8 причин, по которым ваши проекты по искусственному интеллекту и науке о данных терпят неудачу, и как их избежать + решения
В последние годы наука о данных стала важным инструментом для компаний, стремящихся получить представление и принять обоснованные решения. Однако, несмотря на растущую популярность науки о данных, многие проекты по науке о данных не приносят ожидаемых результатов.
Согласно недавнему исследованию Gartner, 85% проектов по работе с большими данными не приносят ожидаемой ценности для бизнеса. В этой статье мы рассмотрим восемь наиболее распространенных причин, по которым проекты по науке о данных терпят неудачу, приведем примеры для каждой из них и предложим возможные решения этих проблем. Мы также обсудим жизненный цикл проекта по науке о данных и предложим лучшие инструменты, которые можно использовать для проектов по науке о данных.
1. Отсутствие четких бизнес-целей
Одной из наиболее распространенных причин провала проекта по науке о данных является отсутствие четких бизнес-целей. Специалисты по данным должны понимать бизнес-цели проекта и ценность, которую он принесет организации. Без четких целей сложно определить правильную проблему и определить, какие данные требуются.
Пример
Розничная компания решает внедрить рекомендательную систему для увеличения продаж. Однако перед командой специалистов по обработке и анализу данных не поставлены четкие цели, и в итоге они создают модель, которая рекомендует клиентам нерелевантные продукты. В результате модель не может увеличить продажи.
Решение
Необходимо четко определить бизнес-цели и привлечь заинтересованные стороны на ранней стадии проекта, чтобы убедиться, что все находятся на одной волне.
Такие инструменты, как Trello и Asana, можно использовать для управления целями проекта и информирования заинтересованных сторон о прогрессе.
2. Данные низкого качества
Данные — это основа проектов по науке о данных. Данные низкого качества могут существенно повлиять на точность моделей и выводов, полученных на их основе. Данные низкого качества могут отсутствовать, дублироваться или быть неточными, что приводит к неправильным выводам.
Пример
Медицинская компания собирает данные о пациентах, но не удаляет повторяющиеся записи. Команда специалистов по данным использует эти данные для обучения модели машинного обучения, что приводит к неточным прогнозам.
Решение
Обеспечьте качество данных, внедряя процессы очистки данных и проверки качества.
Для очистки и подготовки данных можно использовать такие инструменты, как Trifacta и DataRobot.
3. Отсутствие квалифицированных ресурсов
Наука о данных требует специального набора навыков, включающего анализ данных, программирование и машинное обучение. Отсутствие квалифицированных ресурсов может привести к тому, что проекты будут плохо спланированы и выполнены, что приведет к неверным выводам.
Пример
Финансовая компания решает разработать систему обнаружения мошенничества, но ей не хватает квалифицированных ресурсов для реализации проекта. В результате система не может обнаружить мошенничество.
Решение
Вам следует сосредоточиться на найме квалифицированных специалистов по данным или передать проект на аутсорсинг опытной консалтинговой фирме по данным.
Такие платформы, как Upwork и Kaggle, можно использовать для поиска опытных специалистов по данным.
4. Нереалистичные ожидания
Для достижения результатов проектов по науке о данных может потребоваться много времени, а нереалистичные ожидания могут привести к отказу от проектов до их завершения.
Пример
Производственная компания ожидает, что проект по науке о данных обеспечит немедленную экономию средств. Однако группе специалистов по обработке и анализу данных требуется время для анализа данных и разработки моделей, что приводит к задержкам.
Решение
Установите реалистичные ожидания в отношении сроков проекта и сообщите о них заинтересованным сторонам.
Такие инструменты, как диаграммы Ганта, можно использовать для управления сроками проекта.
5. Отсутствие интеграции
Проекты по науке о данных часто требуют интеграции с существующими бизнес-процессами и системами. Отсутствие интеграции может привести к разрозненности данных и ограниченному доступу к данным.
Пример
Логистическая компания реализует проект по анализу данных для оптимизации маршрутов доставки, но не может интегрировать его в существующую систему диспетчеризации. В результате диспетчерская группа не знает об оптимизированных маршрутах.
Решение
Убедитесь, что проекты по науке о данных интегрированы с существующими бизнес-процессами и системами.
Такие платформы, как Apache NiFi и AWS Glue, могут использоваться для интеграции данных и систем.
6. Плохая коммуникация
Эффективное общение имеет решающее значение для проектов по науке о данных. Плохая коммуникация может привести к недопониманию и неверным выводам.
Пример
Команда специалистов по обработке и анализу данных не может эффективно общаться с заинтересованными сторонами и получать результаты, которые не соответствуют потребностям бизнеса.
Решение
Установите регулярные каналы связи между командой специалистов по обработке и анализу данных и заинтересованными сторонами, чтобы все были на одной волне.
Для облегчения общения между членами команды можно использовать такие инструменты, как Slack и Microsoft Teams.
7. Отсутствие управления
Проекты по науке о данных требуют управления для обеспечения этичного и ответственного использования данных. Отсутствие управления может привести к предвзятым моделям и неверным выводам.
Пример
Реализуется проект по науке о данных для выявления потенциального мошенничества в банке. Однако модель, используемая для выявления мошенничества, является предвзятой и дискриминирует определенные группы.
Решение
Установите политики и процедуры управления, которые гарантируют, что проекты по науке о данных являются этичными и ответственными.
Такие инструменты, как IBM Watson OpenScale, можно использовать для мониторинга моделей и обеспечения их этичности и ответственности.
8. Отсутствие постоянного улучшения
Проекты по науке о данных требуют постоянного улучшения, чтобы не отставать от меняющихся потребностей бизнеса и развивающихся источников данных. Отсутствие постоянного совершенствования может привести к тому, что модели устаревают и становятся неэффективными.
Пример
Проект Data Science реализуется для прогнозирования оттока клиентов в телекоммуникационной компании. Однако модель не обновляется регулярно, что приводит к неточным прогнозам.
Решение
Установите процесс постоянного улучшения, который включает регулярное обновление моделей и включение новых источников данных.
Такие инструменты, как DataRobot и H2O.ai, можно использовать для автоматизации процесса постоянного улучшения.
Жизненный цикл проекта по науке о данных
Жизненный цикл проекта по науке о данных обычно состоит из семи этапов: определение проблемы, сбор данных, подготовка данных, анализ данных, моделирование, оценка и развертывание. Вот видео, в котором подробно объясняется полный жизненный цикл.
Вкратце можно резюмировать следующим образом.
Этап определения проблемы включает в себя определение бизнес-проблемы и постановку целей проекта. Этап сбора данных включает в себя сбор данных, необходимых для проекта. Этап подготовки данных включает в себя очистку и подготовку данных для моделирования. Этап анализа данных включает в себя выявление закономерностей и идей.
Кроме того, этап моделирования включает в себя разработку моделей машинного обучения, которые можно использовать для получения информации. Этап оценки включает в себя оценку точности моделей и их точную настройку по мере необходимости. Наконец, этап развертывания включает в себя интеграцию моделей с бизнес-процессами и системами.
Заключение
Проекты по науке о данных обладают огромным потенциалом для повышения ценности бизнеса, но они не лишены проблем. Проблемы, упомянутые в статье, можно решить с помощью комбинации решений, таких как привлечение заинтересованных сторон на ранних этапах проекта, внедрение процессов очистки данных, наем квалифицированных специалистов по данным или аутсорсинг опытной консалтинговой фирмы, установление реалистичных ожиданий, интеграция с существующими системами, создание регулярные каналы связи, внедрение политик и процедур управления и создание процесса постоянного улучшения.
Основные инструменты, которые можно использовать и для решения этих задач. В список входят Trello, Asana, Trifacta, DataRobot, Upwork, Kaggle, диаграммы Ганта, Apache NiFi, AWS Glue, Slack, Microsoft Teams, IBM Watson OpenScale, DataRobot и H2O.ai.
Короче говоря, вы должны отметить, что проекты по науке о данных сложны и требуют тщательного планирования и выполнения для достижения успеха. Однако при наличии правильных инструментов и процессов предприятия могут использовать возможности науки о данных для повышения ценности и получения конкурентного преимущества.
Решая общие проблемы, которые приводят к провалу проектов по науке о данных, предприятия могут повысить свои шансы на успех и полностью реализовать потенциал своих данных.
Вам также может понравиться
