数据科学家应对的几大挑战及解决方法
发布时间：2022-07-05 14:46:10 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来探
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每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来探讨一下，当今数据科学家面临的共同挑战。 1、为智能企业AI准备数据 数据科学家最重要的功能是识别和准备正确的数据。根据CrowdFlower的一项调查，近80%的数据科学家每天都在清理、组织、挖掘和收集来自不同数据集的数据。在这里，对数据进行彻底检查，然后对其进行分析和进一步工作。这是一个非常艰苦的过程，76%的数据科学家认为这是他们工作中最糟糕的部分之一。数据之争要求数据科学家在维护日志以防止系统中的数据重复的同时，在不同的平台上以不同的格式和代码精简TB级数据。 克服这一问题的最佳方法是采用基于人工智能的技术，让数据科学家在其功能上保持敏锐和更强大。增强学习是另一种多功能的企业AI工具，可以帮助和协助数据准备，并提供对手头问题的见解。 2、从多个来源生成数据 组织以各种格式从不同的应用程序、软件和工具获取数据。对于数据科学家来说，处理大量数据是一个巨大的挑战。这个过程需要手动输入和编译数据，这非常耗时，并且可能导致重复或错误的决策。当数据被适当地用于企业AI的最佳功能时，它可能是最有用的。 企业可以建立具有集中平台的智能虚拟数据仓库，将所有数据源集成到一个地方。可以对来自中央存储库的数据进行控制或加重处理，以满足和提高企业的效率。这个简单的修复方法可以有效地节省数据科学家所需要的宝贵时间和精力。 3、识别业务问题 问题识别是稳定运行的一个重要方面。在构建数据集和分析数据之前，数据科学家应专注于识别与企业运营相关的关键问题。在设置数据集之前，有必要找到问题的根源，而不是跳到机械的方法。 数据科学家可以在启动任何分析过程之前维护受监管的工作流程。工作流程必须考虑到所有业务利益相关者和关键方。特殊的仪表板软件提供了一系列可视化小部件，可用于使数据对企业更有意义。 4、 非特定KPI指标的选择 有一种误解，认为数据科学家可以独自完成大部分工作，并为组织面临的所有问题提供现成的解决方案。这给数据科学家带来了巨大的压力，也降低了其的工作效率。 对于每个组织来说，有一套确定的指标来衡量数据科学家提出的分析是至关重要的。此外，他们必须检查这些指标对业务运作的影响。 （编辑：拼字网 - 核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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