7 desafíos que enfrentan los científicos de datos y cómo resolverlos

Todas las profesiones se enfrentan a ciertos obstáculos o desafíos, y el papel de científico de datos No es la excepción. Muchas empresas no aprovechan al máximo a los científicos de datos, asignándolos al puesto equivocado o sin cumplir con los requisitos necesarios. Según LinkedIn, las 10 habilidades principales para los científicos de datos actuales incluyen aprendizaje automático, big data, ciencia de datos, R, Python, minería de datos, análisis de datosSQL, Matlab y modelado estadístico. La mayoría de los científicos de datos pueden usar estas habilidades en sus computadoras. Sin embargo, estas habilidades no son suficientes para colocarlos en los puestos adecuados y lograr un crecimiento empresarial óptimo. En este artículo, exploraremos las habilidades comunes. desafíos que enfrentan los científicos de datos hoy.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos

Desafíos que enfrentan los científicos de datos: 1. Preparación de datos para la IA empresarial inteligente

La función más importante de un científico de datos es identificar y preparar los datos correctos. Según una encuesta de CrowdFlower, casi 80% de científicos de datos limpian, organizan, extraen y recopilan datos de diferentes conjuntos de datos a diario. En este proceso, los datos se examinan exhaustivamente antes de analizarlos y procesarlos. Es un proceso agotador, y 76% de científicos de datos lo consideran una de las peores partes de su trabajo. La guerra de datos exige que los científicos de datos optimicen terabytes de datos en diferentes formatos y códigos en distintas plataformas, manteniendo registros para evitar la duplicación de datos en el sistema.

La mejor manera de superar esto es adoptar tecnologías basadas en IA que permitan a los científicos de datos mantenerse actualizados y optimizar sus funciones. El aprendizaje aumentado es otra herramienta versátil de IA empresarial que puede facilitar la preparación de datos y proporcionar información sobre el problema en cuestión.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos: 2. Generar datos de múltiples fuentes

Las organizaciones obtienen datos de diferentes aplicaciones, software y herramientas en diversos formatos. Procesar grandes cantidades de datos supone un gran reto para los científicos de datos. Este proceso requiere la introducción y recopilación manual de datos, lo cual consume mucho tiempo y puede dar lugar a decisiones duplicadas o incorrectas. Los datos pueden ser más útiles cuando se utilizan adecuadamente para optimizar su funcionamiento en la IA empresarial.

Una empresa puede construir una virtual inteligente almacén de datos Con una plataforma centralizada para integrar todas las fuentes de datos en un solo lugar, los datos de un repositorio central se pueden controlar o mejorar para alcanzar y mejorar la eficiencia empresarial. Esta sencilla solución puede ahorrar tiempo y esfuerzo valiosos a los científicos de datos.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos: 3. Identificar problemas empresariales

La identificación de problemas es un aspecto importante para una operación estable. Antes de crear conjuntos de datos y analizarlos, los científicos de datos deben centrarse en identificar los problemas clave relacionados con las operaciones comerciales. Antes de configurar un conjunto de datos, es necesario identificar la raíz del problema en lugar de adoptar un enfoque mecanicista.

Un científico de datos puede mantener un flujo de trabajo regulado antes de iniciar cualquier proceso de análisis. Este flujo de trabajo debe considerar a todas las partes interesadas y actores clave del negocio. Un software de panel de control especializado ofrece una gama de widgets visuales que permiten que los datos sean más relevantes para la empresa.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos: 4. Comunicar los resultados a las partes interesadas sin conocimientos técnicos

El rol de los científicos de datos está alineado con la estrategia empresarial y su objetivo fundamental es mejorar la toma de decisiones en la organización. El mayor desafío para los científicos de datos es comunicar sus resultados o análisis a los ejecutivos corporativos. La mayoría de los gerentes o partes interesadas desconocen las herramientas y el equipo que utilizan los científicos de datos, por lo que es fundamental brindarles las ideas básicas adecuadas para implementar el modelo mediante la IA empresarial.

Los científicos de datos necesitan adoptar conceptos como la narración de datos para proporcionar una narrativa sólida para sus análisis y visualización de conceptos.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos – 5. Seguridad de datos

Las rápidas actualizaciones están llevando a las organizaciones a la gestión en la nube para almacenar sus datos importantes. El almacenamiento en la nube se ve amenazado por ciberataques y suplantación de identidad en línea, lo que deja los datos confidenciales vulnerables a ataques externos. Para prevenir estos ciberataques, se han implementado estrictas regulaciones para proteger los datos en repositorios centrales. Las nuevas directrices obligan a los científicos de datos a eludir estas nuevas regulaciones, lo que dificulta su trabajo.

Para superar las amenazas a la seguridad, las organizaciones deben instalar sistemas avanzados de cifrado y aprendizaje automático para proteger los datos. Estos sistemas deben cumplir con todas las especificaciones de seguridad y están diseñados para evitar auditorías que requieren mucho tiempo y mejorar la eficiencia operativa.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos – 6. Colaboración eficiente

Los científicos de datos a menudo trabajan con ingenieros de datos En los mismos proyectos para las organizaciones, es fundamental contar con buenos canales de comunicación para eliminar cualquier conflicto. La organización debe tomar medidas para establecer buenos canales de comunicación y asegurar que el flujo de trabajo de ambos equipos sea coherente. Las empresas también pueden designar un director ejecutivo para supervisar si ambas divisiones trabajan en la misma línea.

Desafíos que enfrentan los científicos de datos – 7. Selección de indicadores KPI no específicos

Existe la idea errónea de que los científicos de datos pueden realizar la mayor parte del trabajo por sí solos y brindar soluciones integrales a todos los problemas que enfrenta una organización. Esto ejerce una enorme presión sobre ellos y reduce su productividad.

Es fundamental que toda organización cuente con un conjunto de métricas definidas para medir el análisis presentado por los científicos de datos. Además, deben examinar el impacto de estos indicadores en las operaciones del negocio.

Trabajar como científico de datos es un trabajo desafiante debido a la variedad de tareas y requisitos. Sin embargo, es uno de los empleos más demandados del mercado actual. Los problemas que enfrentan los científicos de datos pueden reducirse fácilmente para mejorar la productividad y la funcionalidad de la IA empresarial en entornos laborales exigentes.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor los desafíos que enfrentan los científicos de datos. Si desea obtener más información sobre los científicos de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

Como uno de los Las mejores herramientas de linaje de datos Disponible en el mercado hoy en día, Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener linaje de datos, y realizar una visualización, pero también permitir a los usuarios proporcionar el linaje de datos en formato CSV y realizar una visualización. (Publicado por Ryan el 14 de agosto de 2022)