Επίλυση για την Επιστήμη των Δεδομένων Unicorns & The Last Mile Problem

Δεν είναι μυστικό ότι οι επιστήμονες δεδομένων είναι περιζήτητοι.

Αυτοί οι επαγγελματίες αξιοποιούν την κατανόησή τους για τις ανάγκες της επιχείρησης για να δημιουργήσουν μοντέλα που λύνουν συγκεκριμένα προβλήματα. Αυτή η προηγμένη μορφή ανάλυσης απαιτεί εκτεταμένη γνώση της μηχανικής μάθησης, των στατιστικών και των επιχειρηματικών δεδομένων—δεξιότητες εκτός του πεδίου εφαρμογής ενός τυπικού αναλυτή δεδομένων.

Ενώ αυτά τα σύνολα δεξιοτήτων είναι απαραίτητα για την απάντηση σε περίπλοκες ερωτήσεις και για προβλέψεις μελλοντικών αποτελεσμάτων, η απλή ανάλυση των δεδομένων δεν βοηθά τους επιχειρηματίες να θεσπίσουν λύσεις.

Οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων πρέπει να κατανοήσουν πώς αυτή η ανάλυση θα πρέπει να επηρεάσει τη στρατηγική τους και, τελικά, τις ενέργειές τους. Έτσι, οι επιστήμονες δεδομένων έχουν επίσης καθήκον να κοινοποιούν αποτελεσματικά τα ευρήματά τους στην επιχείρηση.

Εδώ βρίσκεται μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ομάδες επιστήμης δεδομένων σήμερα.

Τι είναι το Data Science Unicorns και το πρόβλημα του τελευταίου μιλίου;

Το Πρόβλημα του τελευταίου μιλίου αναφέρεται στη δυσκολία να γίνει πράξη η παραγωγή της επιστήμης δεδομένων. Ενώ οι επιστήμονες δεδομένων είναι ειδικοί στην αναλυτική διαδικασία, συχνά δεν είναι εξαιρετικοί αφηγητές.

Είναι απίστευτα δύσκολο να μεταφράσεις σύνθετες γνώσεις σε κάτι που μπορούν να κατανοήσουν οι επιχειρηματίες (χωρίς κανένα αναλυτικό υπόβαθρο). Επιπλέον, η ικανότητα παρουσίασης και οπτικοποίησης της ανάλυσης δεδομένων είναι ένα εντελώς διαφορετικό σύνολο δεξιοτήτων από τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης. Οι σπάνιοι υπάλληλοι που είναι σε θέση να επιτύχουν και τα δύο είναι γνωστοί ως μονόκεροι της επιστήμης δεδομένων.

Ένας μονόκερος της επιστήμης δεδομένων είναι πλήρως ικανός να μπερδεύει δεδομένα, να εκτελεί αναλύσεις, να οπτικοποιεί δεδομένα και να παρουσιάζει τα ευρήματα στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων.

Είναι τόσο σπάνιοι αλλά σε τόσο μεγάλη ζήτηση που η πρόσληψη ενός, πόσο μάλλον μιας ομάδας από αυτούς, δεν είναι ρεαλιστική.

Ως αποτέλεσμα, πολλές εταιρείες αγωνίζονται να μεγιστοποιήσουν την επιστήμη των δεδομένων. Αντίθετα, έχουν Το πρόβλημα του τελευταίου μιλίουμε διπλά αποτελέσματα:

1. Οι επιστήμονες δεδομένων γνωρίζουν ότι βασίζονται σε πολύτιμες γνώσεις, αλλά αγωνίζονται να τις πουλήσουν στους ενδιαφερόμενους. Οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων παρεξηγούν ή υπεραπλουστεύουν την ανάλυση, περιμένοντας τις σωστές απαντήσεις σε όλες τις ερωτήσεις τους, ακόμη και όταν οι απαντήσεις είναι λεπτές και περίπλοκες.
2. Τα στελέχη δεν λαμβάνουν την καθοδήγηση που χρειάζονται. Επενδύουν πολλά χρήματα σε λειτουργίες επιστήμης δεδομένων, αλλά δεν βλέπουν απτά αποτελέσματα—επειδή τα αποτελέσματα δεν κοινοποιούνται στη γλώσσα τους.

Με άλλα λόγια: απογοήτευση και από τις δύο πλευρές.

Πώς μπορούν οι εταιρείες να αξιοποιήσουν με επιτυχία την επιστήμη των δεδομένων, γνωρίζοντας ότι οι μονόκεροι της επιστήμης δεδομένων είναι εξίσου σπάνιοι με τους συνονόματούς τους; Η απλή πρόσληψη περισσότερων επιστημόνων δεδομένων δεν θα καλύψει το κενό.

Επίλυση του προβλήματος του τελευταίου μιλίου (χωρίς μονόκερους της επιστήμης δεδομένων)

Αρχικά, ας επεξηγήσουμε τη διαδικασία της επιστήμης δεδομένων με περισσότερες λεπτομέρειες.

Για να πραγματοποιήσουν την ανάλυση, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει:

• Συλλέξτε και καθαρίστε δεδομένα
• Σχεδιάστε και κατασκευάστε μοντέλα
• Δοκιμή και επικύρωση μοντέλων
• Αξιολογήστε μοντέλα
• Ανάπτυξη μοντέλων
• Εκτελέστε μοντέλα

Όπως συζητήθηκε προηγουμένως, εδώ διαπρέπουν οι περισσότεροι επιστήμονες δεδομένων.

Ωστόσο, μόλις δημιουργηθούν τα μοντέλα, οι επιστήμονες δεδομένων βρίσκονται κολλημένοι ως οι διαχειριστές αυτού του μοντέλου. Κάθε φορά που η επιχείρηση θέλει να εκτελέσει το μοντέλο με διαφορετικές παραμέτρους, ο επιστήμονας δεδομένων έλκεται για να διευκολύνει τον υπόλοιπο κύκλο σε επανάληψη:

• Οπτικοποίηση δεδομένων
• Σχηματίστε συμπεράσματα
• Παρουσιάστε τα ευρήματα στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων

Εδώ επικρατεί το πρόβλημα του τελευταίου μιλίου.

Η ίδια η διαδικασία είναι πολύπλοκη, χρονοβόρα και επαναλαμβανόμενη. Οι ομάδες επιστήμης δεδομένων μπορούν να λύσουν το πρόβλημα του τελευταίου μιλίου και να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενα βήματα της διαδικασίας ανάλυσης με επαυξημένη ανάλυση.

Τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να απλοποιήσουν ολόκληρη τη ροή εργασίας, βοηθώντας τόσο τους επιστήμονες δεδομένων όσο και τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων στη διαδικασία.

Τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία είναι ο συνδυασμός μηχανικής εκμάθησης και τεχνολογίας φυσικής γλώσσας για την αυτοματοποίηση των πληροφοριών. Τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία αντιπροσωπεύουν μια σύγκρουση παραδοσιακών λύσεων επιχειρηματικής ευφυΐας και επιστήμης δεδομένων, επιτρέποντας τόσο στους παραγωγούς αναλυτικών στοιχείων όσο και στους καταναλωτές ανάλυσης να επιτύχουν τους στόχους τους σε μια ενιαία ροή εργασίας.

Με απλά λόγια, επαυξημένη ανάλυση:

1. Επιτρέπει στους τελικούς χρήστες να κάνουν ερωτήσεις πληκτρολογώντας τες σε μια γραμμή αναζήτησης.
2. Επιλέγει τον κατάλληλο αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης για την εκτέλεση ανάλυσης στα δεδομένα της επιχείρησης.
3. Παράγει μια απάντηση με τη μορφή οπτικοποιήσεων και πληροφοριών φυσικής γλώσσας σε δευτερόλεπτα ή λεπτά.
4. Αυτοματοποιεί την παραγωγή πληροφοριών για τη δημιουργία μιας συνεχούς, προληπτικής ροής.

Πώς λειτουργεί η επαυξημένη ανάλυση; Χρησιμοποιεί παρόμοια «σκέψη» με τη διαδικασία χειροκίνητης ανάλυσης, αλλά επιταχύνει και κλιμακώνει την εργασία.

Για παράδειγμα, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων μπορεί να θέλουν να γνωρίζουν τις αναμενόμενες πωλήσεις μέχρι το τέλος του έτους σε εβδομάδα.

Ακριβώς όπως ένας επιστήμονας δεδομένων θα εκτελούσε μια πρόβλεψη χρονοσειρών, τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία θα έκαναν το ίδιο, επιλέγοντας το μοντέλο από μια μυριάδα επιλογών (όπως η ομαδοποίηση, η ενίσχυση κλίσης ή η επιλογή ενός δικτύου βαθιάς μάθησης). Το Augmented analytics κατανοεί ότι η πρόβλεψη χρονοσειρών είναι η καλύτερη επιλογή για την απάντηση στην ερώτηση και επιλέγει αυτόματα την τοπολογία του μοντέλου, τις παραμέτρους και την εμπιστοσύνη.

Λίγα λεπτά αργότερα, τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία παρέχουν την πρόβλεψη με οπτικοποιήσεις και πληροφορίες προσαρμοσμένες στους επιχειρηματίες. Ως εκ τούτου, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων μπορούν να λάβουν απευθείας απαντήσεις σε επιχειρηματικές ερωτήσεις χωρίς να χρειάζεται να ρωτήσουν έναν επιστήμονα δεδομένων. Αυτά τα αναλυτικά στοιχεία αυτοεξυπηρέτησης επιλύουν το Πρόβλημα του τελευταίου μιλίου για συνήθεις περιπτώσεις επαγγελματικής χρήσης.

Τώρα, πώς τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία χειρίζονται ακόμη πιο περίπλοκες αναλύσεις ή μοναδικές περιπτώσεις;

Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να αξιοποιήσουν ανοιχτά επεκτάσιμες πλατφόρμες για να αναπτύξουν τους δικούς τους προσαρμοσμένους αλγόριθμους. Τα μοντέλα επιστήμης δεδομένων είναι ανεκτίμητης αξίας, που δημιουργούνται από εκτεταμένη γνώση των επιχειρηματικών δεδομένων.

Η επαυξημένη ανάλυση επιτρέπει στους επιστήμονες δεδομένων να εισάγουν τα μοντέλα τους στην πλατφόρμα, αναπτύσσοντας προσαρμοσμένες ροές εργασίας που μπορούν να εκτελεστούν με ερωτήματα φυσικής γλώσσας.

Με αυτόν τον τρόπο, δίνεται στους επιχειρησιακούς χρήστες και στους αναλυτές δεδομένων ένας προσιτός τρόπος να αξιοποιήσουν αυτά τα μοντέλα για να παράγουν φιλικές προς τον χρήστη οπτικοποιήσεις και πληροφορίες, χωρίς καμία τεχνική τεχνογνωσία της επιστήμης δεδομένων. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρηματικές ομάδες να αξιοποιήσουν τις προηγμένες δυνατότητες αναλυτικών στοιχείων—για τις οποίες βασίζονταν προηγουμένως σε τεχνικούς πόρους—από μόνες τους.

Έτσι, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να λειτουργήσουν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, να αυτοματοποιήσουν τα βήματα της διαδικασίας ανάλυσης και να επιτρέψουν στους επιχειρηματίες να κάνουν ερωτήσεις και να λάβουν απαντήσεις στη γλώσσα τους.

Συνοψίζοντας, τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία καθιστούν την προηγμένη ανάλυση προσβάσιμη, προσιτή και εφαρμόσιμη από:

• Επιτρέποντας σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές και ηγέτες επιχειρήσεων να παίξουν με τα δυνατά τους σημεία.
• Βελτιστοποίηση των πιο χρονοβόρων, κουραστικών τμημάτων της διαδικασίας της επιστήμης δεδομένων.
• Αυτοματοποίηση του μοντέλου που εκτελείται για την ενεργοποίηση προληπτικών, συνεχών πληροφοριών.

Ως αποτέλεσμα, οι επιχειρήσεις αποκτούν το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα της ταχύτητας. Οι πιο γρήγορες γνώσεις επιτρέπουν στους λήπτες αποφάσεων να ενεργούν γρήγορα, αντί να αντιδρούν στην αλλαγή αφού έχει ήδη συμβεί.

Τέλος, εκτός από τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία, αξίζει να σημειωθεί η αξία της Επιστήμης Δεδομένων ως Υπηρεσίας (ή DSaaS).

Αυτή η λύση επιτρέπει στις εταιρείες να αναθέτουν σε τρίτους τις ανάγκες της επιστήμης δεδομένων τους. Μια προσεκτική επιλογή προμηθευτή μπορεί να επιτρέψει στις εταιρείες να αξιοποιήσουν τους μονόκερους της επιστήμης δεδομένων χωρίς να χρειάζεται να τους προσλάβουν. Αξίζει να εξετάσετε αυτήν την επιλογή, ειδικά για επείγοντα επαγγελματικά προβλήματα.

Έχετε κάποιο επιχειρηματικό πρόβλημα να λύσετε με την επιστήμη δεδομένων; Δεν είστε σίγουροι από πού να ξεκινήσετε; Το RocketScience μπορεί να βοηθήσει! Ζητήστε μια δωρεάν διαβούλευση.