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數(shù)據(jù)科學家面臨的七大挑戰(zhàn)及解決方法

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)科學已經(jīng)徹底改變了企業(yè)AI,如果提供有價值的見解,以做出數(shù)據(jù)驅動的決策,那么數(shù)據(jù)科學有很大的升級潛力。

數(shù)據(jù)科學已經(jīng)徹底改變了企業(yè)AI,如果提供有價值的見解,以做出數(shù)據(jù)驅動的決策,那么數(shù)據(jù)科學有很大的升級潛力。

數(shù)據(jù)科學家面臨的7大挑戰(zhàn)及解決方法

每天,全球各地的組織都在尋找2.5萬億字節(jié)的數(shù)據(jù),以獲得對其業(yè)務的見解和價值驅動的行動。為了實現(xiàn)這一目標,需要高技能的科學專家或數(shù)據(jù)科學家參與開發(fā)業(yè)務中的企業(yè)AI。在不斷增長的業(yè)務領域中,數(shù)據(jù)科學家的每一個行動都有助于改進業(yè)務的功能。

所有的職業(yè)都會遇到一定的障礙或挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)科學家的角色也不例外。許多企業(yè)未能充分利用數(shù)據(jù)科學家,將其置于錯誤的角色或不提供必要的要求。根據(jù)LinkedIn,當今數(shù)據(jù)科學家的十大技能包括機器學習、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學、R、Python、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、SQL、MatLab和統(tǒng)計建模。大多數(shù)數(shù)據(jù)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(xiàn)最佳的業(yè)務增長。

下面來探討一下,當今數(shù)據(jù)科學家面臨的共同挑戰(zhàn)。

1、為智能企業(yè)AI準備數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)科學家最重要的功能是識別和準備正確的數(shù)據(jù)。根據(jù)CrowdFlower的一項調查,近80%的數(shù)據(jù)科學家每天都在清理、組織、挖掘和收集來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。在這里,對數(shù)據(jù)進行徹底檢查,然后對其進行分析和進一步工作。這是一個非常艱苦的過程,76%的數(shù)據(jù)科學家認為這是他們工作中最糟糕的部分之一。數(shù)據(jù)之爭要求數(shù)據(jù)科學家在維護日志以防止系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)重復的同時,在不同的平臺上以不同的格式和代碼精簡TB級數(shù)據(jù)。

克服這一問題的最佳方法是采用基于人工智能的技術,讓數(shù)據(jù)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(yè)AI工具,可以幫助和協(xié)助數(shù)據(jù)準備,并提供對手頭問題的見解。

2、從多個來源生成數(shù)據(jù)

組織以各種格式從不同的應用程序、軟件和工具獲取數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)科學家來說,處理大量數(shù)據(jù)是一個巨大的挑戰(zhàn)。這個過程需要手動輸入和編譯數(shù)據(jù),這非常耗時,并且可能導致重復或錯誤的決策。當數(shù)據(jù)被適當?shù)赜糜谄髽I(yè)AI的最佳功能時,它可能是最有用的。

企業(yè)可以建立具有集中平臺的智能虛擬數(shù)據(jù)倉庫,將所有數(shù)據(jù)源集成到一個地方。可以對來自中央存儲庫的數(shù)據(jù)進行控制或加重處理,以滿足和提高企業(yè)的效率。這個簡單的修復方法可以有效地節(jié)省數(shù)據(jù)科學家所需要的寶貴時間和精力。

3、識別業(yè)務問題

問題識別是穩(wěn)定運行的一個重要方面。在構建數(shù)據(jù)集和分析數(shù)據(jù)之前,數(shù)據(jù)科學家應專注于識別與企業(yè)運營相關的關鍵問題。在設置數(shù)據(jù)集之前,有必要找到問題的根源,而不是跳到機械的方法。

數(shù)據(jù)科學家可以在啟動任何分析過程之前維護受監(jiān)管的工作流程。工作流程必須考慮到所有業(yè)務利益相關者和關鍵方。特殊的儀表板軟件提供了一系列可視化小部件,可用于使數(shù)據(jù)對企業(yè)更有意義。

4、將結果傳達給非技術利益相關者

數(shù)據(jù)科學家的角色與業(yè)務策略相一致,他們的基本目標是改善組織中的決策。數(shù)據(jù)科學家面臨的最大挑戰(zhàn)是與企業(yè)高管溝通他們的結果或分析。大多數(shù)管理者或利益相關者都不了解數(shù)據(jù)科學家使用的工具和設備,因此,為了通過企業(yè)AI實現(xiàn)模型,向他們提供正確的基本理念至關重要。

數(shù)據(jù)科學家需要采用一些概念,比如數(shù)據(jù)講故事,為他們對概念的分析和可視化提供強有力的敘述。

5、數(shù)據(jù)安全

快速升級使組織轉向云管理來存儲其重要數(shù)據(jù)。云存儲受到網(wǎng)絡攻擊和在線欺騙的威脅,使機密數(shù)據(jù)容易受到外界的攻擊。為了防止這些網(wǎng)絡攻擊,已經(jīng)實施了嚴格的法規(guī)來保護中央存儲庫中的數(shù)據(jù)。新的指導方針迫使數(shù)據(jù)科學家繞開這些新規(guī)定,使他們的工作變得更加復雜。

為了克服對安全的威脅,組織必須安裝高級加密和機器學習安全系統(tǒng)來保護數(shù)據(jù)。這些系統(tǒng)必須遵守所有安全規(guī)范,旨在避免耗時的審計,以提高運營效率。

6、高效協(xié)作

數(shù)據(jù)科學家通常與數(shù)據(jù)工程師一起為組織開展相同的項目。那么良好的溝通渠道是必不可少的,以消除任何沖突。組織機構應采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(yè)還可以設立一名首席執(zhí)行官來監(jiān)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,認為數(shù)據(jù)科學家可以獨自完成大部分工作,并為組織面臨的所有問題提供現(xiàn)成的解決方案。這給數(shù)據(jù)科學家?guī)砹司薮蟮膲毫Γ步档土似涞墓ぷ餍省?/p>

對于每個組織來說,有一套確定的指標來衡量數(shù)據(jù)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(yè)務運作的影響。

數(shù)據(jù)科學家面臨的7大挑戰(zhàn)及解決方法

數(shù)據(jù)科學家的工作是一項具有挑戰(zhàn)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。數(shù)據(jù)科學家面臨的問題可以輕松地減少,以提高企業(yè)AI在苛刻的工作環(huán)境中的生產力和功能。

責任編輯:龐桂玉 來源: 千家網(wǎng)
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