28.01.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментГабриэль Клок, координатор управления проектами компании Indicium, рассказывает на портале ITPro Today о том. как избежать основных проблем — от некачественных данных до неясных целей и плохого взаимодействия, — которые могут сорвать ваши проекты в области науки о данных. Запустить проект в области науки о данных — это одно. А вот довести его до успешного завершения — совсем другое. Почему? Потому что целый ряд проблем — некоторые из них носят технический характер, а другие связаны с аспектами взаимодействия — может привести к тому, что даже самые хорошо спланированные инициативы пойдут наперекосяк. Успех отчасти зависит от предвидения этих проблем и их планирования. С этой целью мы рассмотрим семь распространенных причин неудач проектов в области науки о данных, а также дадим советы, как не допустить, чтобы эти проблемы помешали вашему следующему проекту. 1. Данные низкого качества Проблемы с качеством данных — такие как неполнота, противоречивость или избыточность — являются одними из самых известных проблем, мешающих успешным проектам в области науки о данных. Но я все же затрону эту тему, потому что невозможно переоценить, насколько важно обеспечить качество данных в качестве первого шага при реализации проекта, который зависит от способности обрабатывать, анализировать и преобразовывать данные. Стоит также отметить, что если в начале проекта у вас данные низкого качества, это не означает, что проект обязательно провалится. Существует множество эффективных методов ...
читать далее.
