資料科學家面臨的七大挑戰及解決方法
資料科學已經徹底改變了企業AI,如果提供有價值的見解,以做出資料驅動的決策,那麼資料科學有很大的升級潛力。
每天,全球各地的組織都在尋找2.5萬億位元組的資料,以獲得對其業務的見解和價值驅動的行動。為了實現這一目標,需要高技能的科學專家或資料科學家參與開發業務中的企業AI。在不斷增長的業務領域中,資料科學家的每一個行動都有助於改進業務的功能。
所有的職業都會遇到一定的障礙或挑戰,資料科學家的角色也不例外。許多企業未能充分利用資料科學家,將其置於錯誤的角色或不提供必要的要求。根據LinkedIn,當今資料科學家的十大技能包括機器學習、大資料、資料科學、R、Python、資料探勘、資料分析、SQL、MatLab和統計建模。大多數資料科學家都可以在他們的電腦中運用這些技能;然而,這些技能還不足以讓他們擔任正確的角色以實現最佳的業務增長。
下面來探討一下,當今資料科學家面臨的共同挑戰。
1、為智慧企業AI準備資料
資料科學家最重要的功能是識別和準備正確的資料。根據CrowdFlower的一項調查,近80%的資料科學家每天都在清理、組織、挖掘和收集來自不同資料集的資料。在這裡,對資料進行徹底檢查,然後對其進行分析和進一步工作。這是一個非常艱苦的過程,76%的資料科學家認為這是他們工作中最糟糕的部分之一。資料之爭要求資料科學家在維護日誌以防止系統中的資料重複的同時,在不同的平臺上以不同的格式和程式碼精簡TB級資料。
克服這一問題的最佳方法是採用基於人工智慧的技術,讓資料科學家在其功能上保持敏銳和更強大。增強學習是另一種多功能的企業AI工具,可以幫助和協助資料準備,並提供對手頭問題的見解。
2、從多個來源生成資料
組織以各種格式從不同的應用程式、軟體和工具獲取資料。對於資料科學家來說,處理大量資料是一個巨大的挑戰。這個過程需要手動輸入和編譯資料,這非常耗時,並且可能導致重複或錯誤的決策。當資料被適當地用於企業AI的最佳功能時,它可能是最有用的。
企業可以建立具有集中平臺的智慧虛擬資料倉庫,將所有資料來源整合到一個地方。可以對來自中央儲存庫的資料進行控制或加重處理,以滿足和提高企業的效率。這個簡單的修復方法可以有效地節省資料科學家所需要的寶貴時間和精力。
3、識別業務問題
問題識別是穩定執行的一個重要方面。在構建資料集和分析資料之前,資料科學家應專注於識別與企業運營相關的關鍵問題。在設定資料集之前,有必要找到問題的根源,而不是跳到機械的方法。
資料科學家可以在啟動任何分析過程之前維護受監管的工作流程。工作流程必須考慮到所有業務利益相關者和關鍵方。特殊的儀表板軟體提供了一系列視覺化小部件,可用於使資料對企業更有意義。
4、將結果傳達給非技術利益相關者
資料科學家的角色與業務策略相一致,他們的基本目標是改善組織中的決策。資料科學家面臨的最大挑戰是與企業高管溝通他們的結果或分析。大多數管理者或利益相關者都不瞭解資料科學家使用的工具和裝置,因此,為了通過企業AI實現模型,向他們提供正確的基本理念至關重要。
資料科學家需要採用一些概念,比如資料講故事,為他們對概念的分析和視覺化提供強有力的敘述。
5、資料安全
快速升級使組織轉向雲管理來儲存其重要資料。雲端儲存受到網路攻擊和線上欺騙的威脅,使機密資料容易受到外界的攻擊。為了防止這些網路攻擊,已經實施了嚴格的法規來保護中央儲存庫中的資料。新的指導方針迫使資料科學家繞開這些新規定,使他們的工作變得更加複雜。
為了克服對安全的威脅,組織必須安裝高階加密和機器學習安全系統來保護資料。這些系統必須遵守所有安全規範,旨在避免耗時的審計,以提高運營效率。
6、高效協作
資料科學家通常與資料工程師一起為組織開展相同的專案。那麼良好的溝通渠道是必不可少的,以消除任何衝突。組織機構應採取措施建立良好的溝通渠道,以確保雙方團隊的工作流程匹配。企業還可以設立一名執行長來監督兩個部門是否在同一條線上工作。
7、非特定KPI指標的選擇
有一種誤解,認為資料科學家可以獨自完成大部分工作,併為組織面臨的所有問題提供現成的解決方案。這給資料科學家帶來了巨大的壓力,也降低了其的工作效率。
對於每個組織來說,有一套確定的指標來衡量資料科學家提出的分析是至關重要的。此外,他們必須檢查這些指標對業務運作的影響。
資料科學家的工作是一項具有挑戰性的工作,因為有各種的任務和要求。然而,其是當今市場上需求量最大的工作之一。資料科學家面臨的問題可以輕鬆地減少,以提高企業AI在苛刻的工作環境中的生產力和功能。
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