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數據科學是研究數據以獲得對決策有用的見解的過程。它涵蓋了從統計學和數學到人工智慧和計算機工程的所有內容。
儘管數據科學很重要，但一些障礙使企業難以充分發揮其潛力。在本文中，您將了解需要克服的五個主要數據科學挑戰，以充分利用數據分析並增強業務決策。
1. 處理多個資料來源
取得正確的資料進行分析是一項艱鉅 玻利維亞電話號碼列表 的任務，尤其是當您從各種來源存取資料時。這就是為什麼對於有效的數據科學來說，必須整合多個來源的數據。
然而，整合來自不同來源和半結構化來源的資料是一個複雜且耗時的過程。
應對此資料科學挑戰的快速解決方案是使用資料整合工具或資料管理系統，例如 Informatica 和 Oracle。這些軟體解決方案將幫助您收集和匯總來自各種來源的數據並對其進行過濾以便於存取。
他們透過充當與資料來源整合的集中平台來實現這一點。結果是您可以全面了解所有數據，從而產生更準確、更有意義的見解。
您還可以使用商業人工智慧解決方案來快速分析數據並提出有用的業務決策建議。雖然存在人工智慧幻覺等生成性人工智慧風險，但可以透過事實檢查等對策輕鬆克服這些風險。
2.技術工人不足
世界越來越依賴數據科學來進行決策。高達 59% 的企業以不同方式使用數據科學來提高績效。這導致對熟練的數據科學專業人員的需求量超過了供應量。想想看：數據科學職位發布的數量是職位搜尋數量的三倍。
數據科學勞動力差距指標圖表
來源
但這還不是全部。甚至一些現有的資料科學家也不具備處理現代世界資料所需的升級技能。由於生成式人工智慧等新興技術的出現，傳統的資料處理方式不再適用於當今的環境。此外，還有另外兩項發展值得數據專業人員進行技能提升或再培訓：數據爆炸和計算能力的進步。
現有資料科學專家的技能提升和再培訓不僅限於技術技能。數據科學專家也需要增強解決問題和溝通的能力。隨著現在可用的大量數據帶來了需要解決的新挑戰和問題。
這些問題的解決方案需要正確地傳達給團隊成員和管理階層，他們可能具備或不具備自行解釋數據的專業知識。稍後我們將更詳細地探討這一點。
為了應對資料科學家數量相對較少的挑戰，您只需作為潛在雇主脫穎而出，並吸引該人才庫中的一些專業人士。因此，提供有競爭力的薪資和福利。根據 Glassdoor 的數據，美國數據科學家的平均基本工資為 146,422 美元，如果你能提供更多，那就更好了。
無論您僱用資料科學家還是已經擁有資料專業人員作為員工，您都需要投資於資料科學研討會和培訓。這些可以幫助確保您團隊的數據科學技能與時俱進，並考慮數據科學行業的當前實踐和標準。
3. 資料隱私和安全
向雲端環境的過渡導致了 21 世紀資料安全漏洞的增加。據估計，60%的企業資料儲存在雲端。光是 2020 年，FBI 每天就收到超過 2,000 起網路犯罪投訴。勒索軟體、資料系統攻擊和資料竊取是資料安全漏洞的一些常見形式。
因此，企業現在聘請網路安全專家，包括使用ChatGPT 進行駭客攻擊的道德駭客，以確保其客戶資料的安全。這種道德駭客行為可以幫助他們識別潛在的資料安全風險並提前解決問題。
由於大量資料可能落入壞人之手，歐盟等實體也採取了行動。
例如，2018 年生效的《一般資料保護規範》旨在保護歐盟境內人員的資料。它對違反 GDPR 隱私和安全標準的組織徵收高達數百萬歐元的處罰和罰款。
