በ2024 የመረጃ ሳይንስ ዋና ፈተናዎች

የውሂብ ሳይንስ የንግድ መልክዓ ምድሩን በፍጥነት በመቀየር ኩባንያዎች የበለጠ በመረጃ ላይ የተመሰረተ ውሳኔ እንዲያደርጉ እና ደንበኞቻቸውን በተሻለ ሁኔታ እንዲረዱ ያስችላቸዋል። እንደ ባለሙያዎች ገለጻ እ.ኤ.አ. በ 2022 የአለም አቀፍ የመረጃ መሳሪያዎች እና የመሳሪያ ስርዓቶች ቀድሞውኑ 128.000 ቢሊዮን ዶላር ደርሷል ።

ሆኖም የመረጃ ሳይንስን ወደ የድርጅት ባህል ማዋሃድ ከብዙ ውስብስብ ነገሮች ጋር የተያያዘ ከባድ ሂደት ነው። በ2024 የመረጃ ባለሙያዎች የሚያጋጥሟቸውን ዋና ዋና ተግዳሮቶች እንመርምር እና መፍትሄዎችን እንመርምር።

የመረጃ ሳይንስ ምንድን ነው?

በሰፊው አነጋገር፣ የውሂብ ሳይንስ ግብ ንግዶች ግባቸውን እንዲያሳኩ ለመርዳት ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ከውሂብ ማውጣት ነው። የውሂብ ሳይንቲስት ሥራ የግብይት ዘመቻዎችን ማመቻቸት፣ የምርት ቅልጥፍናን ማሻሻል፣ የደንበኞችን ልምድ ማሻሻል ወይም አዳዲስ ምርቶችን እና አገልግሎቶችን መፍጠርን ሊያካትት ይችላል።

የውሂብ ሳይንስ አተገባበር በሚያስደንቅ ሁኔታ የተለያየ ነው። አንዳንድ ምሳሌዎች እነሆ፡-

• የንግድ ሥራ ትንተና፡ የደንበኛ ክፍፍል፣ የፍላጎት ትንበያ፣ የችኮላ ሁኔታዎችን መለየት፣ ለግል የተበጁ ቅናሾች።
• ግብይት፡ የግብይት ዘመቻዎችን ውጤታማነት መገምገም፣ ዋጋዎችን እና ማስተዋወቂያዎችን ማመቻቸት እና የሸማቾችን አዝማሚያ መተንበይ።
• ማምረት-የግምት መሳሪያዎች ጥገና, የአቅርቦት ሰንሰለት ማመቻቸት, የምርት ጥራት ቁጥጥር.
• የጤና እንክብካቤ፡ የሕክምና ምስል ማቀናበር፣ የመድኃኒት ልማት፣ በጄኔቲክ መረጃ ላይ የተመሠረተ ግላዊ ሕክምና።
• የከተማ አካባቢ: የትራፊክ ትንበያ, የማዘጋጃ ቤት አገልግሎቶች ስራዎችን ማመቻቸት, የሳተላይት ምስሎችን በመጠቀም ህገ-ወጥ ግንባታን መለየት.

ይህ ዝርዝር ላልተወሰነ ጊዜ ሊራዘም ይችላል። በመሰረቱ የመረጃ ሳይንስ ዘዴዎች በማንኛውም መስክ በቂ መረጃ ለመተንተን ተፈጻሚነት ይኖራቸዋል።

የመረጃ ሳይንስ ባለሙያዎች ምን ተግዳሮቶች ያጋጥሟቸዋል?

ከመረጃ ጋር መሥራት ብዙውን ጊዜ የሚከተሉትን ደረጃዎች ያካትታል ።

1. የንግዱ ችግር ፍቺ.
2. የመረጃ አሰባሰብ እና ዝግጅት።
3. የዳሰሳ መረጃ ትንተና.
4. የተገመቱ ሞዴሎችን መፍጠር እና መገምገም.
5. በንግድ ሂደቶች ውስጥ ሞዴሎችን መዘርጋት.
6. ሞዴሎችን መቆጣጠር እና ማስተካከል.

በእያንዳንዱ በእነዚህ ደረጃዎች, የውሂብ ሳይንቲስቶች አንዳንድ ችግሮች ሊያጋጥሟቸው ይችላሉ.

በመጀመሪያ, የውሂብ ተግዳሮቶች አሉ. መረጃ ብዙውን ጊዜ በተለያዩ ስርዓቶች ፣ ቅርፀቶች እና የጥራጥሬነት ደረጃዎች ውስጥ ይከማቻል። ውሂቡ ያልተሟላ፣ ጊዜ ያለፈበት ወይም ስህተቶችን የያዘ ሊሆን ይችላል። ስለዚህ, የውሂብ ሳይንቲስቶች መረጃን በመሰብሰብ, በማጽዳት እና በማዘጋጀት ከፍተኛ መጠን ያለው ጊዜ (በአንዳንድ ግምቶች እስከ 80%) ያሳልፋሉ. አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ዘዴዎችን የሚጠቀሙ አውቶሜሽን መሳሪያዎች ይህንን ችግር በከፊል ይፈታሉ። በተጨማሪም የውሂብ ጥራትን እና ታማኝነትን ለማረጋገጥ በኩባንያ ቡድኖች መካከል የትብብር ሂደቶችን መፍጠር አስፈላጊ ነው.

ሁለተኛው የተለመደ ችግር በቂ ያልሆነ የንግድ ሥራ ተሳትፎ ነው. አንዳንድ ጊዜ የንግድ ክፍል ጥያቄዎች የሚቀረጹት ግልጽ ባልሆነ መንገድ ነው እና ከሚለካ መለኪያዎች ጋር የተገናኙ አይደሉም። በውጤቱም, በትክክል የተገነባ ኤምኤል ሞዴል እንኳን በተግባር ላይ ሊውል ይችላል. ስለዚህ የፕሮጀክት ስኬት መስፈርቶቹን ከጅምሩ መለየት እና ፍላጎት ያላቸውን አካላት በሙሉ በውይይታቸው ማሳተፍ ወሳኝ ነው። ዳሽቦርዶች እና የመረጃ እይታ መሳሪያዎች በተንታኞች እና በኩባንያው መካከል ያለውን ግንኙነት ለማሻሻል ውጤታማ መሳሪያዎች ናቸው።

በአምሳያው የማሰማራት ደረጃ ላይም ችግሮች ሊፈጠሩ ይችላሉ። ግምታዊ ስልተ ቀመሮችን በኩባንያው ባለው የአይቲ መሠረተ ልማት ውስጥ ማዋሃድ ቀላል ያልሆነ የምህንድስና ተግባር ነው። የማሽን መማሪያ ሞዴሎች የማያቋርጥ ክትትል እና ማዘመን ያስፈልጋቸዋል ምክንያቱም የውሂብ ቅጦች በጊዜ ሂደት ሊለወጡ ይችላሉ. በሞዴል ተለዋዋጭነት፣ በመረጃ ሚስጥራዊነት እና በደህንነት መስፈርቶች መካከል ሚዛን መፈለግ አስፈላጊ ነው።

በመጨረሻም፣ አንድ ትልቅ ፈተና የሰለጠነ የሰው ኃይል እጥረት ነው። ኩባንያዎች ዘመናዊ የመረጃ ትንተና ዘዴዎችን ጠንቅቀው የሚያውቁ፣ በፕሮግራም የተካኑ እና የንግድ ችግሮችን የመፍታት ችሎታ ያላቸው ልዩ ባለሙያዎችን ይፈልጋሉ። በገበያ ላይ ይህ ሁለገብ ብዙ ባለሙያዎች የሉም። ተንታኞችን፣ መሐንዲሶችን እና የኩባንያ ተወካዮችን ያቀፉ ተሻጋሪ ቡድኖችን ማቋቋም ይህንን ክፍተት ለማስተካከል አንዱ መንገድ ነው።

የውሂብ ሳይንስ ችግሮችን እንዴት በትክክል መፍታት እንደሚቻል?

በእርግጠኝነት, ለሁሉም ሁኔታዎች አንድ የምግብ አዘገጃጀት መመሪያ የለም. ይሁን እንጂ ልምድ ያላቸው የውሂብ ሳይንቲስቶች በተለምዶ የሚከተለውን አካሄድ ይከተላሉ፡-

1. የንግዱን ሁኔታ ይረዱ፡ ወደ ውሂቡ ከመግባትዎ በፊት፣ አስቸጋሪነቱን በሚገባ መረዳት፣ የሚፈለገውን ውጤት ከደንበኛው ጋር መወያየት እና የስኬት መስፈርቶችን መግለጽ ወሳኝ ነው።
2. ኤክስፕሎራቶሪ ዳታ ትንተና (ኢዲኤ)፡ በዚህ ደረጃ፣ መረጃው ይመረመራል፣ ይጸዳል እና ይታያል። ግቡ የመጀመሪያ ደረጃ መላምቶችን መቅረጽ እና በመረጃው ውስጥ ስላሉት ቅጦች አጠቃላይ ግንዛቤ ማግኘት ነው።
3. የማጣቀሻ ሞዴል ግንባታ: ውስብስብ ስልተ ቀመሮችን ከመሞከርዎ በፊት ቀላል ሞዴል መገንባት እና ጥራቱን መገምገም ይመረጣል. ይህ በመረጃው ውስጥ ምልክት ካለ እና የወደፊቱ ሞዴል ከምን ጋር ሊወዳደር እንደሚችል ለመረዳት ይረዳል።
4. የምህንድስና እና የባህሪ ምርጫ፡ የፕሮጀክቱን ስኬት በአብዛኛው ከሚወስኑት ቁልፍ ደረጃዎች አንዱ። ባህሪያትን በትክክል መምረጥ እና ማዘጋጀት ጥሩ የውሂብ ሳይንቲስት ከመካከለኛው ይለያል.
5. የሞዴል ምርጫ እና ማስተካከያ፡ የተለያዩ ስልተ ቀመሮችን መሞከር፣ ግቤቶችን ማስተካከል እና ጥራቱን በመስቀል ማረጋገጫ መገምገም አስፈላጊ ነው። ሞዴሉ ከመጠን በላይ መጫኑን ማረጋገጥ አስፈላጊ ነው.
6. ሞዴሉን ወደ ምርት ማሰማራት፡ ሞዴሉን መዘርጋት ከዳታ መሐንዲሶች፣ ፕሮግራመሮች እና ዴቭኦፕስ ጋር ትብብርን የሚጠይቅ የተለየ እና አስፈላጊ ርዕስ ነው። በእውነተኛ ሁኔታዎች ውስጥ የአምሳያው የተረጋጋ እና አስተማማኝ አሠራር ማረጋገጥ አለባቸው.
7. ቀጣይነት ያለው ክትትል እና ሞዴል ማዘመን፡ የውሂብ ሳይንስ ሞዴሎች ቋሚ ቅርሶች አይደሉም፣ ይልቁንስ አፈጻጸማቸው በጊዜ ሂደት ሊለዋወጥ የሚችል “ሕያው” አካላት ናቸው። እነሱን መከታተል እና አስፈላጊ ከሆነ ሞዴሎቹን በአዲስ መረጃ ማሰልጠን አስፈላጊ ነው.

በተጨማሪም የመረጃ ሳይንስ ባለሙያዎች ከመረጃ ትንተና ጋር በተያያዙ የስነምግባር እና የግላዊነት ጉዳዮች ላይ ከፍተኛ ትኩረት መስጠት አለባቸው። የግል መረጃን መጠቀም የሰብአዊ መብቶችን መጣስ የለበትም. ሞዴሎቹ በተወሰኑ የህዝብ ቡድኖች ላይ አድልዎ ማድረግ የለባቸውም. ሁሉም የትንታኔ ውጤቶች ሊብራሩ እና ሊተረጎሙ የሚችሉ መሆን አለባቸው፡ የጥቁር ሳጥን መፍትሄዎች አስፈላጊ ውሳኔዎችን ለማድረግ ተስማሚ አይደሉም።

መደምደሚያ

እ.ኤ.አ. በ 2024 ለዳታ ሳይንስ ዋና ዋና ፈተናዎች ከመረጃ ጥራት ፣ ከኩባንያው ጋር መገናኘት ፣ ሞዴሎችን ወደ IT መሠረተ ልማት ማዋሃድ እና ትንበያ ትክክለኛነት እና ሥነ ምግባራዊ አጠቃቀም መካከል ያለውን ሚዛን መፈለግ ጋር ይዛመዳሉ። በተጨማሪም ፣ ብዙ መረጃዎች ሲገኙ እና እሱን ለማስኬድ የሚረዱ መሳሪያዎች የበለጠ ተደራሽ ሲሆኑ የመረጃ ሳይንስ ዘዴዎች ወሰን ያለማቋረጥ ይሰፋል።

በእነዚህ ሁኔታዎች ውስጥ ስኬታማ ለመሆን የውሂብ ሳይንስ ባለሙያዎች አለባቸው

1. የማሰብ እና የንግድ ፍላጎቶችን የሚረዱ ስርዓቶችን ይገንቡ።
2. አዳዲስ ዘዴዎችን እና መሳሪያዎችን መማር እና መቆጣጠርዎን ይቀጥሉ።
3. በተዛማጅ ዘርፎች ካሉ ባለሙያዎች ጋር ግንኙነት መፍጠር።
4. ከመረጃ ጋር ሲሰሩ የስነምግባር መርሆዎችን ያክብሩ.

በዚህ መንገድ ብቻ የውሂብ ሳይንስ በእውነት ለኩባንያዎች እና ለህብረተሰቡ በአጠቃላይ ጠቃሚ እሴት ሊሆን ይችላል. ምንም እንኳን ይህ መንገድ ቀላል ባይሆንም ሽልማቱ ዋጋ ያለው ነው.