{"id":5445,"date":"2022-08-13T19:21:56","date_gmt":"2022-08-14T03:21:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5445"},"modified":"2022-09-17T14:07:10","modified_gmt":"2022-09-17T22:07:10","slug":"challenges-faced-by-data-scientists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/desafios-que-enfrentan-los-cientificos-de-datos\/","title":{"rendered":"7 desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos y c\u00f3mo resolverlos"},"content":{"rendered":"

7 desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos y c\u00f3mo resolverlos<\/h2>\n

Todas las profesiones se enfrentan a ciertos obst\u00e1culos o desaf\u00edos, y el papel de cient\u00edfico de datos<\/strong><\/a> No es la excepci\u00f3n. Muchas empresas no aprovechan al m\u00e1ximo a los cient\u00edficos de datos, asign\u00e1ndolos al puesto equivocado o sin cumplir con los requisitos necesarios. Seg\u00fan LinkedIn, las 10 habilidades principales para los cient\u00edficos de datos actuales incluyen aprendizaje autom\u00e1tico, big data, ciencia de datos, R, Python, miner\u00eda de datos<\/strong><\/a>, an\u00e1lisis de datos<\/a><\/strong>SQL, Matlab y modelado estad\u00edstico. La mayor\u00eda de los cient\u00edficos 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 \u00f3ptimo. En este art\u00edculo, exploraremos las habilidades comunes. desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos<\/strong> hoy.<\/p>\n

\"Desaf\u00edos

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos<\/p><\/div>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos: 1. Preparaci\u00f3n de datos para la IA empresarial inteligente<\/h3>\n

La funci\u00f3n m\u00e1s importante de un cient\u00edfico de datos es identificar y preparar los datos correctos. Seg\u00fan una encuesta de CrowdFlower, casi 80% de cient\u00edficos 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 cient\u00edficos de datos lo consideran una de las peores partes de su trabajo. La guerra de datos exige que los cient\u00edficos de datos optimicen terabytes de datos en diferentes formatos y c\u00f3digos en distintas plataformas, manteniendo registros para evitar la duplicaci\u00f3n de datos en el sistema.<\/p>\n

La mejor manera de superar esto es adoptar tecnolog\u00edas basadas en IA que permitan a los cient\u00edficos de datos mantenerse actualizados y optimizar sus funciones. El aprendizaje aumentado es otra herramienta vers\u00e1til de IA empresarial que puede facilitar la preparaci\u00f3n de datos y proporcionar informaci\u00f3n sobre el problema en cuesti\u00f3n.<\/p>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos: 2. Generar datos de m\u00faltiples fuentes<\/h3>\n

Las organizaciones obtienen datos de diferentes aplicaciones, software y herramientas en diversos formatos. Procesar grandes cantidades de datos supone un gran reto para los cient\u00edficos de datos. Este proceso requiere la introducci\u00f3n y recopilaci\u00f3n manual de datos, lo cual consume mucho tiempo y puede dar lugar a decisiones duplicadas o incorrectas. Los datos pueden ser m\u00e1s \u00fatiles cuando se utilizan adecuadamente para optimizar su funcionamiento en la IA empresarial.<\/p>\n

Una empresa puede construir una virtual inteligente almac\u00e9n de datos<\/strong><\/a> 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 soluci\u00f3n puede ahorrar tiempo y esfuerzo valiosos a los cient\u00edficos de datos.<\/p>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos: 3. Identificar problemas empresariales<\/h3>\n

La identificaci\u00f3n de problemas es un aspecto importante para una operaci\u00f3n estable. Antes de crear conjuntos de datos y analizarlos, los cient\u00edficos 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 ra\u00edz del problema en lugar de adoptar un enfoque mecanicista.<\/p>\n

Un cient\u00edfico de datos puede mantener un flujo de trabajo regulado antes de iniciar cualquier proceso de an\u00e1lisis. 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 m\u00e1s relevantes para la empresa.<\/p>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos: 4. Comunicar los resultados a las partes interesadas sin conocimientos t\u00e9cnicos<\/h3>\n

El rol de los cient\u00edficos de datos est\u00e1 alineado con la estrategia empresarial y su objetivo fundamental es mejorar la toma de decisiones en la organizaci\u00f3n. El mayor desaf\u00edo para los cient\u00edficos de datos es comunicar sus resultados o an\u00e1lisis a los ejecutivos corporativos. La mayor\u00eda de los gerentes o partes interesadas desconocen las herramientas y el equipo que utilizan los cient\u00edficos de datos, por lo que es fundamental brindarles las ideas b\u00e1sicas adecuadas para implementar el modelo mediante la IA empresarial.<\/p>\n

Los cient\u00edficos de datos necesitan adoptar conceptos como la narraci\u00f3n de datos para proporcionar una narrativa s\u00f3lida para sus an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de conceptos.<\/p>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos \u2013 5. Seguridad de datos<\/h3>\n

Las r\u00e1pidas actualizaciones est\u00e1n llevando a las organizaciones a la gesti\u00f3n en la nube para almacenar sus datos importantes. El almacenamiento en la nube se ve amenazado por ciberataques y suplantaci\u00f3n de identidad en l\u00ednea, 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 cient\u00edficos de datos a eludir estas nuevas regulaciones, lo que dificulta su trabajo.<\/p>\n

Para superar las amenazas a la seguridad, las organizaciones deben instalar sistemas avanzados de cifrado y aprendizaje autom\u00e1tico para proteger los datos. Estos sistemas deben cumplir con todas las especificaciones de seguridad y est\u00e1n dise\u00f1ados para evitar auditor\u00edas que requieren mucho tiempo y mejorar la eficiencia operativa.<\/p>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos \u2013 6. Colaboraci\u00f3n eficiente<\/h3>\n

Los cient\u00edficos de datos a menudo trabajan con ingenieros de datos<\/strong><\/a> En los mismos proyectos para las organizaciones, es fundamental contar con buenos canales de comunicaci\u00f3n para eliminar cualquier conflicto. La organizaci\u00f3n debe tomar medidas para establecer buenos canales de comunicaci\u00f3n y asegurar que el flujo de trabajo de ambos equipos sea coherente. Las empresas tambi\u00e9n pueden designar un director ejecutivo para supervisar si ambas divisiones trabajan en la misma l\u00ednea.<\/p>\n

Desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos \u2013 7. Selecci\u00f3n de indicadores KPI no espec\u00edficos<\/h3>\n

Existe la idea err\u00f3nea de que los cient\u00edficos de datos pueden realizar la mayor parte del trabajo por s\u00ed solos y brindar soluciones integrales a todos los problemas que enfrenta una organizaci\u00f3n. Esto ejerce una enorme presi\u00f3n sobre ellos y reduce su productividad.<\/p>\n

Es fundamental que toda organizaci\u00f3n cuente con un conjunto de m\u00e9tricas definidas para medir el an\u00e1lisis presentado por los cient\u00edficos de datos. Adem\u00e1s, deben examinar el impacto de estos indicadores en las operaciones del negocio.<\/p>\n

Trabajar como cient\u00edfico de datos es un trabajo desafiante debido a la variedad de tareas y requisitos. Sin embargo, es uno de los empleos m\u00e1s demandados del mercado actual. Los problemas que enfrentan los cient\u00edficos de datos pueden reducirse f\u00e1cilmente para mejorar la productividad y la funcionalidad de la IA empresarial en entornos laborales exigentes.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

Gracias por leer nuestro art\u00edculo. Esperamos que le ayude a comprender mejor los desaf\u00edos que enfrentan los cient\u00edficos de datos. Si desea obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre los cient\u00edficos de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu<\/a><\/strong> Para m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n

Como uno de los\u00a0Las mejores herramientas de linaje de datos<\/a><\/strong>\u00a0Disponible en el mercado hoy en d\u00eda, Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener\u00a0linaje de datos<\/a><\/strong>, y realizar una visualizaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n permitir a los usuarios proporcionar el linaje de datos en formato CSV y realizar una visualizaci\u00f3n. (Publicado por Ryan el 14 de agosto de 2022<\/strong>)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>