Οι αναδυόμενες τεχνολογίες και τα big data αλλάζουν ριζικά τον κόσμο της επιστήμης των δεδομένων, φέρνοντας νέες προκλήσεις για τις επιχειρήσεις στην προσπάθειά τους να εκτυλίσσουν το πλήρες δυναμικό τους

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο έχουμε συγκεντρώσει 5 συχνές προκλήσεις στην επιστήμη δεδομένων μαζί με τις αντίστοιχες λύσεις τους.

Οι προκλήσεις αυτές είναι οι εξής:

- Η ποιότητα των δεδομένων και ο καθαρισμός τους

- Η ενσωμάτωση των δεδομένων και σιλό δεδομένων

- Η επεκτασιμότητα και η διαχείριση των Big Data

- Το Model Overfitting και Underfitting

- Η ερμηνεία των δεδομένων και η παρουσίαση των αποτελεσμάτων

Πάμε λοιπόν να δούμε πώς επιλύονται οι διάφορες αυτές προκλήσεις, ξεκινώντας από την πρώτη στη λίστα μας.

Πρόκληση #1: Η Ποιότητα των Δεδομένων και ο Καθαρισμός τους

Η ποιότητα των δεδομένων (data quality) αναφέρεται στη συνολική καταλληλότητα των δεδομένων για την εξυπηρέτηση του επιδιωκόμενου σκοπού τους. 

Η καλή ποιότητα των δεδομένων είναι απαραίτητη για τους οργανισμούς, ώστε να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, καθώς τους επιτρέπει να κατανοούν τους πελάτες, τις αγορές και τις λειτουργίες τους πιο αποτελεσματικά.

Ωστόσο, αρκετές φορές τα δεδομένα μπορεί να μην είναι ποιοτικά, να είναι ανακριβή, διπλότυπα, ασυνεπή ή ακατάλληλα, οδηγώντας σε λανθασμένα συμπεράσματα, με αποτέλεσμα λανθασμένες επιχειρηματικές αποφάσεις, και μεγάλες δαπάνες.

   Λύση:

Για να αντιμετωπίσετε αυτό το πρόβλημα και να εξοικονομήσετε πολύτιμο χρόνο και χρήμα, είναι σημαντικό:

- Να κατανοήσετε τη φύση και τα χαρακτηριστικά των δεδομένων σας.

- Να καθορίζετε κριτήρια ποιότητας (πρότυπα) για την ποιότητα των δεδομένων προκειμένου να εντοπίζονται και να εξαλείφονται ανακρίβειες, ασυνέπειες και σφάλματα στα δεδομένα.

- Να χρησιμοποιείτε τεχνικές data cleansing για τον εντοπισμό και τη διόρθωση σφαλμάτων και ασυνεπειών στα σύνολα δεδομένων και την αφαίρεση διπλών ή ανακριβών εγγραφών.

- Να πραγματοποιείτε τακτικούς ελέγχους ποιότητας και ορθή διακυβέρνηση δεδομένων ώστε τα δεδομένα να παραμένουν ακριβή, συνεπή και να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορους επιχειρηματικούς και αναλυτικούς σκοπούς.

Πρόκληση #2: Η Ενσωμάτωση των Δεδομένων και τα Σιλό Δεδομένων

Τα σιλό δεδομένων (siloed data) σε έναν οργανισμό είναι ένα βασικό πρόβλημα που καλούνται να αντιμετωπίσουν αρκετές επιχειρήσεις στη σημερινή εποχή.

Τα σιλό δεδομένων (data silos) συνήθως δημιουργούνται σε περιπτώσεις που μεμονωμένες μονάδες σε μια εταιρεία αναπτύσσουν ξεχωριστά συστήματα επεξεργασίας συναλλαγών χωρίς να υπάρχει κάποιος κεντρικός συντονισμός και αρχιτεκτονική των δεδομένων.

   Λύση:

Οι εταιρείες προκειμένου να αντιμετωπίσουν αυτό το πρόβλημα, χρησιμοποιούν τεχνικές data governance και data integration.

Η ενοποίηση δεδομένων (data integration) αναφέρεται στη διαδικασία συνδυασμού και εναρμόνισης δεδομένων από πολλαπλές πηγές σε μια ενοποιημένη, συνεκτική μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορους αναλυτικούς, λειτουργικούς σκοπούς και σκοπούς λήψης αποφάσεων.

Με την κατάργηση των σιλό δεδομένων, οι οργανισμοί μπορούν να εξαλείψουν τους πλεονασμούς και τις ασυνέπειες που προκύπτουν από μεμονωμένες πηγές δεδομένων.

Πρόκληση #3: Η Επεκτασιμότητα και η Διαχείριση των Big Data

Η σωστή διαχείριση των big data τα οποία χαρακτηρίζονται από μεγάλο όγκο (volume), ποικιλία (variety) και ταχύτητα (velocity), τα "3 Vs of big data", είναι ιδιαίτερα κρίσιμη για την επιτυχή πορεία μιας επιχείρησης προκειμένου να ξεχωρίσει από τον ανταγωνισμό.

Συνάμα, η επεκτασιμότητα των μεγάλων δεδομένων δηλαδή η ικανότητα μιας αρχιτεκτονικής δεδομένων να χειρίζεται αυξανόμενους όγκους, ταχύτητες και ποικιλίες δεδομένων χωρίς συμβιβασμούς στην απόδοση, την αξιοπιστία ή τη λειτουργικότητα, αποτελεί μια κρίσιμη παράμετρο για κάθε εταιρεία που βασίζεται στα δεδομένα.

   Λύση:

Για να επιτύχετε ορθή διαχείριση των μεγάλων δεδομένων και επεκτασιμότητα, είναι σημαντικό να υιοθετήσετε:

- Μια επεκτάσιμη υποδομή η οποία θα αρκετά ισχυρή για να χειριστεί τον όγκο δεδομένων αλλά και αρκετά ευέλικτη ώστε να αναπτυχθεί μαζί με την εταιρεία σας.

- Θέσπιση πολιτικών για την ορθή διακυβέρνηση δεδομένων, τη διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων και τη δημιουργία ενός κεντρικού αποθετηρίου για την αποθήκευση και την πρόσβαση σε δεδομένα.

- Χρήση λύσεων που βασίζονται στο cloud μπορεί για επεκτασιμότητα και ευελιξία.

- Τεχνολογίες Big Data όπως τα frameworks Hadoop και Spark και βάσεις δεδομένων NoSQL για αποτελεσματική διαχείριση και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Πρόκληση #4: Το Model Overfitting και Underfitting

Το model overfitting είναι ένα συχνό φαινόμενο όπου το machine learning model που εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων, ταιριάζει ακριβώς με τα δεδομένα εκπαίδευσής του, αδυνατώντας να κάνει γενικεύσεις.

Σαν αποτέλεσμα, το overfitted model δεν αποδίδει καλά σε νέα δεδομένα που δεν έχει ξαναδεί, διότι έχει απομνημονεύσει το σετ δεδομένων εκπαίδευσης αντί να κάνει γενικεύσεις μέσα από αυτό.

Από την άλλη πλευρά, το underfitting συμβαίνει όταν το μοντέλο δεν μπορεί να προσδιορίσει μια ουσιαστική σχέση μεταξύ των δεδομένων εισόδου και εξόδου.

Τα underfitted models προκύπτουν όταν δεν έχουν εκπαιδευτεί για το κατάλληλο χρονικό διάστημα σε μεγάλο αριθμό σημείων δεδομένων.

   Λύση:

Για να αντιμετωπιστεί το overfitting, είναι σημαντικό να γίνει:

- Παύση της εκπαίδευσης την κατάλληλη στιγμή, πριν το μοντέλο ML μάθει το θόρυβο στα δεδομένα

- Εκπαίδευση με περισσότερα δεδομένα

- Κανονικοποίηση (regularization)

Για να αντιμετωπιστεί το underfitting, είναι σημαντικό να γίνει:

- Χρήση ενός πιο σύνθετου μοντέλου

- Αύξηση του αριθμού των features στο σύνολο δεδομένων

- Αύξηση της διάρκεια του χρόνου εκπαίδευσης

Πρόκληση #5: Η Ερμηνεία των Δεδομένων και η Παρουσίαση των Αποτελεσμάτων

Καθώς ο κλάδος της επιστήμης των δεδομένων είναι αρκετά τεχνικός τομέας, αποτελεί συχνά πρόκληση η επικοινωνία των αποτελεσμάτων της έρευνας από τους data scientists στους managers και τους stakeholders.

Άλλωστε, είναι λογικό οι stakeholders μιας επιχείρησης να μην είναι οικείοι με εργαλεία που χρησιμοποιούνται για παράδειγμα από τους επιστήμονες δεδομένων.

Πώς μπορεί λοιπόν να λυθεί αυτή η πρόκληση και να ληφθούν αβίαστα διάφορες κρίσιμες επιχειρηματικές αποφάσεις;

   Λύση:

Η λύση σε αυτή την πρόκληση αποτελεί η υιοθέτηση μιας γενικότερης εταιρικής κουλτούρας δεδομένων στην εταιρεία.

Οι επιχειρήσεις που εστιάζουν στη δημιουργία εταιρικής κουλτούρας δεδομένων, παρέχουν τη δυνατότητα στους ανθρώπους σε κάθε επίπεδο να κατανοήσουν τα δεδομένα και τον τρόπο εφαρμογής τους, παρέχοντας τους τα απαραίτητα skills για να εργαστούν με αυτά.

Για παράδειγμα, στην ομάδα των data scientists, ένας data science manager που θα καθοδηγεί και θα εκπαιδεύει επιμελώς τους υπόλοιπους data scientists, πάνω στην εταιρική κουλτούρα δεδομένων, αποτελεί εξαιρετική επιλογή και επένδυση.

Ακόμη, είναι ιδιαίτερα σημαντικό να πραγματοποιείται upskilling και reskilling των data scientists της εταιρείας προκειμένου να ενισχύσουν την ικανότητα επικοινωνίας και παρουσίασης των ευρημάτων τους και να αναπτύξουν τεχνικές data storytelling.

Με αυτό τον τρόπο, οι επιχειρηματικές αποφάσεις θα μπορούν να επικοινωνούνται αποτελεσματικά και να γίνεται κατανοητό από όλους γιατί κάποιος data scientist έφτασε σε κάποιο συγκεκριμένο συμπέρασμα ή πρότεινε μια αλλαγή αναφορικά με το επιχειρηματικό προϊόν μιας εταιρείας.

Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν διεξοδικά τις πιο συχνές προκλήσεις στον κλάδο του data science μαζί με τις αντίστοιχες προτεινόμενες λύσεις τους.

Οι δεξιότητες στο κλάδο του data science είναι όλο και πιο σημαντικές για την εξέλιξη μιας επιχείρησης στο σημερινό ανταγωνιστικό περιβάλλον.

Με το εταιρικό πρόγραμμα Data Science για Managers, μπορείτε να οδηγήσετε την εταιρία σας στην καινοτομία, έχοντας όλη την πρακτική γνώση και τα απαραίτητα εργαλεία που χρειάζονται για την αποτελεσματική καθοδήγηση της ομάδας των Data Scientists, προσαρμοσμένα στις ανάγκες σας!