數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的7大挑戰(zhàn)及解決方法

下面來(lái)探討一下，當(dāng)今數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的共同挑戰(zhàn)。1、為智能企業(yè)AI準(zhǔn)備數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家最重要的功能是識(shí)別和準(zhǔn)備正確的數(shù)據(jù)。根據(jù)CrowdFlower的一項(xiàng)調(diào)查，近80%的數(shù)據(jù)科學(xué)家每天都在清理、組織、挖掘和收集來(lái)自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。在這里，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行徹底檢查，然后對(duì)其進(jìn)行分析和進(jìn)一步工作。這是一個(gè)非常艱苦的過(guò)程，76%的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為這是他們工作中最糟糕的部分之一。數(shù)據(jù)之爭(zhēng)要求數(shù)據(jù)科學(xué)家在維護(hù)日志以防止系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)重復(fù)的同時(shí)，在不同的平臺(tái)上以不同的格式和代碼精簡(jiǎn)TB級(jí)數(shù)據(jù)?？朔@一問(wèn)題的最佳方法是采用基于人工智能的技術(shù)，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家在其功能上保持敏銳和更強(qiáng)大。增強(qiáng)學(xué)習(xí)是另一種多功能的企業(yè)AI工具，可以幫助和協(xié)助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，并提供對(duì)手頭問(wèn)題的見解。2、從多個(gè)來(lái)源生成數(shù)據(jù)組織以各種格式從不同的應(yīng)用程序、軟件和工具獲取數(shù)據(jù)。對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，處理大量數(shù)據(jù)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。這個(gè)過(guò)程需要手動(dòng)輸入和編譯數(shù)據(jù)，這非常耗時(shí)，并且可能導(dǎo)致重復(fù)或錯(cuò)誤的決策。當(dāng)數(shù)據(jù)被適當(dāng)?shù)赜糜谄髽I(yè)AI的最佳功能時(shí)，它可能是最有用的。企業(yè)可以建立具有集中平臺(tái)的智能虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，將所有數(shù)據(jù)源集成到一個(gè)地方。可以對(duì)來(lái)自中央存儲(chǔ)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行控制或加重處理，以滿足和提高企業(yè)的效率。這個(gè)簡(jiǎn)單的修復(fù)方法可以有效地節(jié)省數(shù)據(jù)科學(xué)家所需要的寶貴時(shí)間和精力。3、識(shí)別業(yè)務(wù)問(wèn)題問(wèn)題識(shí)別是穩(wěn)定運(yùn)行的一個(gè)重要方面。在構(gòu)建數(shù)據(jù)集和分析數(shù)據(jù)之前，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)專注于識(shí)別與企業(yè)運(yùn)營(yíng)相關(guān)的關(guān)鍵問(wèn)題。在設(shè)置數(shù)據(jù)集之前，有必要找到問(wèn)題的根源，而不是跳到機(jī)械的方法。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在啟動(dòng)任何分析過(guò)程之前維護(hù)受監(jiān)管的工作流程。工作流程必須考慮到所有業(yè)務(wù)利益相關(guān)者和關(guān)鍵方。特殊的儀表板軟件提供了一系列可視化小部件，可用于使數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)更有意義。4、將結(jié)果傳達(dá)給非技術(shù)利益相關(guān)者數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色與業(yè)務(wù)策略相一致，他們的基本目標(biāo)是改善組織中的決策。數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的最大挑戰(zhàn)是與企業(yè)高管溝通他們的結(jié)果或分析。大多數(shù)管理者或利益相關(guān)者都不了解數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的工具和設(shè)備，因此，為了通過(guò)企業(yè)AI實(shí)現(xiàn)模型，向他們提供正確的基本理念至關(guān)重要。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要采用一些概念，比如數(shù)據(jù)講故事，為他們對(duì)概念的分析和可視化提供強(qiáng)有力的敘述。5、數(shù)據(jù)安全快速升級(jí)使組織轉(zhuǎn)向云管理來(lái)存儲(chǔ)其重要數(shù)據(jù)。云存儲(chǔ)受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和在線欺騙的威脅，使機(jī)密數(shù)據(jù)容易受到外界的攻擊。為了防止這些網(wǎng)絡(luò)攻擊，已經(jīng)實(shí)施了嚴(yán)格的法規(guī)來(lái)保護(hù)中央存儲(chǔ)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。新的指導(dǎo)方針迫使數(shù)據(jù)科學(xué)家繞開這些新規(guī)定，使他們的工作變得更加復(fù)雜。為了克服對(duì)安全的威脅，組織必須安裝高級(jí)加密和機(jī)器學(xué)習(xí)安全系統(tǒng)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)。這些系統(tǒng)必須遵守所有安全規(guī)范，旨在避免耗時(shí)的審計(jì)，以提高運(yùn)營(yíng)效率。6、高效協(xié)作數(shù)據(jù)科學(xué)家通常與數(shù)據(jù)工程師一起為組織開展相同的項(xiàng)目。那么良好的溝通渠道是必不可少的，以消除任何沖突。組織機(jī)構(gòu)應(yīng)采取措施建立良好的溝通渠道，以確保雙方團(tuán)隊(duì)的工作流程匹配。企業(yè)還可以設(shè)立一名首席執(zhí)行官來(lái)監(jiān)督兩個(gè)部門是否在同一條線上工作。7、非特定KPI指標(biāo)的選擇有一種誤解，認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家可以獨(dú)自完成大部分工作，并為組織面臨的所有問(wèn)題提供現(xiàn)成的解決方案。這給數(shù)據(jù)科學(xué)家?guī)?lái)了巨大的壓力，也降低了其的工作效率。對(duì)于每個(gè)組織來(lái)說(shuō)，有一套確定的指標(biāo)來(lái)衡量數(shù)據(jù)科學(xué)家提出的分析是至關(guān)重要的。此外，他們必須檢查這些指標(biāo)對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)作的影響。

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