¿Cuáles son los desafíos a los que se enfrenta el científico de datos?
Los datos se han convertido en el nuevo combustible para las empresas. Ahora forma parte integrante de todos los procesos de adopción de decisiones. Hoy en día, la mayoría de las industrias están recurriendo a datos y análisis para subrayar la posición de su marca en el mercado y aumentar los ingresos.
Como la adopción de métodos analíticos como la ciencia de los datos y big data analytics ha aumentado , al igual que los desafíos en la ciencia de los datos que vienen con ella. La mayoría de los temas de DS (ciencia de datos) no son específicos de la empresa. Estos desafíos pueden incluir encontrar el talento adecuado o resolver problemas básicos que giran en torno a la organización de los datos brutos, vulnerabilidades de seguridad desconocidas, y más.
En esta entrada de blog, vamos a discutir algunos de los desafíos clave de la ciencia de los datos en 2021 y soluciones para abordarlos.
1. Fuentes de datos múltiples
Las empresas han comenzado a utilizar diversos programas informáticos y aplicaciones móviles como ERPs y CRMs para recopilar y gestionar información relacionada con sus clientes, ventas o empleados. La consolidación de datos a partir de información dispare, no estructurada o semiestructurada puede ser un proceso complejo. Esto lleva a formatos no uniformes, ya que cada una de las herramientas recopila información a su manera. Además, esto también significa que hay una variedad de fuentes de las que manejar y extraer datos.
Las fuentes heterogéneas a menudo dificultan que los científicos de datos entiendan y reúnan conocimientos significativos. Por lo tanto, terminan gastando más tiempo en filtrarlo, lo que conduce a errores y a una toma de decisiones poco fiable. En tales casos, es crucial estandarizar los datos para un análisis preciso. Para tener una comprensión sobre qué formato utilizar para DS, es necesario tener información sobre los elementos esenciales de los big data. Por lo tanto, es importante conocer la 4 Vs de macrodatos :
- Volumen: la gente a menudo pregunta, es el big data un problema? No, no lo es. Incluso con el intercambio de datos creciendo exponencialmente, uno puede manejarlo con la ayuda de la tecnología. Usted sólo tendrá que encontrar el proveedor de tecnología adecuado para ayudarle a hacer frente a ella.
- Velocidad: con el volumen, la velocidad a la que se transfiere la información, también importa. El intercambio ocurre en tiempo real. Por lo tanto, es esencial analizar estos conjuntos de datos en tiempo real, también.
- Variedad: los datos vienen en todas las formas y tamaños. Pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados. Como se mencionó anteriormente, establecer un formato estandarizado es una forma perfecta de manejar la variedad de datos.
- Veracidad: ¿Cuánto se puede confiar en tus datos? Antes de iniciar un gran análisis, es crucial elegir los datos adecuados relevantes para su caso de negocio.
Además de esto, otra solución a este problema es enumerar las fuentes de datos que una empresa utiliza y buscar una plataforma centralizada que permita integrar los datos de esas fuentes. El siguiente paso es crear una estrategia de datos y un plan de gestión de la calidad, ya que los datos recopilados a partir de estas fuentes serán dinámicos. Dar prioridad e integrar conjuntos de datos en un sistema centralizado ahorra tiempo y esfuerzo, así como ayuda a agregar datos en una sola ubicación en tiempo real. Esto, en última instancia, ayuda a ejecutar algoritmos de manera eficiente.
2. Seguridad de los datos
La ciencia de los datos en las empresas se utiliza para identificar oportunidades de negocio, mejorar el rendimiento general del negocio e impulsar la toma de decisiones inteligente. Sin embargo, la seguridad de los datos sigue siendo uno de los principales problemas de la ciencia de los datos que afectan a las empresas de todo el mundo. La seguridad de datos es un término general que incluye todas las medidas de seguridad y herramientas aplicadas a análisis y procesos de datos. Pocas de las violaciones de la seguridad de los datos implican:
El robo de información es la preocupación de seguridad de datos más común, especialmente para las organizaciones que tienen acceso a datos sensibles como la información financiera o la información personal de los clientes. Con el aumento de la cantidad de información intercambiada a través de Internet, la amenaza para los datos que circulan por la red ha aumentado exponencialmente. Por lo tanto, las empresas deben seguir los tres fundamentos de la seguridad de los datos:
- Confidencialidad
- Integridad
- Accesibilidad
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La utilización de sistemas seguros para acceder a los datos y almacenarlos es el primer paso para garantizar confidencialidad de la información acumulada . Con métodos como pruebas de penetración de datos, cifrado de datos y seudónimos, así como políticas de privacidad, las empresas pueden asegurarse de que su información permanece protegida. Los servicios DS no están diseñados para el acceso granular. Esto significa que sólo el personal o equipo requerido debe tener acceso a información sensible, mientras que el propósito de los datos debe ser determinado.
3. Falta de claridad en el problema empresarial
En primer lugar, uno debe estudiar el desafío empresarial para el que desea implementar soluciones de ciencia de datos . Optar por el enfoque mecánico de identificar conjuntos de datos y realizar análisis de datos antes de tener una idea clara de qué problema empresarial resolver, demuestra ser menos eficaz. Esto es especialmente antipático cuando usted está aplicando DS para la toma de decisiones efectiva. Por otra parte, incluso con un propósito claro en mente si su expectativa de Aplicación de la ciencia de los datos no está alineado con los objetivos finales, los esfuerzos son inútiles.
La estratificación de un flujo de trabajo impecable es una solución ganadora para identificar el caso de uso adecuado para resolver. Para crear un flujo de trabajo, es importante colaborar con todos los departamentos y diseñar una lista de verificación que mejore la identificación de problemas. Esto ayuda a identificar un problema empresarial y sus efectos en un entorno multidisciplinario.
4. Indefinidos KPI y métricas
Los científicos de datos pueden diseñar modelos de aprendizaje automático y obtener resultados precisos con la ayuda de ella. Sin embargo, hay posibilidades de que las métricas utilizadas no sirvan al propósito de implementar DS. La ciencia de los datos de aprendizaje incluye no sólo el conocimiento del desarrollo de algoritmos, sino que también requiere una comprensión aguda de otras prácticas. Esto consiste en una mezcla de métricas y KPI que impulsan el crecimiento del negocio.
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Algunos de los métodos para identificar las métricas clave son:
- Objetivo y visión claros: un objetivo realista, lo suficientemente articulado como para llevar el éxito al proyecto. El objetivo debe ser cuantificable y debe permitir el seguimiento del progreso del proyecto. Esto ayuda a los especialistas a rectificar cualquier error antes de que sea demasiado tarde.
- Artefactos reutilizables: La reutilización es una bendición. Ayuda a mejorar la productividad general del proyecto basado en DS. Además, si aprovechas artefactos reutilizables, ahorras mucho tiempo y obtienes beneficios lucrativos. Pocos de los artefactos que pueden ser reutilizados incluyen marcos, software de código abierto, modelos de inteligencia artificial, etc.
- Número de despliegues de producción: después de experimentar y crear la prueba de concepto, usted querría implementar sus modelos ML en la producción. Si los modelos no funcionan como se esperaba, hay múltiples iteraciones y modificaciones necesarias para asegurarse de obtener los resultados deseados. Está bien si haces pequeños cambios en la producción. Esto le ayudará a obtener información sobre los cuellos de botella en el proceso final en las primeras etapas de la producción.
- Proveer información procesable: un exitoso proyecto basado en DS le ayuda a obtener información práctica que incluye mejorar procesos como el inventario, las ventas, la producción y otros. Deberían guiarte y tomar decisiones basadas en hechos que cumplan con la meta final.
- Rendimiento de la inversión (ROI): mientras invierte en proyectos DS, usted querría saber si los resultados maximizarán su ROI o al menos minimizar la pérdida. Si los rendimientos de la implementación de su módulo DS no superan o están a la altura de sus inversiones – tiempo y costo, entonces es mejor reevaluar todo el proceso.
5. Dificultad para encontrar científicos expertos en datos
La escasez de talento es otro problema en la ciencia de los datos que las empresas están enfrentando. Las empresas a menudo luchan para encontrar el equipo de datos adecuado con conocimiento en profundidad y experiencia de dominio. Junto con una profunda comprensión de los algoritmos de ML y AI, los especialistas también deben conocer la perspectiva empresarial de DS. En última instancia, un proyecto DS es exitoso cuando permite a las organizaciones contar su historia de negocio a través de sus datos. Por lo tanto, una habilidad importante para buscar en analistas y científicos es el arte de contar historias a través de datos, junto con capacidades de resolución de problemas.
Aunque no todos los departamentos entienden el idioma de los datos, el equipo de expertos debería poder comunicarse con otros equipos y hacerlo de manera eficiente. Como los diferentes equipos tienen diferentes prioridades y flujos de trabajo, es importante que todos estén en la misma página. Los profesionales deben ser capaces de explicar las complejidades técnicas de una manera integral, para que los propietarios de negocios puedan entenderlas fácilmente. Sin embargo, encontrar un equipo así es difícil. Llegar a un empresa de ciencias de los datos es una opción viable, ya que no sólo tienen los conocimientos técnicos necesarios, sino que también comprenden el aspecto empresarial del proyecto y están dispuestos a comprometerse con él.
6. Obtener valor de la ciencia de los datos
Los expertos en datos creen que para apoyar un negocio, el proceso de análisis de datos debe ser más ágil e in-sync con el negocio durante el proceso de toma de decisiones. La implementación de DS le permite crear una cultura de colaboración entre los miembros del equipo y, lo que es más importante, capacita a sus empleados para tomar mejores decisiones.
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DS se puede utilizar para varios propósitos como:
- Comprensión de los clientes
- Apuntar a los clientes adecuados
- Mejora de la calidad de los productos
- Hacer que los equipos sean más eficaces
Dependiendo del caso de negocio, los conjuntos de datos correctos y los robustos modelos ML e AI, usted puede obtener un valor abundante de su proyecto DS.
Conclusión
En esta era de digitalización y competencia de big data, es necesario que las empresas se adapten a las cambiantes necesidades del mercado y desarrollar una estrategia de ciencia de datos de acuerdo con las necesidades de la empresa. Al perseguir sus metas analíticas, los profesionales pueden enfrentarse a varios tipos de desafíos DS que obstaculizan su progreso. Si sigue un flujo de trabajo bien planificado que le permite establecer estrategias para sus capacidades empresariales, analíticas y tecnológicas, estos problemas pueden abordarse de manera eficiente. A continuación se resumen las soluciones que pueden ayudarle con la implementación exitosa de DS:
- Crear una lista de posibles iniciativas con objetivos claros
- Seleccione un caso de uso empresarial que necesite ser resuelto
- Analizar las capacidades internas
- Haga una lista de los requisitos tecnológicos
- Recurrir a los conocimientos especializados de terceros
- Prepare una línea de tiempo realista.
Un plan integral le ayuda a abordar el blues de la ciencia de los datos. Además, consultar con expertos en ciencia de datos le permite obtener información, lo que lleva a una implementación exitosa del proyecto.
Autor Bio:
Ripal Vyas es el propietario de Softweb Solutions Inc – An Avnet Company. Con una sólida experiencia en llevar las últimas tecnologías al Medio Oeste, ahora está creando conciencia sobre la importancia de IoT, el aprendizaje profundo, la IA, análisis de datos avanzados y experiencias digitales en los Estados Unidos.
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