데이터 과학자가 직면한 7가지 과제와 이를 해결하는 방법

모든 직업은 특정한 장애물이나 어려움에 직면하게 되며, 데이터 과학자 예외는 아닙니다. 많은 회사가 데이터 과학자를 최대한 활용하지 못하고, 잘못된 역할에 배치하거나 필요한 요구 사항을 제공하지 않습니다. LinkedIn에 따르면, 오늘날 데이터 과학자에게 필요한 상위 10가지 기술에는 머신 러닝, 빅 데이터, 데이터 과학, R, Python이 포함됩니다. 데이터 마이닝, 데이터 분석, SQL, MatLab 및 통계 모델링. 대부분의 데이터 과학자는 컴퓨터에서 이러한 기술을 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술만으로는 최적의 비즈니스 성장을 달성하기 위해 올바른 역할에 배치하기에 충분하지 않습니다. 이 기사에서는 일반적인 데이터 과학자들이 직면한 과제 오늘.

데이터 과학자가 직면한 과제

데이터 과학자가 직면한 과제 – 1. 지능형 엔터프라이즈 AI를 위한 데이터 준비

데이터 과학자의 가장 중요한 기능은 올바른 데이터를 식별하고 준비하는 것입니다. CrowdFlower의 설문 조사에 따르면, 약 80%의 데이터 과학자가 매일 다양한 데이터 세트에서 데이터를 정리, 정리, 마이닝 및 수집하고 있습니다. 여기에서 데이터는 분석 및 추가 작업을 수행하기 전에 철저히 검사됩니다. 힘든 과정이며, 76%의 데이터 과학자가 이를 자신의 직업에서 최악의 부분 중 하나로 생각합니다. 데이터 전쟁에서 데이터 과학자는 시스템에서 데이터 중복을 방지하기 위해 로그를 유지하면서 다양한 플랫폼에서 다양한 형식과 코드로 테라바이트 규모의 데이터를 간소화해야 합니다.

이를 극복하는 가장 좋은 방법은 데이터 과학자가 기능에서 날카롭고 강력하게 유지할 수 있도록 하는 AI 기반 기술을 도입하는 것입니다. 증강 학습은 데이터 준비를 돕고 지원할 수 있으며 당면한 문제에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 또 다른 다재다능한 엔터프라이즈 AI 도구입니다.

데이터 과학자가 직면한 과제 – 2. 여러 소스에서 데이터 생성

조직은 다양한 형식의 다양한 애플리케이션, 소프트웨어 및 도구에서 데이터를 얻습니다. 방대한 양의 데이터를 처리하는 것은 데이터 과학자에게 큰 과제입니다. 이 프로세스에는 데이터를 수동으로 입력하고 컴파일해야 하며, 이는 시간이 많이 걸리고 중복되거나 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다. 데이터는 엔터프라이즈 AI에서 가장 잘 기능하도록 적절하게 사용될 때 가장 유용할 수 있습니다.

기업은 지능형 가상 시스템을 구축할 수 있습니다. 데이터웨어하우스 모든 데이터 소스를 한곳에 통합하는 중앙 집중식 플랫폼이 있습니다. 중앙 저장소의 데이터는 엔터프라이즈 효율성을 충족하고 개선하기 위해 제어되거나 향상될 수 있습니다. 이 간단한 수정은 데이터 과학자에게 필요한 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

데이터 과학자가 직면한 과제 – 3. 비즈니스 문제 식별

문제 식별은 안정적인 운영의 중요한 측면입니다. 데이터 세트를 구축하고 데이터를 분석하기 전에 데이터 과학자는 비즈니스 운영과 관련된 핵심 문제를 식별하는 데 집중해야 합니다. 데이터 세트를 설정하기 전에 기계적 접근 방식으로 넘어가기보다는 문제의 근원을 파악하는 것이 필요합니다.

데이터 과학자는 분석 프로세스를 시작하기 전에 규제된 워크플로를 유지할 수 있습니다. 워크플로는 모든 비즈니스 이해 관계자와 주요 당사자를 고려해야 합니다. 특수 대시보드 소프트웨어는 데이터를 기업에 더 의미 있게 만드는 데 사용할 수 있는 다양한 시각적 위젯을 제공합니다.

데이터 과학자가 직면한 과제 – 4. 비기술적 이해 관계자에게 결과 전달

데이터 과학자의 역할은 비즈니스 전략과 일치하며, 그들의 근본적인 목표는 조직에서 의사 결정을 개선하는 것입니다. 데이터 과학자에게 가장 큰 과제는 기업 임원에게 결과나 분석을 전달하는 것입니다. 대부분의 관리자나 이해 관계자는 데이터 과학자가 사용하는 도구와 장비를 이해하지 못하므로 엔터프라이즈 AI를 통해 모델을 구현하기 위해 올바른 기본 아이디어를 제공하는 것이 중요합니다.

데이터 과학자는 개념 분석과 시각화에 대한 강력한 내러티브를 제공하기 위해 데이터 스토리텔링과 같은 개념을 도입해야 합니다.

데이터 과학자가 직면한 과제 – 5. 데이터 보안

빠른 업그레이드로 인해 조직은 중요한 데이터를 저장하기 위해 클라우드 관리로 전환하고 있습니다. 클라우드 스토리지는 사이버 공격과 온라인 스푸핑으로 위협을 받고 있으며, 기밀 데이터는 외부 공격에 취약합니다. 이러한 사이버 공격을 방지하기 위해 중앙 저장소의 데이터를 보호하기 위한 엄격한 규정이 시행되었습니다. 새로운 지침은 데이터 과학자가 이러한 새로운 규정을 우회하도록 강요하여 업무를 더 복잡하게 만듭니다.

보안 위협을 극복하기 위해 조직은 데이터를 보호하기 위해 고급 암호화 및 머신 러닝 보안 시스템을 설치해야 합니다. 이러한 시스템은 모든 보안 사양을 준수해야 하며 운영 효율성을 개선하기 위해 시간이 많이 걸리는 감사를 피하도록 설계되었습니다.

데이터 과학자가 직면한 과제 – 6. 효율적인 협업

데이터 과학자는 종종 다음과 함께 작업합니다. 데이터 엔지니어 조직에 대해 동일한 프로젝트에 대해. 그런 다음 좋은 커뮤니케이션 채널은 모든 갈등을 없애는 데 필수적입니다. 조직은 두 팀의 워크플로가 일치하도록 좋은 커뮤니케이션 채널을 구축하기 위한 조치를 취해야 합니다. 회사는 또한 두 부서가 동일한 라인에서 작업하는지 감독할 최고 경영자를 설정할 수 있습니다.

데이터 과학자가 직면한 과제 – 7. 비특정 KPI 지표 선택

데이터 과학자만이 대부분의 작업을 수행하고 조직이 직면한 모든 문제에 대한 기성 솔루션을 제공할 수 있다는 오해가 있습니다. 이는 데이터 과학자에게 엄청난 압박을 가하고 생산성을 감소시킵니다.

모든 조직은 데이터 과학자가 제시한 분석을 측정할 정의된 지표 세트를 갖는 것이 필수적입니다. 또한 이러한 지표가 비즈니스 운영에 미치는 영향을 조사해야 합니다.

데이터 과학자로 일하는 것은 다양한 업무와 요구 사항 때문에 어려운 일입니다. 그러나 오늘날 시장에서 가장 수요가 많은 직업 중 하나입니다. 데이터 과학자가 직면한 문제는 까다로운 작업 환경에서 엔터프라이즈 AI의 생산성과 기능을 개선하기 위해 쉽게 줄일 수 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 과학자들이 직면한 과제를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 과학자에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 다음을 방문하시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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