速記AI課程-深度學習入門(四)

如何導入資料科學?

一開始看到講師台大復健科總醫師吳沛燊,還同時身兼均一教育平台與 Deepinsight的資料科學家,第一個浮現的念頭是「時間怎麼可以管理得這麼好?」醫生已經夠忙了,還能夠身兼兩家公司的資料科學家,十分強悍。

吳用三個故事來闡述今天他想分享的重點。第一個是很常見的問題,前端業務單位常常需要各種報表或資料,來協助決策,而後勤單位提供資料的速度,往往跟不上,即所謂「回答速度趕不上問題的產生跟複雜度」。為了回答某一問題,後勤單位(多半是IT)常常為了業務單位三秒的好奇,而花了三週的時間才串出SQL。(這其實是BI的賣點呀…)

會造成這個問題的原因,出在當初資訊系統並非完全從後續產生知識的角度來設計,所以造成資料轉換成知識時困難叢生。像是各種異質系統的資料清理與整合(這就是Data Governance想解決的問題)、易用分析工具的缺乏以及沒有統一知識管理平台來傳承知識,都是一般業界常見的問題。

因此,吳認為需要一個Total solution,包含好的資料庫架構、公用的分析環境、專門討論資料運用的例會、讓數據成果可持續擴散的管道等,來解決上述的幾個痛點,才能讓知識的轉換與取用更加順暢。吳舉了Airbnb 的Knowledge Repo開源專案為例,這是一個可以整合企業內部資料分析專案知識(可能散落在電子郵件或程式碼中)的平台,讓資料科學的應用知識持續傳承下去。

Airbnb Knowledge Repo開源專案

故事二是關於均一教育平台,一家提供免費提供中小學與高中課程的線上學習NGO。線上課程的影片與習題,會根據教育部的課綱進行分類。不過,從老師在線上指派課程給學生的紀錄看來,老師針對某知識領域,可能會指派不同課綱的題目給學生。因此,從這個寶貴的資料來看,他們得到幾個啟發。

一是從單一知識點的成績來預測未來能力測驗的成績,準確度並不佳是有原因的,因為要現今能力測驗越來越注重跨知識點的應用,考題活化,因此要答對能力測驗就並須把相關的知識同時搞懂。

二是如果老師會這樣指派功課,是否代表教育部可以設計新的課綱,或是做為學生學習的推薦參考?三是這樣的關聯性資料,有很重要的意義。以復健科為例,分析了較有經驗的醫生開的處方,針對特定症狀所開的藥多半是固定幾個,代表依他的經驗這幾種藥是比較有效的,那麼如果可以把這樣的經驗寫成SOP,就可以讓菜鳥醫生也能開對藥!

均一

另外也舉了一個蠻好玩的醫學例子。有些病人因為頻尿至泌尿科看診,某醫生碰巧發現這些患者大部分都有看胸腔科,也有呼吸中止症,而且通常呼吸中止症治好,頻尿通常也都不藥而癒,原因是呼吸中止會造成缺氧,血氧不足時會影響到控制水分的賀爾蒙。這個醫生是因為碰過太多類似的案子,而發現這個關聯,但如果今天利用資料科學的方式,相信可以更快找出更多種相關的病症。

最後一個故事關於資料本身。Lokke Moerel在Ted說過一段話:「AI is not good or bad, it is even not neutral. It is just as good as the data fed to it.」資料的價值是有其上限的,端看收集當下資料與真實世界是如何互動的。吳舉了以色列新創公司Aquarius Spectrum為例,它們協助自來水公司偵測可能漏水的管線。為了能夠從前端就蒐集到完整且足夠的資料,它們自製了聲波感測器, 並內建3G通訊模組,持續不斷地把聲波資料傳送到雲端資料庫。

聖城耶路撒冷舊城區的聲波感測器

最後,吳給了幾個重點。

一是資料端的產出是策略性的,應獨立於軟體產品,而直屬於決策單位。這點非常同意,這也是為什麼越來越多公司的資料科學團隊開始獨立於資訊單位,甚至直屬於管理階層。

二是組織的資料力可以由 Data Science workflow 上的障礙來衡量。從資料準備、分析與取用等過程,當遇到越多的障礙,組織的資料變現能力就越差。

Data Science workflow

三是資料都有價值上限,與當時蒐集的狀況與跟真實世界互動的方式有關。(前提過不贅述)

最後是很多科技巨頭都在做的, Those who are really serious about analytics should devise ways to collect their own data。

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