7 sfide affrontate dai data scientist nella tua organizzazione e come possono essere risolte

7 sfide affrontate dai data scientist nella tua organizzazione e come possono essere risolte

7 sfide affrontate dai data scientist nella tua organizzazione e come possono essere risolte

La scienza dei dati ha rivoluzionato l’IA aziendale e ha un elevato potenziale di upscaling se vengono offerte informazioni preziose per prendere decisioni basate sui dati.

Ogni giorno, le organizzazioni di tutto il mondo sono alla ricerca di 2,5 quintilioni di byte di dati per ricavare informazioni e azioni orientate al valore nella loro attività. Per portare a termine questo sforzo, esperti scientifici o data scientist altamente qualificati vengono coinvolti per sviluppare l’IA aziendale nel settore. Nello spazio aziendale in continua crescita, ogni azione di un data scientist aiuta a migliorare la funzionalità dell’azienda.

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Tutte le carriere arrivano con la loro giusta dose di ostacoli o sfide e il ruolo di un data scientist non è diverso. Molte aziende non riescono a sfruttare al meglio i loro data scientist inserendoli nei ruoli sbagliati o non fornendo i requisiti necessari. Secondo LinkedIn, le prime 10 competenze di un data scientist oggi includono machine learning, big data, data science, R, Python, data mining, analisi dei dati, SQL, MatLab e modellazione statistica. La maggior parte dei data scientist può applicare queste abilità arando attraverso i propri computer; tuttavia, le competenze non sono sufficienti per collocarli nei ruoli giusti per una crescita aziendale ottimale. Esaminiamo le sfide comuni che i data scientist devono affrontare oggi.

1. Preparazione dei dati per Smart Enterprise AI

La funzione più importante di un data scientist è identificare e preparare i dati giusti. Secondo un sondaggio di CrowdFlower, quasi l’80% degli scienziati trascorre la giornata a pulire, organizzare, estrarre e raccogliere dati da diversi set. Qui, i dati vengono accuratamente controllati, dopodiché vengono sottoposti ad analisi e ulteriore lavoro. Questo è un processo molto faticoso e il 76% dei data scientist lo considera una delle parti peggiori del proprio lavoro. La disputa sui dati richiede ai data scientist di ottimizzare terabyte di dati, tutti in formati e codici diversi su piattaforme diverse, mantenendo un registro per prevenire la duplicazione dei dati nel sistema.

Il modo migliore per superare questo problema è adottare tecnologie basate sull’intelligenza artificiale che consentono ai data scientist di rimanere abili e più potenti nelle loro funzionalità. L’apprendimento aumentato è un altro versatile strumento di intelligenza artificiale aziendale che aiuta e assiste nella preparazione dei dati e fornisce approfondimenti sul problema in questione.

2. Generazione di dati da più fonti

Le organizzazioni ottengono dati da diverse applicazioni, software e strumenti in un’ampia gamma di formati. Per i data scientist, gestire una grande quantità di dati rappresenta una grande sfida. Questo processo richiede l’inserimento e la compilazione manuale dei dati che richiede tempo e può portare a ripetizioni o decisioni errate. I dati possono essere più utili quando vengono utilizzati in modo appropriato per una funzionalità ottimale nell’IA aziendale.

Le aziende possono configurare data warehouse virtuali intelligenti con una piattaforma centralizzata per integrare tutte le origini dati in un’unica posizione. I dati dal repository centrale possono essere controllati o aggravati per soddisfare e migliorare l’efficienza di un’impresa. Questa semplice soluzione può effettivamente far risparmiare tempo prezioso e fatica necessari ai data scientist.

3. Identificazione dei problemi aziendali

L’identificazione del problema è un aspetto importante dell’esecuzione di un’operazione stabile. Prima di creare set di dati e analizzare i dati, i data scientist dovrebbero concentrarsi sull’identificazione delle questioni chiave relative al funzionamento dell’impresa. Invece di passare a un approccio meccanico, è essenziale arrivare alla radice del problema prima di impostare il set di dati.

I data scientist possono mantenere un flusso di lavoro regolato prima di avviare qualsiasi processo analitico. Il flusso di lavoro deve tenere conto di tutte le parti interessate aziendali e delle parti chiave. Uno speciale software dashboard, che offre una serie di widget di visualizzazione, può essere utilizzato per rendere i dati più significativi per l’azienda.

4. Comunicazione dei risultati agli stakeholder non tecnici

Il ruolo di un data scientist è in linea con la strategia aziendale e il loro obiettivo fondamentale è migliorare il processo decisionale nell’organizzazione. La sfida più grande affrontata dai data scientist è comunicare i propri risultati o analisi con i dirigenti aziendali. La maggior parte dei manager o delle parti interessate non è a conoscenza degli strumenti e dei dispositivi utilizzati dai data scientist, quindi fornire loro l’idea di base corretta è essenziale per implementare il modello attraverso l’IA aziendale.

I data scientist devono adottare concetti, come la narrazione dei dati, per proporre una narrativa potente per le loro analisi e visualizzazioni del concetto.

5. Sicurezza dei dati

Il rapido upscaling ha portato le organizzazioni a passare alla gestione del cloud per archiviare i propri dati importanti. Il cloud storage è stato minacciato da attacchi informatici e spoofing online, rendendo i dati riservati vulnerabili al mondo esterno. Per prevenire questi attacchi informatici, sono state applicate norme rigorose per salvaguardare i dati nel repository centrale. Le nuove linee guida hanno costretto i data scientist a superare queste nuove normative, rendendo il loro lavoro ancora più complicato.

Per superare la minaccia alla sicurezza, le organizzazioni devono installare sistemi di crittografia avanzati e di apprendimento automatico per salvaguardare i dati. I sistemi devono rispettare tutte le norme di sicurezza e mirare a prevenire audit che richiedono tempo per aumentare l’efficienza dell’operazione.

6. Collaborazione efficiente

I data scientist di solito lavorano con i data engineer sugli stessi progetti per l’organizzazione. È fondamentale disporre di una buona linea di comunicazione per eliminare eventuali scontri. L’istituzione organizzatrice dovrebbe adottare misure per creare buone linee di comunicazione per garantire che i flussi di lavoro di entrambe le squadre corrispondano. L’azienda può anche istituire un Chief Officer per controllare se entrambi i dipartimenti stanno lavorando sulla stessa linea.

7. Selezione di metriche KPI non specifiche

C’è un malinteso sul fatto che i data scientist possano svolgere la maggior parte del lavoro da soli e avere soluzioni pronte per tutti i problemi affrontati dall’organizzazione. Ciò esercita molta pressione sui data scientist, rendendoli meno produttivi.

È essenziale che ogni organizzazione disponga di una serie definita di metriche per misurare le analisi presentate da un data scientist. Inoltre, devono verificare le implicazioni di queste metriche sul funzionamento dell’azienda.

Il lavoro di un data scientist è impegnativo a causa dei suoi vari compiti e requisiti. Tuttavia, è uno dei lavori più richiesti oggi sul mercato. I problemi affrontati dai data scientist possono essere facilmente ridotti per migliorare la produttività e la funzionalità dell’IA aziendale in ambienti di lavoro impegnativi.

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