Некоторые актуальные нерешённые проблемы в области Data Science:

• Некачественные данные. 1 Если команда создаёт модель машинного обучения на плохих данных, она получит неверные результаты. 1
• Отсутствие понимания бизнес-задачи. 1 Проект должен начинаться с бизнес-вопроса, а не фокусироваться на данных или технологиях. 1
• Некорректный выбор модели машинного обучения. 1 Одна из ошибок — убеждённость, что модели машинного обучения должны быть сложными. 1
• Плохая коммуникация. 1 Неспособность понять реальную бизнес-проблему часто происходит из-за плохой коммуникации между командой Data Scientist и заинтересованными сторонами из бизнеса. 1
• Отсутствие опытного лидера проекта. 1 Успех проекта невозможен без руководителя, который сможет правильно организовать работу команды по интеграции технологий Data Science в бизнес. 1
• Невозможность своевременно и с учётом затрат обрабатывать данные. 2 Даже если есть доступ к данным, могут возникать вопросы, например, как их обезопасить, можно ли этично и законно использовать данные для намеченного применения, можно ли обработать данные своевременно и с учётом затрат. 2