7 desafios enfrentados pelos cientistas de dados e como resolvê-los

Todas as profissões enfrentam certos obstáculos ou desafios, e o papel de cientista de dados não é exceção. Muitas empresas não conseguem aproveitar ao máximo os cientistas de dados, colocando-os na função errada ou não fornecendo os requisitos necessários. De acordo com o LinkedIn, as 10 principais habilidades para cientistas de dados hoje incluem aprendizado de máquina, big data, ciência de dados, R, Python, mineração de dados, análise de dados, SQL, MatLab e modelagem estatística. A maioria dos cientistas de dados pode usar essas habilidades em seus computadores. No entanto, essas habilidades não são suficientes para colocá-los nas funções certas para atingir o crescimento ideal dos negócios. Neste artigo, exploraremos as habilidades comuns desafios enfrentados pelos cientistas de dados hoje.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados – 1. Preparando dados para IA empresarial inteligente

A função mais importante de um cientista de dados é identificar e preparar os dados corretos. De acordo com uma pesquisa da CrowdFlower, quase 80% de cientistas de dados estão limpando, organizando, minerando e coletando dados de diferentes conjuntos de dados todos os dias. Aqui, os dados são examinados minuciosamente antes de serem analisados e trabalhados posteriormente. É um processo exaustivo, e 76% de cientistas de dados o consideram uma das piores partes de seu trabalho. As guerras de dados exigem que os cientistas de dados otimizem terabytes de dados em diferentes formatos e códigos em diferentes plataformas, mantendo registros para evitar a duplicação de dados no sistema.

A melhor maneira de superar isso é adotar tecnologias baseadas em IA que permitam que cientistas de dados permaneçam afiados e mais poderosos em sua funcionalidade. Augmented Learning é outra ferramenta versátil de IA empresarial que pode ajudar e auxiliar na preparação de dados e fornecer insights sobre o problema em questão.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados – 2. Gerar dados de várias fontes

As organizações obtêm dados de diferentes aplicativos, softwares e ferramentas em uma variedade de formatos. Processar grandes quantidades de dados é um grande desafio para cientistas de dados. Esse processo requer a inserção e compilação manual de dados, o que consome tempo e pode levar a decisões duplicadas ou incorretas. Os dados podem ser mais úteis quando usados adequadamente para melhor funcionar na IA empresarial.

Uma empresa pode construir uma infraestrutura virtual inteligente Armazém de dados com uma plataforma centralizada para integrar todas as fontes de dados em um só lugar. Dados de um repositório central podem ser controlados ou aprimorados para atender e melhorar a eficiência empresarial. Essa correção simples pode economizar tempo e esforço valiosos necessários para cientistas de dados.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados – 3. Identificar problemas de negócios

A identificação de problemas é um aspecto importante da operação estável. Antes de construir conjuntos de dados e analisar dados, os cientistas de dados devem se concentrar em identificar os principais problemas relacionados às operações comerciais. Antes de configurar um conjunto de dados, é necessário chegar à raiz do problema em vez de pular para uma abordagem mecanicista.

Um cientista de dados pode manter um fluxo de trabalho regulado antes de iniciar qualquer processo de análise. O fluxo de trabalho deve levar em conta todos os stakeholders do negócio e as principais partes. Um software de painel especial fornece uma variedade de widgets visuais que podem ser usados para tornar os dados mais significativos para a empresa.

Desafios enfrentados por cientistas de dados – 4. Comunicar resultados para partes interessadas não técnicas

O papel dos cientistas de dados está alinhado com a estratégia de negócios e seu objetivo fundamental é melhorar a tomada de decisões na organização. O maior desafio para os cientistas de dados é comunicar seus resultados ou análises aos executivos corporativos. A maioria dos gerentes ou stakeholders não entende as ferramentas e equipamentos usados pelos cientistas de dados, então é essencial fornecer a eles as ideias básicas certas para implementar o modelo por meio da IA empresarial.

Cientistas de dados precisam adotar conceitos como narrativa de dados para fornecer uma narrativa forte para suas análises e visualizações de conceitos.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados – 5. Segurança de dados

Atualizações rápidas estão transformando organizações em gerenciamento de nuvem para armazenar seus dados importantes. O armazenamento em nuvem é ameaçado por ataques cibernéticos e falsificação online, deixando dados confidenciais vulneráveis a ataques externos. Para evitar esses ataques cibernéticos, regulamentações rígidas foram implementadas para proteger dados em repositórios centrais. As novas diretrizes forçam os cientistas de dados a ignorar essas novas regulamentações, tornando seus trabalhos mais complicados.

Para superar ameaças à segurança, as organizações devem instalar sistemas avançados de criptografia e segurança de machine learning para proteger os dados. Esses sistemas devem estar em conformidade com todas as especificações de segurança e são projetados para evitar auditorias demoradas para melhorar a eficiência operacional.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados – 6. Colaboração eficiente

Os cientistas de dados geralmente trabalham com engenheiros de dados nos mesmos projetos para organizações. Então, bons canais de comunicação são essenciais para eliminar quaisquer conflitos. A organização deve tomar medidas para estabelecer bons canais de comunicação para garantir que o fluxo de trabalho de ambas as equipes corresponda. As empresas também podem criar um executivo-chefe para supervisionar se as duas divisões estão trabalhando na mesma linha.

Desafios enfrentados pelos cientistas de dados – 7. Seleção de indicadores de KPI não específicos

Há um equívoco de que cientistas de dados sozinhos podem fazer a maior parte do trabalho e fornecer soluções prontas para todos os problemas que uma organização enfrenta. Isso coloca uma pressão enorme sobre cientistas de dados e reduz sua produtividade.

É essencial para cada organização ter um conjunto de métricas definidas contra as quais medir a análise apresentada pelos cientistas de dados. Além disso, eles devem examinar o impacto desses indicadores nas operações comerciais.

Trabalhar como cientista de dados é um trabalho desafiador devido à variedade de tarefas e requisitos. No entanto, é um dos empregos mais procurados no mercado hoje. Os problemas enfrentados por cientistas de dados podem ser facilmente reduzidos para melhorar a produtividade e a funcionalidade da IA empresarial em ambientes de trabalho exigentes.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter uma melhor compreensão dos desafios enfrentados pelos cientistas de dados. Se você quiser saber mais sobre cientistas de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

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