von Analytics Insight
20. Februar 2022
Entdecken Sie die größten Herausforderungen, denen sich Data-Science-Experten angesichts der wachsenden Bedeutung von Data Science im Zeitalter der KI gegenübersehen
Da immer mehr Unternehmen die Bedeutung von Data Science erkennen, stehen Data-Science-Experten, die das Feld meistern wollen, vor vielen Herausforderungen.
Datensicherheit
Da Unternehmen zunehmend auf die Verwaltung von Daten in der Cloud umsteigen, ist das Risiko von Cyberangriffen unvermeidlich geworden. Wenn die Macht der Datenwissenschaft nicht richtig genutzt wird, kann sie Unternehmen finanziell und organisatorisch schaden. Um damit fertig zu werden, müssen Unternehmen fortschrittliche KI-gestützte Sicherheitsplattformen verwenden und zusätzliche Sicherheitskontrollen zum Schutz ihrer Daten integrieren.
Falsche Rollenvorstellungen
Organisationen erwarten von ihrem Data Scientist, dass er in allen Bereichen kompetent ist, von der Bereinigung über das Abrufen von Daten bis hin zum Erstellen von Modellen zur Durchführung von Analysen. Dies ist jedoch sehr schwierig, da es einen kollaborativen Ansatz erfordert, und um effektiv zu arbeiten, müssen Aufgaben in Bezug auf Datenvorbereitung, Modellerstellung, Datenanalyse usw. auf einzelne Personen verteilt werden.
Mangel an qualifiziertem Talent
Es ist sehr wichtig, die richtigen Talente oder Personen mit relevanten Fähigkeiten und Kenntnissen zu finden, um Unternehmen zu unterstützen. Menschen mit datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, die Geschäftsprozesse verstehen und über Fachkenntnisse verfügen, können dazu beitragen, ein Unternehmen in die Zukunft zu führen, was für Unternehmen heute höchste Priorität hat.
Identifiziere das Problem
Die Analyse eines Problems, um es genau zu identifizieren, um eine bessere Lösung zu entwerfen und jeden Aspekt davon zu definieren, ist eine große Herausforderung für Data Science-Experten. Die meisten Data Scientists versuchen einen mechanistischen Ansatz, indem sie ihre Arbeit an Daten und Tools beginnen, ohne die Geschäftsanforderungen des Kunden genau zu verstehen.
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