¿Cuáles son los desafíos de ser un científico de datos?
Los grandes datos se están acelerando a un ritmo tan rápido que están llevando a enormes cantidades de innovación en tecnología emergente, especialmente en aplicaciones que involucran IA y aprendizaje automático (ML). Si bien decir que esto es genial sería una subestimación, no podemos pasar por alto el hecho de que el ritmo del cambio puede ser muy difícil de mantener para las organizaciones.
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De hecho, la situación en la que nos encontramos ahora es en gran medida una trampa-22: si bien los datos se han convertido en el elemento vital de las empresas y son parte integral de todos los procesos de toma de decisiones, recogerlos, darles sentido y utilizarlos es un reto.
Los principales retos a los que se enfrentan actualmente las empresas en materia de ML y ciencia de los datos
A medida que la adopción de macrodatos, análisis y tecnologías emergentes como la IA y el ML ha aumentado en una escala que nadie —ni siquiera Bill Gates mismo— podría decir honestamente que lo había previsto, también lo han hecho los desafíos que enfrentan los ingenieros y científicos de datos de ML.
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En este post, vamos a darles el resumen de lo que creemos que son los mayores desafíos a los que se enfrenta la industria en 2022, y cómo las organizaciones pueden mirar para abordarlos.
1. Reunión de datos
El primer paso de cualquier proyecto de ciencia de datos o ML es encontrar y recopilar los activos de datos necesarios. Sin embargo, la disponibilidad de datos adecuados sigue siendo uno de los desafíos más comunes a los que se enfrentan las organizaciones y los científicos de datos, lo que repercute directamente en su capacidad para crear modelos sólidos de ML. Pero, ¿qué hace que los datos sean tan difíciles de encontrar en un mundo donde muchos de ellos están fácilmente disponibles?
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El primer problema es que las organizaciones recopilan enormes cantidades de datos sin hacer nada para determinar si es útil o no. Esto ha sido impulsado por un temor general de perderse las ideas clave que podría obtener de ella, y la disponibilidad generalizada de almacenamiento de datos barato. Desafortunadamente, todo lo que esto hace es obstruir las organizaciones con un montón de datos inútiles que causan más daño que bien.
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El segundo problema es la gran abundancia de fuentes de datos, lo que hace difícil encontrar los datos adecuados...
2. La abundancia de fuentes de datos
Las empresas ahora recopilan datos sobre sus clientes, ventas, empleados y más como cuestión de curso. Hacen esto usando un montón de diferentes herramientas, software, y CRMs, y el gran volumen de datos que se disparan en las empresas por las muchas fuentes pueden empezar a causar problemas cuando se trata de la consolidación de datos y la gestión.
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A medida que las organizaciones siguen reuniendo todos los datos que pueden mediante el uso de las muchas aplicaciones y herramientas disponibles, siempre habrá más fuentes de datos que los científicos de datos necesitan para consolidar y evaluar para producir decisiones significativas. Aquí es donde los problemas pueden comenzar a surgir porque la consolidación de datos de muchas fuentes dispares y semiestructuradas es un proceso complejo.
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Para mantenerse por encima del agua y evitar ahogarse por montículos crecientes de datos, las organizaciones necesitan una plataforma centralizada que pueda integrarse con todas sus fuentes de datos para que puedan acceder instantáneamente a información estructurada, organizada y significativa, lo que puede potencialmente ahorrar enormes cantidades de tiempo y dinero.
3. Seguridad y privacidad de los datos
Cuando se han encontrado los conjuntos de datos correctos, el siguiente reto es acceder a ellos. Pero las crecientes preocupaciones de privacidad y los requisitos de cumplimiento están dificultando el acceso de los científicos de datos a los conjuntos de datos.
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No sólo eso, sino que la transición generalizada a entornos en la nube también significa que los ciberataques se han vuelto mucho más comunes en los últimos años. Naturalmente, ello ha dado lugar a un endurecimiento de la seguridad y de los requisitos reglamentarios. Como resultado de estos dos factores, ahora es mucho más difícil para los científicos de datos y los equipos de ML acceder a los conjuntos de datos que necesitan.
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En situaciones en las que las organizaciones proporcionan a las partes interesadas acceso a sus conjuntos de datos, existe el reto añadido de garantizar la seguridad continua y el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como el RGPD. El hecho de no hacer ninguna de estas cosas podría dar lugar a severas sanciones financieras y a auditorías estresantes y costosas por parte de los órganos reguladores.
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Aunque muchas organizaciones están apretando su control sobre sus conjuntos de datos debido a estos factores, por sí solas no deberían impedir que las partes interesadas tengan acceso. Con las herramientas de gestión de acceso adecuadas, las organizaciones pueden ejercer más control sobre quién puede acceder a los datos, cuándo pueden acceder a ellos y a qué pueden acceder.
4. Preparación de datos
Los desafíos no terminan con encontrar los conjuntos de datos adecuados y obtener acceso, sin embargo. Los datos de la vida real son muy desordenados, y esto significa que los científicos de datos y los equipos de ML deben pasar mucho tiempo procesando y preparando datos para que sean consistentes y estén lo suficientemente estructurados como para ser analizados. Este es el tiempo que de otro modo se dedicaría a tareas más importantes, como la construcción de modelos significativos.
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Mientras que la preparación de datos es una tarea laboriosa que es considerada por muchos como la Lo peor. parte de cualquier proyecto de ML, es un proceso crucial que asegura que los modelos de ML se construyen sobre datos de alta calidad. Esto, en última instancia, conduce a un modelo más poderoso que es más exacto a la hora de hacer predicciones. Afortunadamente, ahora hay muchas herramientas disponibles en el mercado que ayudan a los equipos de ML a procesar sus datos antes de automatizar ciertos aspectos del proceso de limpieza de datos. Esto ahorra una gran cantidad de tiempo que los equipos de ML pueden utilizar para desarrollar sus modelos.
5. Gestión de grandes volúmenes de datos
Como ya hemos mencionado, el volumen de datos disponibles está creciendo a un ritmo rápido cada día. Según el informe de IDC Digital Universe, la cantidad de datos almacenados en los sistemas informáticos del mundo se duplica cada dos años.
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Por lo tanto, no debería sorprender que el manejo de estas enormes cantidades de datos sea un gran desafío para las organizaciones. Esto es particularmente cierto dado que, como también hemos mencionado, la mayoría de estos datos no están estructurados y no están organizados en una base de datos tradicional.
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Al mismo tiempo, es necesario tomar decisiones empresariales de importancia crítica de manera eficiente y eficaz, lo que requiere establecer una infraestructura sólida que sea capaz de procesar los datos con mayor rapidez y proporcionar información en tiempo real.
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Para hacer frente al reto de gestionar volúmenes de datos cada vez mayores, las organizaciones recurren con más frecuencia a las plataformas de big data para procesar el almacenamiento, la gestión, la limpieza y el análisis de manera que puedan extraer las ideas que sus organizaciones necesitan, cuando las necesitan.
6. Descubrimiento de datos
Usted habría pensado que para este punto, los datos y los equipos de ML estarían bien en su camino a la construcción de potentes modelos de ML... ¡correcto!♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪
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Bueno, este no es siempre el caso. Todavía hay más trabajo por hacer, y los equipos de ML a menudo tendrán preguntas como:
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- ¿Por qué faltan tantos valores?
- ¿Qué significa el nombre de la columna X o Y?
- ¿A quién puedo preguntar sobre...?
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Aunque estas preguntas pueden sonar sencillas, obtener una respuesta no siempre es lo más fácil de hacer. Esto se debe a que las organizaciones a menudo no toman la plena propiedad de sus conjuntos de datos, por lo que encontrar a la persona adecuada que tiene la respuesta a sus preguntas no siempre es un esfuerzo fructífero.
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La solución a este problema es documentar exhaustivamente conjuntos de datos y otros activos de datos. Es tan simple como eso. Una documentación exhaustiva impide que surjan preguntas básicas una y otra vez, que son una pérdida de recursos y no hacen más que perder tiempo.
7. Extraer las ideas correctas
No tiene mucho sentido procesar, almacenar y limpiar datos si sólo va a sentarse allí recogiendo polvo. Las organizaciones quieren utilizar sus datos para lograr sus objetivos, y la única manera de hacerlo es extrayéndoles información relevante para que los líderes puedan utilizarla para tomar sus decisiones.
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Sin embargo, cuando se trata de extraer ideas, las organizaciones están presionando cada vez más para que la presentación de informes y el autoservicio sean más rápidos. Y para conseguirlo, están recurriendo a una nueva generación de herramientas y plataformas analíticas que tienen la capacidad de reducir rápidamente el tiempo necesario para generar información y ofrecer información en tiempo real y de alta calidad.
8. Encontrar el talento adecuado
Hay una enorme brecha de habilidades y escasez de talento no sólo en la ciencia de datos, sino también en el sector tecnológico en general. Las organizaciones a menudo luchan por encontrar a las personas adecuadas con el nivel adecuado de conocimiento y experiencia de dominio para reunir a sus equipos de ML.
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Además de encontrar talento con la experiencia de dominio adecuada, las organizaciones también luchan por encontrar personas que tengan la perspectiva empresarial adecuada en la ciencia de datos. Esto es tan importante como la experiencia de dominio porque un proyecto de aprendizaje automático sólo puede tener éxito si los equipos de ML son capaces de resolver problemas empresariales clave y contar la historia correcta a través de datos.
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Cuando las organizaciones logran unir un equipo de ML, a menudo experimentan problemas para ayudar al equipo a funcionar correctamente. Esto se debe a que los científicos de datos son vistos a menudo como la gente que va a... bueno, todo lo que tiene que ver con los datos. Se les pide que lo encuentren, lo limpien, lo organicen, lo analicen y construyan modelos, entre otras cosas.
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Sin embargo, en lugar de pedir a todos los miembros del equipo que se encarguen de todas estas tareas, distribuirlas entre los miembros individuales del equipo. Esto ayuda a garantizar la eficiencia y permite que el equipo funcione con eficacia.
9. Identificación del linaje de datos
El linaje de datos es el proceso de entender, registrar y visualizar los datos a medida que fluyen de las fuentes de datos al consumo, incluyendo todas las transformaciones que fueron a lo largo del camino, lo que cambió y por qué.
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El mero conocimiento de la fuente de un conjunto de datos no siempre es suficiente para entenderlo plenamente. La identificación del linaje de datos puede tener un gran impacto en esferas como las migraciones de datos, la gobernanza de los datos y la dependencia estratégica de los datos, y permite a las organizaciones:
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- Errores de seguimiento en los procesos de datos
- Implementar cambios con menor riesgo
- Vea cómo se utilizan los conjuntos de datos
- Resolver los problemas en las aplicaciones existentes más rápido
- Crear nuevas aplicaciones más rápidamente
10. Altas barreras de entrada
No es ningún secreto que armar sus propios equipos internos de ML, gestionar sus propios proyectos y construir y desplegar sus propias herramientas de ML es una empresa costosa. El mero gasto de todo esto puede significar que incluso las empresas más grandes a nivel empresarial pueden luchar para reducir los costos, especialmente cuando sus proyectos no están dando los resultados que esperaban.
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Aunque muchas organizaciones más pequeñas y de nivel medio pueden sentirse como si aprovechar los datos y el ML para el beneficio de su negocio está fuera de alcance debido a este costo, esto no es exactamente cierto. A pesar de que las empresas más pequeñas se enfrentarán a importantes barreras si quieren propio Los equipos de ML —logística, costes, experiencia, etc.— hay muchas herramientas y soluciones en el mercado que permiten a las organizaciones subcontratar completamente sus proyectos de ML sin arriesgar la calidad general de los modelos de ML.
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En la mayoría de los casos, los desafíos que hemos cubierto en este artículo significan que la externalización a una plataforma dedicada de ingeniería de big data/ML es a menudo una mejor idea que ofrece mejores resultados.
Conclusión
Vivimos en la era de la digitalización y el big data. Esto ha hecho necesario que las empresas se adapten al mercado en rápida evolución y desarrollen soluciones y estrategias basadas en la ciencia de los datos que se ajusten a sus objetivos y necesidades empresariales.
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Sin embargo, es más fácil decir que hacer que adoptar un enfoque basado en datos e implementar modelos de ML que rompen problemas. Se trata de una tarea altamente implicada que requiere mucha planificación y precisión para hacer lo correcto, y esto implica enfrentar y superar desafíos clave.
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Si bien algunas organizaciones superan por sí solas estos desafíos, la mayoría recurre a plataformas de ingeniería de datos y ML de servicio completo como: Qwak que tienen el conocimiento experto, la infraestructura y la capacidad para ayudar a las organizaciones a desbloquear el verdadero poder de sus datos sin tener que invertir enormes cantidades de tiempo o dinero.
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