![\"Herausforderungen](\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Challenges_Faced_by_Data_Scientists.png\")
Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 1. Datenaufbereitung f\u00fcr intelligente Unternehmens-KI<\/h3>\n
Die wichtigste Aufgabe eines Data Scientists ist die Identifizierung und Aufbereitung der richtigen Daten. Laut einer Umfrage von CrowdFlower sind t\u00e4glich fast 801.000 Data Scientists damit besch\u00e4ftigt, Daten aus verschiedenen Datens\u00e4tzen zu bereinigen, zu organisieren, zu extrahieren und zu sammeln. Dabei werden die Daten gr\u00fcndlich gepr\u00fcft, 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 f\u00fchren, um Datenredundanz im System zu vermeiden.<\/p>\n
Die beste L\u00f6sung besteht darin, KI-basierte Technologien einzusetzen, die es Data Scientists erm\u00f6glichen, ihre Leistungsf\u00e4higkeit zu steigern und ihre Funktionalit\u00e4ten zu erweitern. Augmented Learning ist ein weiteres vielseitiges KI-Tool f\u00fcr Unternehmen, das bei der Datenaufbereitung hilft und Einblicke in das jeweilige Problem liefert.<\/p>\n
Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 2. Daten aus verschiedenen Quellen generieren<\/h3>\n
Unternehmen beziehen Daten aus verschiedenen Anwendungen, Softwareprogrammen und Tools in unterschiedlichsten Formaten. Die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen stellt Data Scientists vor enorme Herausforderungen. Dieser Prozess erfordert die manuelle Eingabe und Zusammenstellung von Daten, was zeitaufw\u00e4ndig ist und zu doppelten oder fehlerhaften Entscheidungen f\u00fchren kann. Daten sind am n\u00fctzlichsten, wenn sie f\u00fcr die optimale Funktion von KI im Unternehmen sachgem\u00e4\u00df eingesetzt werden.<\/p>\n
Ein Unternehmen kann eine intelligente virtuelle Umgebung aufbauen. Data Warehouse<\/strong><\/a> Mit einer zentralen Plattform werden alle Datenquellen an einem Ort integriert. Die Daten aus diesem zentralen Repository k\u00f6nnen kontrolliert und optimiert werden, um die Unternehmenseffizienz zu steigern. Diese einfache L\u00f6sung spart Data Scientists wertvolle Zeit und M\u00fche.<\/p>\n Die Problemerkennung ist ein wichtiger Aspekt f\u00fcr einen stabilen Betrieb. Bevor Data Scientists Datens\u00e4tze erstellen und Daten analysieren, sollten sie sich auf die Identifizierung zentraler Probleme im Zusammenhang mit den Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen konzentrieren. Bevor ein Datensatz erstellt wird, ist es notwendig, die Ursache des Problems zu ergr\u00fcnden, anstatt einen rein mechanistischen Ansatz zu verfolgen.<\/p>\n Ein Data Scientist kann vor Beginn eines Analyseprozesses einen strukturierten Arbeitsablauf etablieren. Dieser Arbeitsablauf muss alle relevanten Stakeholder und wichtigen Beteiligten ber\u00fccksichtigen. Spezielle Dashboard-Software bietet eine Reihe visueller Widgets, mit denen sich Daten unternehmensweit aussagekr\u00e4ftiger gestalten lassen.<\/p>\n Die Rolle von Data Scientists ist eng mit der Gesch\u00e4ftsstrategie verkn\u00fcpft, und ihr Hauptziel ist die Verbesserung der Entscheidungsfindung im Unternehmen. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr 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.<\/p>\n Data Scientists m\u00fcssen Konzepte wie Data Storytelling anwenden, um ihrer Analyse und Visualisierung von Konzepten eine \u00fcberzeugende Erz\u00e4hlung zu verleihen.<\/p>\n 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 eingef\u00fchrt. Die neuen Richtlinien zwingen Datenwissenschaftler dazu, diese Vorschriften zu umgehen, was ihre Arbeit zus\u00e4tzlich erschwert.<\/p>\n Um Sicherheitsbedrohungen zu begegnen, m\u00fcssen Unternehmen fortschrittliche Verschl\u00fcsselungs- und maschinelle Lernsysteme zum Schutz ihrer Daten implementieren. Diese Systeme m\u00fcssen alle Sicherheitsvorgaben erf\u00fcllen und sind so konzipiert, dass zeitaufw\u00e4ndige Audits vermieden werden, um die betriebliche Effizienz zu steigern.<\/p>\n Datenwissenschaftler arbeiten h\u00e4ufig mit Dateningenieure<\/strong><\/a> Wenn Organisationen an denselben Projekten arbeiten, sind gute Kommunikationswege unerl\u00e4sslich, um Konflikte zu vermeiden. Die Organisation sollte Ma\u00dfnahmen ergreifen, um diese Kommunikationswege zu etablieren und so sicherzustellen, dass die Arbeitsabl\u00e4ufe beider Teams aufeinander abgestimmt sind. Unternehmen k\u00f6nnen au\u00dferdem einen Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer einsetzen, der die Zusammenarbeit der beiden Abteilungen \u00fcberwacht.<\/p>\n Es herrscht der Irrglaube, dass Data Scientists allein den Gro\u00dfteil der Arbeit erledigen und fertige L\u00f6sungen f\u00fcr alle Probleme eines Unternehmens liefern k\u00f6nnen. Dies setzt Data Scientists enorm unter Druck und mindert ihre Produktivit\u00e4t.<\/p>\n F\u00fcr jede Organisation ist es unerl\u00e4sslich, \u00fcber definierte Kennzahlen zu verf\u00fcgen, anhand derer die von Datenwissenschaftlern pr\u00e4sentierten Analysen bewertet werden k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen sie die Auswirkungen dieser Indikatoren auf die Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit untersuchen.<\/p>\n Die Arbeit als Data Scientist ist aufgrund der vielf\u00e4ltigen Aufgaben und Anforderungen anspruchsvoll. Dennoch z\u00e4hlt sie zu den gefragtesten Berufen auf dem heutigen Arbeitsmarkt. Die Herausforderungen, denen sich Data Scientists stellen m\u00fcssen, lassen sich leicht reduzieren, um die Produktivit\u00e4t und Funktionalit\u00e4t von KI-Systemen in Unternehmen in anspruchsvollen Arbeitsumgebungen zu verbessern.<\/p>\n 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 \u00fcber Data Scientists erfahren m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen folgenden Link: Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren,\u00a0Datenherkunft<\/a><\/strong>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 14. August 2022<\/strong>)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 7 Challenges Faced by Data Scientists and How to Solve Them All professions come up against certain obstacles or challenges, and the role of data scientist is no exception. Many companies fail to take full advantage of data scientists, putting them in the wrong role or not providing the necessary requirements. According to LinkedIn, the top 10 skills for data scientists today include machine learning, big data, data science, R, Python, data mining, data analytics, SQL, MatLab, and statistical modeling. Most data scientists can use these skills in their computers. However, these skills are not sufficient to put them in\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":5479,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[64,69,159,346,210,75],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5445"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5445"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5445\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6557,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5445\/revisions\/6557"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5479"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5445"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5445"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5445"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 3. Gesch\u00e4ftsprobleme identifizieren<\/h3>\n
Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 4. Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder kommunizieren<\/h3>\n
Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 5. Datensicherheit<\/h3>\n
Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 6. Effiziente Zusammenarbeit<\/h3>\n
Herausforderungen f\u00fcr Data Scientists \u2013 7. Auswahl unspezifischer KPI-Indikatoren<\/h3>\n
Abschluss<\/h3>\n