda la empresa se benefician de datos de buena calidad. La mala calidad de los datos es en realidad un problema empresarial. Debe haber personas empleadas en diversos departamentos como gestores de la calidad de los datos.

4) Falta de conocimientos especializados en el ámbito

Los científicos de datos sólo tienen que ser buenos en herramientas y mecanismos de alta gama es una de las ideas erróneas más grandes haciendo rondas. Datos Los científicos también necesitan tener conocimientos de dominio sólidos y adquirir experiencia en materia temática. Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los científicos de datos es aplicar el conocimiento de dominio a las soluciones empresariales. Los científicos de datos son un puente entre el departamento de TI y la alta dirección. Se necesitan conocimientos especializados para transmitir las necesidades de gestión al Departamento de Tecnología de la Información y viceversa.

Solución: Los científicos de datos tienen que trabajar para obtener información sobre las empresas, comprender el problema y trabajar en el análisis y modelado de las soluciones. Junto con el dominio de las herramientas estadísticas y técnicas, los científicos de datos también necesitan centrarse en los requisitos empresariales.

5) Cuestiones relativas a la seguridad de los datos

En el mundo actual, la seguridad de los datos es un gran problema. Dado que los datos se extraen a través de muchos canales interconectados, redes sociales y otros nodos, hay una mayor vulnerabilidad de los ataques de hackers. Debido al elemento de confidencialidad de los datos, los científicos de datos se enfrentan a obstáculos en la extracción de datos, el uso, la construcción de modelos o algoritmos. El proceso de obtención del consentimiento de los usuarios está causando un retraso importante en los plazos de entrega y los sobrecostos.

Solución: Para este aspecto, no hay atajos. Uno tiene que seguir las normas mundiales de protección de datos establecidas. Es necesario realizar comprobaciones de seguridad adicionales y utilizar plataformas en la nube para el almacenamiento de datos. Las organizaciones también deben utilizar activamente soluciones avanzadas que impliquen el aprendizaje automático para proteger contra los delitos cibernéticos y las prácticas fraudulentas.

Conclusión: Los desafíos del mundo real son los mejores maestros

Un proverbio popular dice: “Los mares duros hacen buenos marineros”. En lugar de los aspectos teóricos, los modeladores de datos necesitan abordar sus trabajos con pragmatismo. Data Science no se trata de construir modelos y algoritmos. Analizar los conjuntos de datos y predecir el resultado es tanto un arte como una ciencia. Sin el elemento humano, todo el proceso de Ciencia de Datos quedará sin sentido. Al enfrentar los desafíos del mundo real, los científicos de datos aprenderán a ser proactivos, creativos e innovadores en su enfoque.