El futuro de la ciencia de datos

La ciencia de datos es relevante e importante para cualquier negocio que esté produciendo grandes volúmenes de datos, lo que ha llevado al rápido crecimiento de la inteligencia artificial (IA) y la adopción del aprendizaje automático.

Para ayudar a la empresa a prepararse para el futuro de la ciencia de datos, hay cinco factores clave que configuran esta industria.

1. Hacer que los datos sean procesables para la ciencia de datos

Los datos mal preparados son uno de los mayores obstáculos para el éxito de la ciencia de datos. Para acelerar los proyectos de ciencia de datos y reducir los fallos, los CIO y CDO deben centrarse en mejorar la calidad de los datos y en proporcionar datos a los equipos de ciencias de datos que sean relevantes para los proyectos en cuestión y que sean accionables.

2. Falta de talento en ciencia de datos

Si bien la ciencia de datos sigue siendo una de las áreas de mayor crecimiento para los nuevos graduados, la necesidad supera con creces la oferta disponible. La solución es continuar acelerando la contratación, al mismo tiempo que busca medios alternativos para acelerar el proceso de ciencia de datos y democratizar el acceso a la ciencia de datos para otros profesionales capacitados en áreas como BI y análisis. Aquí es donde la automatización en la ciencia de datos puede tener el mayor impacto.

3. Acelerando el "tiempo para valorar"

La ciencia de datos es un proceso iterativo. Implica crear una "hipótesis" y luego probarla. Este enfoque de ida y vuelta involucra a varios expertos, que van desde científicos de datos hasta expertos en la materia y analistas de datos. Las empresas deben encontrar formas de acelerar el proceso de ciencia de datos para hacer que este proceso de "probar, repetir prueba" sea más rápido y más predecible.

4. Transparencia para usuarios comerciales

Una de las mayores barreras para la adopción de aplicaciones de ciencia de datos es la falta de confianza por parte de los usuarios empresariales. Si bien los modelos de aprendizaje automático pueden ser muy útiles, muchos usuarios comerciales no confían en los procesos que no entienden. La ciencia de datos debe encontrar formas de hacer que los modelos ML sean más fáciles de explicar a los usuarios comerciales y más fáciles de confiar para los usuarios comerciales.

5. Mejora de la operacionalización

Una de las otras barreras para el crecimiento de la adopción de la ciencia de datos es lo difícil que puede ser demasiado operacional. Los modelos que a menudo funcionan bien en el laboratorio no funcionan tan bien en entornos de producción. Incluso cuando los modelos se implementan con éxito, el crecimiento continuo y los cambios en los datos de producción pueden afectar negativamente a los modelos con el tiempo. Esto significa que tener una forma efectiva de "ajustar" los modelos de ML, incluso después de que estén en producción, es una parte crítica del proceso.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.