データ サイエンティストが直面する 7 つの課題とその解決方法

すべての職業は、特定の障害や課題に直面します。 データサイエンティスト も例外ではありません。多くの企業はデータ サイエンティストを十分に活用できず、データ サイエンティストを間違った役割に配置したり、必要な要件を提供していません。 LinkedIn によると、今日のデータ サイエンティストの上位 10 のスキルには、機械学習、ビッグデータ、データ サイエンス、R、Python、 データマイニング, データ分析、SQL、MatLab、および統計モデリング。ほとんどのデータ サイエンティストは、コンピューターでこれらのスキルを使用できます。ただし、これらのスキルは、最適なビジネスの成長を達成するための適切な役割に配置するには十分ではありません。この記事では、一般的な データ サイエンティストが直面する課題 今日。

データサイエンティストが直面する課題

データサイエンティストが直面する課題

データ サイエンティストが直面する課題 – 1. インテリジェント エンタープライズ AI のためのデータの準備

データサイエンティストの最も重要な役割は、正しいデータを特定して準備することです。 CrowdFlower の調査によると、約 80% のデータ サイエンティストが毎日、さまざまなデータセットからデータをクリーニング、整理、マイニング、および収集しています。ここでは、データを分析してさらに作業する前に、データを徹底的に調べます。これは骨の折れるプロセスであり、データ サイエンティストの 76% は、これを自分の仕事の最悪の部分の 1 つと考えています。データ戦争では、データ サイエンティストは、システム内のデータの重複を防ぐためにログを維持しながら、さまざまなプラットフォームでさまざまな形式とコードのテラバイト単位のデータを合理化する必要があります。

これを克服する最善の方法は、データ サイエンティストが機能をより鋭く、より強力に保つことを可能にする AI ベースのテクノロジを採用することです。拡張学習は、データの準備を支援および支援し、目前の問題に対する洞察を提供できる、もう 1 つの汎用性の高いエンタープライズ AI ツールです。

データ サイエンティストが直面する課題 – 2. 複数のソースからデータを生成する

組織は、さまざまなアプリケーション、ソフトウェア、およびツールからさまざまな形式のデータを取得します。大量のデータを処理することは、データ サイエンティストにとって大きな課題です。このプロセスでは、データを手動で入力してコンパイルする必要があり、時間がかかり、重複または誤った決定につながる可能性があります。データは、エンタープライズ AI で最適に機能するように適切に使用された場合に最も役立ちます。

企業はインテリジェントな仮想化を構築できます データウェアハウス すべてのデータ ソースを 1 か所に統合する集中型プラットフォームを使用します。中央リポジトリからのデータを制御または強化して、企業の効率を満たし、改善することができます。この単純な修正により、データ サイエンティストが必要とする貴重な時間と労力を節約できます。

データサイエンティストが直面する課題 – 3. ビジネス上の問題を特定する

問題の特定は、安定した運用の重要な側面です。データセットを構築してデータを分析する前に、データ サイエンティストは事業運営に関連する重要な問題の特定に集中する必要があります。データセットを設定する前に、機械的なアプローチに飛びつくのではなく、問題の根本に到達する必要があります。

データ サイエンティストは、分析プロセスを開始する前に、規制されたワークフローを維持できます。ワークフローでは、すべてのビジネス関係者と主要関係者を考慮する必要があります。特別なダッシュボード ソフトウェアは、企業にとってデータをより意味のあるものにするために使用できるさまざまなビジュアル ウィジェットを提供します。

データサイエンティストが直面する課題 – 4. 非技術関係者に結果を伝える

データ サイエンティストの役割はビジネス戦略と連携しており、その基本的な目標は組織内の意思決定を改善することです。データ サイエンティストにとって最大の課題は、結果や分析を企業の経営陣に伝えることです。ほとんどのマネージャーや利害関係者は、データ サイエンティストが使用するツールや機器を理解していないため、エンタープライズ AI を通じてモデルを実装するために、適切な基本的なアイデアを彼らに提供することが重要です。

データ サイエンティストは、データ ストーリーテリングなどの概念を採用して、概念の分析と視覚化のための強力な物語を提供する必要があります。

データサイエンティストが直面する課題 – 5. データセキュリティ

急速なアップグレードにより、組織は重要なデータを保存するためにクラウド管理に変わりつつあります。クラウド ストレージはサイバー攻撃やオンライン スプーフィングの脅威にさらされており、機密データは外部からの攻撃に対して脆弱なままになっています。これらのサイバー攻撃を防ぐために、中央リポジトリのデータを保護するための厳格な規制が実施されています。新しいガイドラインにより、データ サイエンティストはこれらの新しい規制を迂回することを余儀なくされ、彼らの仕事はより複雑になっています。

セキュリティに対する脅威を克服するために、組織は高度な暗号化と機械学習セキュリティ システムをインストールしてデータを保護する必要があります。これらのシステムは、すべてのセキュリティ仕様に準拠する必要があり、運用効率を向上させるために時間のかかる監査を回避するように設計されています。

データサイエンティストが直面する課題 – 6. 効率的なコラボレーション

データサイエンティストはしばしば データエンジニア 組織の同じプロジェクトで。その場合、競合を排除するためには、優れたコミュニケーション チャネルが不可欠です。組織は、両方のチームのワークフローが一致するように、適切なコミュニケーション チャネルを確立するための措置を講じる必要があります。企業は、2 つの部門が同じラインで作業しているかどうかを監督する最高経営責任者を設定することもできます。

データサイエンティストが直面する課題 – 7. 非特定の KPI 指標の選択

データ サイエンティストだけでほとんどの作業を行い、組織が直面するすべての問題に対して既製のソリューションを提供できるという誤解があります。これは、データ サイエンティストに多大なプレッシャーを与え、生産性を低下させます。

すべての組織が、データ サイエンティストによって提示された分析を測定するための一連の定義されたメトリックを持つことが不可欠です。さらに、これらの指標が事業運営に与える影響を調べる必要があります。

データ サイエンティストとして働くことは、さまざまなタスクと要件があるため、やりがいのある仕事です。ただし、今日の市場で最も需要の高い仕事の 1 つです。データ サイエンティストが直面する問題は、要求の厳しい作業環境でのエンタープライズ AI の生産性と機能性を向上させるために簡単に減らすことができます。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ サイエンティストが直面する課題をよりよく理解するのに役立つことを願っています。データ サイエンティストについて詳しく知りたい場合は、こちらをご覧になることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

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