Развивающаяся роль специалистов по данным вызовы и возможности 🚀💻🔍

Опрос выявил, что только 20% моделей машинного обучения, разработанных дата-учеными, действительно попадают в развертывание. В чем проблема?

Ученые по данным: самая крутая работа, на которую никто не обращает внимания

Помните, как раньше работа ученого по данным считалась “самой сексуальной работой 21 века”? 🤩 Это заявление сделал Harvard Business Review еще в 2012 году, и с тех пор эта роль только стала более важной в эпоху искусственного интеллекта и машинного обучения (ML). 📈

Изменяющийся пейзаж в области анализа данных 👥📊

Ученые по данным уже не только выявляют истории и делают открытия на основе данных. Работа эволюционировала, то в лучшую, то в худшую сторону. По мнению Томаса Х. Дэвенпорта и Джи Патила, авторов, которые изначально объявили эту роль “самой сексуальной”, произошли значительные изменения. Работа теперь имеет большую институционализацию, переопределенный объем и улучшенные технологии. Кроме того, непрофессиональные навыки, такие как этика и управление изменениями, стали более важными. 📚💼

Но вот подводный камень. Несмотря на эти продвижения, ученые по данным все равно тратят значительное время на обработку и подготовку данных. 😩 Более того, многие организации не имеют культуры, основанной на данных, что означает, что они не полностью используют инсайты, предоставленные учеными по данным. Это ведет к разочарованию и высоким показателям текучести кадров среди этих специалистов. Это как обладать сверхспособностью, но не иметь возможности ее использовать! 🦸‍♂️💪

Дилемма ученого по данным: Игнорированные рекомендации 😔❗

Согласно недавнему опросу от Rexer Analytics, ученые по данным чувствуют, что их рекомендации и выводы часто игнорируются лицами, принимающими решения. 😞 Только 22% ученых по данным утверждают, что их инициативы фактически приводят к внедрению. Фактически, удивительные 43% новых моделей не удается внедрить, и даже при настройке существующих моделей успех составляет лишь 32%. Эти цифры заставляют любого ученого по данным задаться вопросом о влиянии своей работы. 📉💔

Проблема заключается в отсутствии взаимодействия между бизнесом и командами по анализу данных. Цели проектов по анализу данных обычно плохо определены до начала работы, а принимающие решения часто не имеют достаточных знаний, чтобы принимать обоснованные решения о внедрении модели. Неудивительно, что ученым по данным становятся препятствия в реализации своей работы. 🚧😫

Основные причины неудачного внедрения модели 🚫🤷‍♀️

Почему так много моделей машинного обучения не удается внедрить? Опрос подчеркивает следующие причины:

Принимающие решения не готовы утвердить изменения в текущих операциях.
Отсутствие активного планирования.
Нехватка понимания о том, как осуществлять внедрение.
Проблемы с доступностью данных, необходимых для оценки моделей.
Отсутствие назначенного лица для управления внедрением.
Сотрудники неохотно или неспособны эффективно работать с выводами модели.
Технические трудности при расчете оценок или реализации/интеграции модели.

Эти проблемы создают трудности для ученых по данным, которые пытаются добиться успеха с помощью своих моделей. Но не бойтесь, есть решения, позволяющие преодолеть эти препятствия! 💪✅

Сокращение разрыва: Как добиться успешного внедрения модели 👥🔗

Ключ к преодолению этих проблем заключается в лучшем сотрудничестве между профессионалами по данным и бизнес-лидерами. Обе стороны должны признать, что детальное планирование и четкая видимость в операционализации моделей машинного обучения крайне важны. Бизнес-лидеры должны понимать, как ML улучшит их операции и какую пользу он принесет. Это позволит одобрить внедрение моделей и сыграть более активную роль на протяжении выполнения проекта. 🤝📈

Более того, измерение производительности ML-проектов с использованием бизнес-метрик, таких как ROI, крайне важно. Слишком часто технические метрики приоритетнее реального воздействия на бизнес-операции. Сосредотачиваясь на метриках, соответствующих бизнес-целям, ученые по данным могут лучше продемонстрировать ценность своей работы принимающим решениям. 💼📊

Удовлетворенность работой ученого по данным: Это становится лучше 😄👍

Несмотря на препятствия, работа ученого по данным по-прежнему является фантастической! Согласно опросу от Rexer Analytics, уровень удовлетворенности корпоративных ученых по данным существенно вырос. В 2020 году только 23% сообщали о высоком уровне удовлетворенности, но в этом недавнем опросе этот показатель вырос до 41%. Уровень неудовлетворенности также снизился с 12% до всего 5%. Это указывает на то, что, несмотря на преграды, ученые по данным находят удовлетворение в своей работе. Это работа, которая становится все лучше! 👌🎉

“`html

Спрос на навыки в области науки о данных также растет. Организации признают ценность специалистов по анализу данных и активно инвестируют во внутреннее обучение и сотрудничество с университетами для стимулирования интереса к этой области. Так что если вы думаете о карьере в области науки о данных, сейчас идеальное время отправиться в этот увлекательный путь! 🚀💡

Q&A: Ваши Горящие Вопросы Отвечены ❓🔥

Q1: Каким образом специалисты по анализу данных могут убедить принимающих решения одобрить развертывание модели?

A1: Специалисты по анализу данных могут увеличить свои шансы на убеждение принимающих решения, четко демонстрируя потенциальное влияние своих моделей на бизнес-операции. Используя бизнес-метрики, такие как ROI, и выстраивая свою работу в соответствии с организационными целями, они могут представить убедительные аргументы в пользу развертывания модели.

Q2: Что могут сделать организации для поощрения культуры, ориентированной на данные, и максимизации умений своих специалистов по анализу данных?

A2: Организации должны придавать приоритет созданию культуры, основанной на данных, от верхнего управления до низов. Принимающие решения должны активно искать и действовать на рекомендации и идеи, предоставленные специалистами по анализу данных. Для этого необходимо вкладывать в обучение по основам работы с данными для всех сотрудников и создавать сплоченную среду, где ценится принятие решений на основе данных.

Q3: Как специалисты по анализу данных могут преодолеть трудности по очистке и обработке данных?

A3: Хотя очистка и обработка данных являются трудоемкими задачами, благодаря прогрессу в области ИИ и автоматизации их стало проще управлять. Специалисты по анализу данных должны использовать инструменты и технологии, способствующие оптимизации этих процессов. Кроме того, организации должны признать важность чистых и высококачественных данных и выделить им ресурсы соответственно.

Q4: Какие навыки необходимы для начинающих специалистов по анализу данных?

A4: Помимо технических навыков программирования и статистики, начинающие специалисты по анализу данных также должны развить сильные коммуникативные и бизнес-навыки. Умение эффективно коммуницировать сложные результаты и идеи не техническим заинтересованным сторонам является ключевым. Кроме того, понимание бизнес-контекста и того, как наука о данных может создавать ценность, важно для успеха.

Q5: Какие будущие тенденции в области науки о данных?

A5: Будущее науки о данных будет определяться прогрессом в области ИИ, автоматизации и этических аспектов. По мере развития технологий ИИ специалисты по анализу данных должны адаптироваться и развивать экспертизу в областях, таких как объяснимый ИИ и справедливость алгоритмов. Кроме того, увеличенное внимание к конфиденциальности данных и этике потребует от специалистов по анализу данных учитывать сложные правовые и социальные аспекты.

Оставайтесь на связи для захватывающего пути вперед! 🚀🌟

Мир науки о данных постоянно развивается, представляя как вызовы, так и возможности. Путем сближения между специалистами по данным и бизнес-лидерами организации могут раскрыть истинный потенциал своих специалистов по анализу данных. Так что, будь то уже специалист по анализу данных или стремящийся им стать, продолжайте воспринимать захватывающий путь, поскольку эта область продолжает трансформировать наш мир! 🔍💡

Источники:

Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). Data scientist: The sexiest job of the 21st century. Harvard Business Review. Ссылка
Siegel, E. (2021). Implementing models and making metrics matter in machine learning development. KDNuggets. Ссылка
Rexer Analytics. (2021). 2021 Data Science Survey Results. Rexer Analytics. Ссылка
Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2014). Data scientist: The cornerstone of digital transformation. Harvard Business Review. Ссылка
Kaiser, L. (2020). 4 things business leaders expect from data scientists. Enble. Ссылка

“““html

📢 Поделитесь своими мыслями и опытом в качестве специалиста по данным в комментариях ниже! Давайте поддержим связь в социальных сетях и продолжим разговор. И не забудьте нажать кнопку 👏, если вам понравилась эта статья! 🔥🔥🔥

“`