فعالیت در حوزه علم داده، به عنوان جذاب ترین شغل در قرن 21 شناخته می‌شود و هر روزه مشتاقان زیادی را به سمت خود جذب می‌کند. بر اساس مطالعاتی که در سال 2016 انجام شده بود، تا آن زمان در حدود 114 هزار دانشمند داده با 60200 نقش متفاوت مشغول به کار بوده اند. این رقم با توجه به 4 سال قبل از آن، 200 درصد در حوزه هایی مثل اینترنت، خدمات مالی و بازاریابی رشد یافته است.

در حالیکه این حوزه روز به روز در حال رشد است در این میان هنوز مسیر سازمان ها در به کار گیری دانشمندان داده مشخص نیست. مشاهده می‌شود که برخی از سازمان‌ها دانشمند داده را درست بعد از لانچ محصول استخدام می‌کنند. برای برخی از سازمان ها به کار گیری علم داده به عنوان جادویی برای دستیابی به رشد تلقی می‌شود.

اما دانشمند داده چه می‌کند؟ آیا سازمان شما به دانشمند داده نیاز دارد؟

پیاده سازی علم داده

دانشمند داده و تجزیه و تحلیل

در مجموع علم داده به سازمان شما کمک می‌کند که تصمیمات بهتری را در مورد محصولات و شاخص های عملکردی داشته باشید و برای این منظور از ابزارهایی مثل SQL، اکسل، پایتون و R استفاده کنید. استفاده از این ابزارها به زیرساخت های داده ای و حجم داده های سازمان شما بستگی دارد. همچنین باید در نظر داشت که اگر خیلی زود هنگام اقدام به استخدام  دانشمندان داده می‌کنند. مانند این است که پوست یک گردو را با یک چکش بزرگ بشکنید. با این کار شما باعث می‌شوید که از تمام ظرفیت های این چکش استفاده نشود و به نوعی دست کم گرفته شود، به حد کافی تشویق نشود و در نهایت کناره گیری کند.

عدم شناسایی درست ویژگی‌های سازمان شما، موجب به کار گیری نادرست تیم علم داده، افزایش هزینه‌ها و آسیب کسب و کار می‌شود. بنابراین می‌توان نتیجه گرفت که هر کمپانی به دانشمند داده نیاز ندارد.

سازمان‌هایی که به بلوغ کافی از داده رسیده اند بهترین موقعیت را برای استفاده از تیم‌های علم داده دارند. در برخی سازمان ها لزومی به استفاده از یک تیم علم داده وجود ندارد و شاید استفاده از یک فرد به عنوان دانشمند داده کفایت کند.

کمبود حجم داده

کافی نبودن داده‌ها کابوس هر دانشمند داده است.

وقتی اندازه دیتاست‌ها بزرگ باشد، دیتا ساینتیست‌ها به موفقیت بیشتری دست خواهند یافت. اما مهم‌تر از این، مهارت‌هایی است که دانشمندان داده به کار می‌گیرند (رگرسیون خطی، مدلسازی و … برر روی دیتاست های کوچک قابل استفاده نیست.)

حجم پایین داده‌ها بر قدرت آماری و توصیفی دیتاست ها تاثیرگزار خواهد بود. اگر شما 100 هزار کاربر داشته باشید که روزانه 4 وظیفه مشخص انجام می‌دهند، قدرت آماری بسیار بالا و قدرت توصیفی بسیار پایینی خواهید داشت. اما اگر 1000 کاربر داشته باشید که 1000 کار مختلف را در روز انجام می‌دهند، قدرت آماری بالا و قدرت توصیفی پایینی خواهید داشت.

غیرممکن است که از دیتاست‌های کوچک یا پراکنده استفاده کنیم و با استفاده از همبستگی و سایر مشخصات آن‌ها نتایج آماری خوبی به دست آوریم. از طرفی وقتی دیتاست کوچک است، اگر داده‌ها را تقسیم کنیم اندازه مجموعه نمونه‌ها نیز کاهش می یابد. در این شرایط استفاده از تیکنیک‌های یادگیری ماشین نیز ممکن نیست.

اگر حجم داده های سازمان شما پایین است، صرفا به تجزیه و تحلیل داده ها اکتفا کنید چون کم هزینه تر است و پاسخ بهتری به نیازهای شما می‌دهد.

کافی نبودن داده های تاریخی (Historical Data)

یکی از کارهای اصلی علم داده این است که به گذشته نگاه کند و آینده را پیش بینی کند.

یکی از رایج ترین مشکلات در حوزه علم داده، کافی نبودن داده های تاریخی است. برای استفاده و به کارگیری مدل های پیش بینی، شما به داده های تاریخی برای ساخت مجموعه داده های آموزشی نیاز دارید.

اگر حجم داده های شما در مجموع زیاد و داده های تاریخی کم است،به دست آوردن برخی تحلیل ها مثلا مقایسه فروش در طی سال های گذشته ممکن نیست. بنابراین در مجموع نداشتن حجم کافی از داده های تاریخی، مجال درخشش را به دانشمندان داده نمی‌دهد.

چه زمانی به دانشمند داده نیاز دارید؟

دلایل زیادی وجود دارد که آیا شما یک داشنمند داده را استخدام کنید یا نه؟

داشمند داده می‌تواند نقش مهمی در محصول شما و تصمیم گیری های سازمانی ایفا کند. به کار گیری و راه اندازی یک تیم موفق علم داده نیازمند رسیدن به بلوغ داده ای و نیز زیرساخت های سازمان است. شما به حجم مناسبی از داده ها و نیز داده های تاریخی نیاز دارید تا بتوانید پیش بینی درستی داشته باشید. نداشتن این موارد مانند این است که یک ماشین آخرین سیستم داشته باشید اما سوخت نداشته باشید.

منبع : وبسایت Kdnuggets