7 défis auxquels sont confrontés les data scientists et comment les résoudre
Toutes les professions rencontrent certains obstacles ou défis, et le rôle de scientifique des données n'échappe pas à la règle. Nombre d'entreprises n'exploitent pas pleinement le potentiel des data scientists, en les attribuant à des postes inadaptés ou en ne leur fournissant pas les ressources nécessaires. Selon LinkedIn, les 10 compétences les plus recherchées par les data scientists aujourd'hui incluent l'apprentissage automatique, le big data, la science des données, R et Python. exploration de données, analyse de donnéesSQL, MATLAB et la modélisation statistique. La plupart des data scientists maîtrisent ces compétences informatiques. Cependant, ces compétences ne suffisent pas pour occuper les postes adéquats et contribuer pleinement à la croissance de l'entreprise. Cet article explore les problématiques courantes liées à ces compétences. défis rencontrés par les data scientists aujourd'hui.
Défis rencontrés par les data scientists – 1. Préparation des données pour l'IA d'entreprise intelligente
La fonction principale d'un data scientist est d'identifier et de préparer les données pertinentes. Selon une enquête de CrowdFlower, près de 801 millions de data scientists nettoient, organisent, explorent et collectent quotidiennement des données issues de différents ensembles de données. Ces données sont examinées minutieusement avant d'être analysées et traitées. Ce processus est fastidieux et 761 millions de data scientists le considèrent comme l'un des aspects les plus pénibles de leur métier. La gestion des données exige des data scientists qu'ils rationalisent des téraoctets de données dans différents formats et langages de programmation, sur différentes plateformes, tout en tenant des journaux d'activité pour éviter la duplication des données au sein du système.
La meilleure façon de surmonter cette difficulté est d'adopter des technologies basées sur l'IA qui permettent aux data scientists de rester performants et d'accroître leurs compétences. L'apprentissage augmenté est un autre outil d'IA polyvalent pour les entreprises ; il peut faciliter la préparation des données et apporter un éclairage nouveau sur le problème rencontré.
Défis rencontrés par les data scientists – 2. Générer des données à partir de sources multiples
Les organisations obtiennent des données provenant de diverses applications, logiciels et outils, et ce, dans une variété de formats. Le traitement de ces volumes importants de données représente un défi majeur pour les data scientists. Ce processus exige la saisie et la compilation manuelles des données, une tâche chronophage qui peut engendrer des doublons ou des erreurs. Les données sont d'autant plus utiles qu'elles sont exploitées à bon escient pour optimiser le fonctionnement de l'IA en entreprise.
Une entreprise peut construire un environnement virtuel intelligent entrepôt de données Grâce à une plateforme centralisée, toutes les sources de données sont intégrées. Les données issues d'un référentiel central peuvent être contrôlées et enrichies afin d'optimiser l'efficacité de l'entreprise. Cette solution simple permet aux data scientists de gagner un temps précieux et d'économiser leurs efforts.
Défis rencontrés par les data scientists – 3. Identifier les problèmes commerciaux
L'identification des problèmes est essentielle au bon fonctionnement de l'entreprise. Avant de constituer des ensembles de données et d'analyser les données, les data scientists doivent s'attacher à identifier les problèmes clés liés aux opérations commerciales. Avant de créer un ensemble de données, il est nécessaire d'aller au fond du problème plutôt que d'adopter une approche purement mécanique.
Un data scientist peut mettre en place un processus de travail structuré avant d'entamer toute analyse. Ce processus doit prendre en compte l'ensemble des parties prenantes et des acteurs clés de l'entreprise. Des logiciels de tableaux de bord spécialisés proposent divers widgets visuels permettant de rendre les données plus pertinentes pour l'entreprise.
Défis rencontrés par les data scientists – 4. Communiquer les résultats aux parties prenantes non techniques
Le rôle des data scientists est aligné sur la stratégie d'entreprise et leur objectif principal est d'améliorer la prise de décision au sein de l'organisation. Leur principal défi consiste à communiquer leurs résultats et analyses aux dirigeants. La plupart des managers et des parties prenantes ne maîtrisent pas les outils et les équipements utilisés par les data scientists ; il est donc essentiel de leur fournir les notions de base nécessaires à la mise en œuvre du modèle via l'IA d'entreprise.
Les data scientists doivent adopter des concepts tels que la narration de données pour donner une dimension narrative forte à leur analyse et à la visualisation des concepts.
Défis rencontrés par les data scientists – 5. Sécurité des données
L'accélération des mises à niveau pousse les entreprises à adopter le cloud pour stocker leurs données critiques. Or, le stockage cloud est menacé par les cyberattaques et l'usurpation d'identité en ligne, ce qui rend les données confidentielles vulnérables aux attaques externes. Afin de prévenir ces cyberattaques, des réglementations strictes ont été mises en place pour protéger les données dans les référentiels centraux. Les nouvelles directives contraignent les data scientists à contourner ces réglementations, complexifiant ainsi leur travail.
Pour contrer les menaces à la sécurité, les organisations doivent mettre en place des systèmes de sécurité avancés de chiffrement et d'apprentissage automatique afin de protéger leurs données. Ces systèmes doivent être conformes à toutes les spécifications de sécurité et conçus pour éviter les audits fastidieux, dans le but d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
Défis rencontrés par les data scientists – 6. Collaboration efficace
Les data scientists travaillent souvent avec ingénieurs de données Dans certaines organisations travaillant sur les mêmes projets, une bonne communication est essentielle pour éviter tout conflit. L'organisation doit prendre des mesures pour établir des canaux de communication efficaces afin d'assurer la cohérence des flux de travail des deux équipes. Les entreprises peuvent également désigner un responsable chargé de superviser la collaboration entre les deux divisions.
Défis rencontrés par les data scientists – 7. Sélection d'indicateurs KPI non spécifiques
Il existe une idée fausse selon laquelle les data scientists peuvent à eux seuls réaliser la majeure partie du travail et fournir des solutions toutes faites à tous les problèmes rencontrés par une organisation. Cela exerce une pression énorme sur les data scientists et réduit leur productivité.
Il est essentiel pour toute organisation de disposer d'un ensemble de mesures définies permettant d'évaluer les analyses présentées par les data scientists. De plus, elle doit examiner l'impact de ces indicateurs sur ses opérations commerciales.
Le métier de data scientist est exigeant en raison de la variété des tâches et des besoins. Cependant, il figure parmi les professions les plus recherchées sur le marché du travail actuel. Les difficultés rencontrées par les data scientists peuvent être facilement résolues afin d'améliorer la productivité et la fonctionnalité de l'IA en entreprise, même dans des environnements de travail complexes.
Conclusion
Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous permettra de mieux comprendre les défis rencontrés par les data scientists. Si vous souhaitez en savoir plus sur le métier de data scientist, nous vous conseillons de consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.
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