¿Cuáles son los 10 principales desafíos a la práctica de la ciencia de datos en el trabajo?

La mayoría de las industrias hoy en día están recurriendo a datos y análisis, para realizar tareas que antes se consideraban imposibles dado el tamaño, la disparidad y la distribución desigual. Se ha convertido en una parte crucial del funcionamiento general de la mayoría de las empresas.

Si bien la adopción de análisis ha aumentado, viene con su propio conjunto de desafíos. Mantenerse al día y cerca de los jefes de análisis de varias empresas, arroja luz sobre cómo las empresas necesitan abrocharse y resolver los desafíos que vienen con la adopción de análisis, ya sea encontrando el talento adecuado o resolviendo los principales desafíos que giran en torno a la organización de la materia prima, vulnerabilidades de seguridad ocultas y más.

En este artículo, enumeramos 10 de estos desafíos que la industria de la ciencia de los datos todavía enfrenta a pesar del espectacular crecimiento que se ha observado con su adopción a lo largo de los años.

LA BELAMIA

Regístrese para su dosis semanal de lo que está pasando en la tecnología emergente.

Estas ideas se obtienen con las aportaciones de nuestras entrevistas anteriores.

1 Contratando nuevo talento con habilidades requeridas:

Descargue nuestra aplicación móvil

Esto encabeza la lista de retos, ya que la mayoría de las empresas están lidiando con el talento escasez. Muchos jefes de análisis creen que el verdadero desafío que enfrenta la industria de análisis india es la escasez de habilidades dentro de la fuerza laboral. Un porcentaje significativo de los profesionales indios no están equipados con el conjunto de conocimientos necesarios para atender a las necesidades empresariales en evolución. Hay una necesidad de personas que puedan entender y ejecutar proyectos de análisis complejos, planteando el equilibrio adecuado de habilidades analíticas y conocimiento de dominio de negocios.

Las empresas de hoy en día todavía están luchando para construir la equipo de la derecha garantizando al mismo tiempo la infraestructura adecuada para la implementación de hardware y software. Hay una falta de talento en el mercado que tiene la combinación correcta de conocimientos empresariales, estadísticos y de programación.

2 Encontrar los datos correctos & Tamaño de los datos correctos:

Huelga decir que la disponibilidad de «datos correctos» es el problema más común y desempeña un papel crucial en la construcción del modelo adecuado. Con el gran volumen y velocidad de los datos, uno de los mayores desafíos es ser capaz de dar sentido a todo para impulsar decisiones empresariales rentables. Demasiada información puede alejar el foco de la acciónbilidad y conducir a parálisis de los datos . Es importante capturar los datos y corregir el ruido para hacer un modelo analítico robusto. La limpieza de datos es necesaria para la precisión de los modelos.

Las organizaciones deben preguntarse si están realmente equipadas para dar sentido a grandes volúmenes de datos y, lo que es más importante, si se van a utilizar todos los puntos de datos. Es importante entender lo que es crítico y lo que hay que medir para ayudar en la toma de decisiones organizativas. Mucho tiempo, esfuerzo y dinero se gastan en la recopilación, almacenamiento e integración de fuentes de datos sin determinar primero cómo los datos serán consumidos y por quién.

3 Consolidación de la información:

Todas las industrias tienen datos desbordantes que en su mayoría están dispersos. En tales situaciones, la consolidación de la información sigue siendo uno de los mayores retos, ya que la mayoría de las organizaciones se enfrentan a la necesidad de aprovechar los sistemas internos de datos. La industria está luchando con la recopilación de datos en un solo ámbito para cosechar los máximos beneficios. Es importante tener una visión unificada de los datos y al mismo tiempo enriquecer la información con elementos de datos infundidos por análisis.

4 Educar a la gente sobre lo que los datos pueden hacer por usted:

A pesar de la importancia que las tecnologías analíticas y de ciencia de datos han creado para sí mismas, sigue siendo necesario explicar a los usuarios finales cómo puede ser útil acumular y analizar los datos adecuados. La mayoría de los líderes analíticos creen que es uno de los mayores desafíos para educar a la gente sobre lo que los datos pueden hacer por usted. Tienen que estar atentos a hacer las preguntas correctas para que los datos puedan hacer maravillas más allá de contar, informar y agregar números.

Sigue siendo uno de los principales retos convencer a las empresas tradicionales de que pasen a un proceso de adopción de decisiones basado en datos. Para superar esto es importante proporcionar los casos de uso correcto destacando el impacto análisis de datos puede tener en sus negocios.

5 Compromiso de las partes interesadas e identificación del área correcta para invertir:

“Además del hecho de que las soluciones de análisis de datos permiten a las empresas allanar el camino para las transformaciones de los procesos empresariales, también requiere una gran implicación y un compromiso inicial de los expertos en dominios para definir futuros procesos empresariales impulsados por la plataforma de análisis” compartido Hareesha G de Synecron con AIM . Muchos proveedores de servicios no consideran que esto sea un aspecto clave, pero es importante identificar e involucrar a las partes interesadas clave y garantizar que el compromiso correcto se obtenga del lado del cliente al definir la hoja de ruta analítica para ellos. Esto es crucial para que un proyecto avance en la dirección correcta y produzca el impacto empresarial adecuado.

6 Relato de la derecha:

Adoptando análisis se trata de lidiar con modelos complejos e intrincados que podrían ser intimidantes para que los usuarios finales entiendan. Por lo tanto, requiere una combinación de grandes habilidades de narración para científicos de datos y los miembros del equipo para poder hacer los datos y el proceso comprensibles y para poder concluir cómo pueden trabajar juntos para hacer lo mejor de los modelos de aprendizaje automático a mano.

7 Crear modelos de ciencia de datos pero no resolverlo:

Esto va principalmente para el equipo de ciencia de datos que está interesado en la construcción de los modelos de ciencia de datos, pero no necesariamente resolver problemas de negocios. Todo el proceso de adopción de la ciencia de los datos soluciones a la ejecución puede ser bastante intimidante y es importante construir los modelos que pueden resolver los desafíos en tiempo real. Requiere profesionales con una fuerte capacidad de resolución de problemas para hacer que esto suceda y de nuevo dirige de nuevo al punto de reclutar el talento adecuado.

8 Identificando casos de uso de análisis apropiados:

A medida que la industria analítica sigue evolucionando, muchos análisis los líderes creen que no hay muchos casos de uso que realmente existen por ahí. Es un reto identificar los datos correctos para el caso de uso de análisis apropiado. Si el conjunto correcto de datos no se identifica para un caso de uso específico, hay posibilidades de que las percepciones puedan ser incorrectas. Puede ser difícil para ellos hacer muchas cosas por sí mismos, como inspeccionar el contenido y convencer a la gente para que lo adopte, especialmente si se está haciendo por primera vez en una organización. Es un reto hacer sentir su presencia en la sala de juntas, estableciéndose como la fuerza motriz clave para las principales decisiones de gestión.

9 Agilidad:

Por lo general, las funciones de análisis se estructuran de una manera que permite una interacción pequeña o limitada con el usuario final del negocio. Los expertos creen que para que el análisis genere formas más significativas de apoyar un negocio, debe ser más ágil y sincronizado con el negocio durante el proceso de toma de decisiones.

10 Garantizar la seguridad de los datos:

Analítica se trata de manejar un enorme volumen de datos y garantizar la seguridad de los datos que las empresas están tratando sigue siendo un gran desafío. Necesitan trabajar para garantizar la privacidad y hacer que los datos sean lo más seguros posible de cualquier uso incorrecto.

Suscríbete a nuestro boletín diario

Obtenga nuestras historias y videos increíbles diarios en su bandeja de entrada

AIM TOP HISTORIAS

El Programa de M.Tech de la Universidad de PES en Ciencia de Datos y Aprendizaje de Máquinas en colaboración con Great Learning imparte las habilidades relevantes para la industria y en demanda necesarias para entrar en el apasionante mundo de la ciencia de datos.

Los modelos tradicionales de mezcla de mercado no son muy elegibles para equipar los datos duros con conocimiento previo. Los modelos simples se definen con los parámetros que son independientes entre sí. Los modelos Bayesian Market Mix pueden ser elegibles para tratar con estos datos duros.

Nuestra misión es llevar a cabo decisiones mejor informadas y más conscientes sobre la tecnología a través del periodismo autorizado, influyente y confiable.

Formar el futuro de la tecnología

AIM descubre nuevas ideas y avances que crean nuevas relaciones, nuevas industrias y nuevas formas de pensar. La AIM es la fuente crucial de conocimiento y conceptos que dan sentido a una realidad que siempre está cambiando.

Nuestras discusiones arrojan luz sobre cómo la tecnología está transformando muchas facetas de nuestra vida, de negocios a sociedad a cultura.