پیچیدگی‌های فعالیت در حوزه علم‌داده!

http://tiny.cc/oex85y

مقالات متعددی پیرامون مزایای حوزه علم‌داده منتشرشده است. ویژگی‌هایی از قبیل درآمد بالا، میزان تأثیرگذاری در سطوح سازمانی و ملی، میزان تقاضای بازار کار و... همگی نشان از این مزایا دارند.

در این مطلب هدف ارائه پیچیدگی‌های حوزه علم‌داده است تا اگر قصد دارید به‌صورت تخصصی در این فیلد فعالیت نمایید به آن‌ها آگاه باشید.

1- کسب تخصص:
با توجه وجود طیف وسیعی از مهارت‌ها، ابزارها و پلتفرم‌ها در حوزه علم‌داده، کسب تخصص جامع در این فیلد کاری امری بسیار دشوار و پیچیده می‌باشد. امری که نیازمند صرف زمان و یادگیری مستمر در حوزه‌های متنوع خواهد بود.

2- دانش بین‌رشته‌ای:
نوع نگاه علم‌داده به مسائل از منظرهای آمار، مهندسی کامپیوتر، کسب‌وکار و... قابل افراز می‌باشد. لذا اگر قصد فعالیت در پروژه‌های علم‌داده را دارید می‌بایست با دانش‌های پایه‌ای بخصوص در مفاهیم بین‌رشته‌ای آشنا باشید.

3- داده‌های کثیف:
یکی از پیچیدگی‌های پروژه‌های علم‌داده وجود داده‌های کثیف یا عدم دسترسی به داده‌های مناسب در پروژه‌ها است. وجود این قبیل مشکلات سبب هدر رفتن انرژی و زمان زیادی خواهد شد. مشکلاتی که در کشور ما با توجه به میزان بلوغ فناوری اطلاعات بسیار مشهودتر می‌باشد.

4- حریم خصوصی:
مدیریت حریم خصوصی یکی از چالش‌های مطرح پروژه‌های علم‌داده و سازمان‌های داده‌محور در سال‌های اخیر می‌باشد. افشای اطلاعات خصوصی و محرمانه یکی از چالش‌های عمده شرکت‌های فعال در حوزه ارائه خدمات تحلیل داده می‌باشد.

5- تیم سازی:
یکی از چالش‌های سازمان‌های فعال در حوزه علم‌داده، جذب متخصصین و تیم سازی می‌باشد. کمبود متخصصین علم‌داده واقعی، چالش‌های سازمانی و... از مشکلاتی هست که می‌توانند در موفقیت و شکست پروژه‌ها بسیار تأثیرگذار باشند.

ارادتمند
محمدرضا محتاط

@DataAnalysis