7 Herausforderungen für Datenwissenschaftler und wie man sie löst
Alle Berufe stoßen auf gewisse Hindernisse oder Herausforderungen, und die Rolle von Datenwissenschaftler Auch hier ist das nicht anders. Viele Unternehmen schöpfen das Potenzial von Data Scientists nicht voll aus, indem sie sie in die falsche Rolle einsetzen oder ihnen nicht die notwendigen Qualifikationen bieten. Laut LinkedIn zählen maschinelles Lernen, Big Data, Data Science, R und Python heute zu den zehn wichtigsten Fähigkeiten von Data Scientists. Datengewinnung, DatenanalyseSQL, MatLab und statistische Modellierung. Die meisten Data Scientists beherrschen diese Fähigkeiten am Computer. Allerdings reichen sie allein nicht aus, um sie für optimales Unternehmenswachstum in die richtigen Positionen zu bringen. In diesem Artikel untersuchen wir die gängigen Methoden. Herausforderungen für Datenwissenschaftler Heute.
Herausforderungen für Data Scientists – 1. Datenaufbereitung für intelligente Unternehmens-KI
Die wichtigste Aufgabe eines Data Scientists ist die Identifizierung und Aufbereitung der richtigen Daten. Laut einer Umfrage von CrowdFlower sind täglich fast 801.000 Data Scientists damit beschäftigt, Daten aus verschiedenen Datensätzen zu bereinigen, zu organisieren, zu extrahieren und zu sammeln. Dabei werden die Daten gründlich geprüft, bevor sie analysiert und weiterverarbeitet werden. Dieser Prozess ist sehr aufwendig, und 761.000 Data Scientists betrachten ihn als einen der unangenehmsten Aspekte ihrer Arbeit. Der Datenwettbewerb erfordert von Data Scientists, Terabytes an Daten in unterschiedlichen Formaten und Codes auf verschiedenen Plattformen zu verarbeiten und gleichzeitig Protokolle zu führen, um Datenredundanz im System zu vermeiden.
Die beste Lösung besteht darin, KI-basierte Technologien einzusetzen, die es Data Scientists ermöglichen, ihre Leistungsfähigkeit zu steigern und ihre Funktionalitäten zu erweitern. Augmented Learning ist ein weiteres vielseitiges KI-Tool für Unternehmen, das bei der Datenaufbereitung hilft und Einblicke in das jeweilige Problem liefert.
Herausforderungen für Data Scientists – 2. Daten aus verschiedenen Quellen generieren
Unternehmen beziehen Daten aus verschiedenen Anwendungen, Softwareprogrammen und Tools in unterschiedlichsten Formaten. Die Verarbeitung großer Datenmengen stellt Data Scientists vor enorme Herausforderungen. Dieser Prozess erfordert die manuelle Eingabe und Zusammenstellung von Daten, was zeitaufwändig ist und zu doppelten oder fehlerhaften Entscheidungen führen kann. Daten sind am nützlichsten, wenn sie für die optimale Funktion von KI im Unternehmen sachgemäß eingesetzt werden.
Ein Unternehmen kann eine intelligente virtuelle Umgebung aufbauen. Data Warehouse Mit einer zentralen Plattform werden alle Datenquellen an einem Ort integriert. Die Daten aus diesem zentralen Repository können kontrolliert und optimiert werden, um die Unternehmenseffizienz zu steigern. Diese einfache Lösung spart Data Scientists wertvolle Zeit und Mühe.
Herausforderungen für Data Scientists – 3. Geschäftsprobleme identifizieren
Die Problemerkennung ist ein wichtiger Aspekt für einen stabilen Betrieb. Bevor Data Scientists Datensätze erstellen und Daten analysieren, sollten sie sich auf die Identifizierung zentraler Probleme im Zusammenhang mit den Geschäftsabläufen konzentrieren. Bevor ein Datensatz erstellt wird, ist es notwendig, die Ursache des Problems zu ergründen, anstatt einen rein mechanistischen Ansatz zu verfolgen.
Ein Data Scientist kann vor Beginn eines Analyseprozesses einen strukturierten Arbeitsablauf etablieren. Dieser Arbeitsablauf muss alle relevanten Stakeholder und wichtigen Beteiligten berücksichtigen. Spezielle Dashboard-Software bietet eine Reihe visueller Widgets, mit denen sich Daten unternehmensweit aussagekräftiger gestalten lassen.
Herausforderungen für Data Scientists – 4. Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder kommunizieren
Die Rolle von Data Scientists ist eng mit der Geschäftsstrategie verknüpft, und ihr Hauptziel ist die Verbesserung der Entscheidungsfindung im Unternehmen. Die größte Herausforderung für Data Scientists besteht darin, ihre Ergebnisse oder Analysen der Unternehmensleitung zu vermitteln. Da die meisten Manager und Stakeholder die von Data Scientists verwendeten Tools und Tools nicht kennen, ist es entscheidend, ihnen die grundlegenden Konzepte zu vermitteln, um das Modell mithilfe von KI im Unternehmen zu implementieren.
Data Scientists müssen Konzepte wie Data Storytelling anwenden, um ihrer Analyse und Visualisierung von Konzepten eine überzeugende Erzählung zu verleihen.
Herausforderungen für Data Scientists – 5. Datensicherheit
Rasante Modernisierungen veranlassen Unternehmen dazu, ihre wichtigen Daten in der Cloud zu speichern. Cloud-Speicher sind jedoch durch Cyberangriffe und Online-Spoofing bedroht, wodurch vertrauliche Daten externen Angriffen ausgesetzt sind. Um diese Cyberangriffe zu verhindern, wurden strenge Vorschriften zum Schutz von Daten in zentralen Speichern eingeführt. Die neuen Richtlinien zwingen Datenwissenschaftler dazu, diese Vorschriften zu umgehen, was ihre Arbeit zusätzlich erschwert.
Um Sicherheitsbedrohungen zu begegnen, müssen Unternehmen fortschrittliche Verschlüsselungs- und maschinelle Lernsysteme zum Schutz ihrer Daten implementieren. Diese Systeme müssen alle Sicherheitsvorgaben erfüllen und sind so konzipiert, dass zeitaufwändige Audits vermieden werden, um die betriebliche Effizienz zu steigern.
Herausforderungen für Data Scientists – 6. Effiziente Zusammenarbeit
Datenwissenschaftler arbeiten häufig mit Dateningenieure Wenn Organisationen an denselben Projekten arbeiten, sind gute Kommunikationswege unerlässlich, um Konflikte zu vermeiden. Die Organisation sollte Maßnahmen ergreifen, um diese Kommunikationswege zu etablieren und so sicherzustellen, dass die Arbeitsabläufe beider Teams aufeinander abgestimmt sind. Unternehmen können außerdem einen Geschäftsführer einsetzen, der die Zusammenarbeit der beiden Abteilungen überwacht.
Herausforderungen für Data Scientists – 7. Auswahl unspezifischer KPI-Indikatoren
Es herrscht der Irrglaube, dass Data Scientists allein den Großteil der Arbeit erledigen und fertige Lösungen für alle Probleme eines Unternehmens liefern können. Dies setzt Data Scientists enorm unter Druck und mindert ihre Produktivität.
Für jede Organisation ist es unerlässlich, über definierte Kennzahlen zu verfügen, anhand derer die von Datenwissenschaftlern präsentierten Analysen bewertet werden können. Darüber hinaus müssen sie die Auswirkungen dieser Indikatoren auf die Geschäftstätigkeit untersuchen.
Die Arbeit als Data Scientist ist aufgrund der vielfältigen Aufgaben und Anforderungen anspruchsvoll. Dennoch zählt sie zu den gefragtesten Berufen auf dem heutigen Arbeitsmarkt. Die Herausforderungen, denen sich Data Scientists stellen müssen, lassen sich leicht reduzieren, um die Produktivität und Funktionalität von KI-Systemen in Unternehmen in anspruchsvollen Arbeitsumgebungen zu verbessern.
Abschluss
Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen geholfen, die Herausforderungen von Data Scientists besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data Scientists erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgenden Link: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.
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