បញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក្នុងឆ្នាំ 2024

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំពុងផ្លាស់ប្តូរទិដ្ឋភាពអាជីវកម្មយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដែលអាចឱ្យក្រុមហ៊ុនធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែមានព័ត៌មាន និងយល់ពីអតិថិជនរបស់ពួកគេកាន់តែប្រសើរ។ យោងតាមអ្នកជំនាញ នៅឆ្នាំ 2022 ទីផ្សារសកលសម្រាប់ឧបករណ៍ទិន្នន័យ និងវេទិកានឹងឈានដល់ 128.000 ពាន់លានដុល្លាររួចហើយ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការរួមបញ្ចូលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទៅក្នុងវប្បធម៌សាជីវកម្មគឺជាដំណើរការដ៏លំបាកមួយដែលត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងភាពស្មុគស្មាញជាច្រើន។ ចូរយើងស្វែងយល់ពីបញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗដែលអ្នកជំនាញផ្នែកទិន្នន័យនឹងត្រូវប្រឈមមុខនៅឆ្នាំ 2024 ហើយវិភាគដំណោះស្រាយដែលអាចកើតមាន។

តើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាអ្វី?

និយាយឱ្យទូលំទូលាយ គោលដៅនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងដែលមានប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យ ដើម្បីជួយឱ្យអាជីវកម្មសម្រេចបាននូវគោលដៅរបស់ពួកគេ។ ការងាររបស់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វាអាចពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយុទ្ធនាការទីផ្សារ ការកែលម្អប្រសិទ្ធភាពផលិតកម្ម ការកែលម្អបទពិសោធន៍អតិថិជន ឬការបង្កើតផលិតផល និងសេវាកម្មថ្មីៗ។

ការអនុវត្តវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមានភាពចម្រុះមិនគួរឱ្យជឿ។ នេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយចំនួន៖

• ការវិភាគអាជីវកម្ម៖ ការបែងចែកអតិថិជន ការព្យាករណ៍តម្រូវការ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណកត្តាជំរុញ ការផ្តល់ជូនផ្ទាល់ខ្លួន។
• ទីផ្សារ៖ ការវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃយុទ្ធនាការទីផ្សារ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃតម្លៃ និងការផ្សព្វផ្សាយ និងការព្យាករណ៍និន្នាការអ្នកប្រើប្រាស់។
• ការផលិត៖ ការថែទាំឧបករណ៍ព្យាករណ៍ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពផលិតផល។
• ការថែទាំសុខភាព៖ ដំណើរការរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ ការអភិវឌ្ឍន៍ថ្នាំ ការព្យាបាលផ្ទាល់ខ្លួនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យហ្សែន។
• បរិស្ថានទីក្រុង៖ ការព្យាករណ៍ចរាចរណ៍ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃប្រតិបត្តិការសេវាកម្មក្រុង ការរកឃើញសំណង់ខុសច្បាប់ដោយប្រើរូបភាពផ្កាយរណប។

បញ្ជីនេះអាចត្រូវបានពង្រីកដោយគ្មានកំណត់។ សំខាន់ វិធីសាស្ត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចអនុវត្តបានក្នុងវិស័យណាមួយដែលមានទិន្នន័យគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ការវិភាគ។

តើអ្នកជំនាញផ្នែកទិន្នន័យវិទ្យាប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាអ្វីខ្លះ?

ការធ្វើការជាមួយទិន្នន័យជាធម្មតាពាក់ព័ន្ធនឹងដំណាក់កាលដូចខាងក្រោមៈ

1. និយមន័យនៃបញ្ហាអាជីវកម្ម។
2. ការប្រមូលទិន្នន័យ និងការរៀបចំ។
3. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក។
4. ការបង្កើតនិងការវាយតម្លៃនៃគំរូព្យាករណ៍។
5. ការដាក់ពង្រាយគំរូនៅក្នុងដំណើរការអាជីវកម្ម។
6. ការត្រួតពិនិត្យនិងការកែតម្រូវគំរូ។

នៅដំណាក់កាលនីមួយៗនេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចជួបប្រទះបញ្ហាប្រឈមមួយចំនួន។

ទីមួយមានបញ្ហាប្រឈមទិន្នន័យ។ ព័ត៌មានជាធម្មតាត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងប្រព័ន្ធ ទម្រង់ និងកម្រិតនៃលក្ខណៈលម្អិតផ្សេងៗគ្នា។ ទិន្នន័យអាចមិនពេញលេញ ហួសសម័យ ឬមានកំហុស។ ដូច្នេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យចំណាយពេលវេលាយ៉ាងច្រើន (រហូតដល់ 80% ដោយការប៉ាន់ស្មានមួយចំនួន) ប្រមូល សម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យ។ ឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលប្រើវិធីសាស្ត្របញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោះស្រាយបញ្ហានេះដោយផ្នែក។ លើសពីនេះ ចាំបាច់ត្រូវបង្កើតដំណើរការសហការគ្នារវាងក្រុមក្រុមហ៊ុន ដើម្បីធានាបាននូវគុណភាពទិន្នន័យ និងសុចរិតភាព។

បញ្ហាទូទៅទីពីរគឺ ការចូលរួមអាជីវកម្មមិនគ្រប់គ្រាន់។ ពេលខ្លះសំណើឯកតាធុរកិច្ចត្រូវបានបង្កើតមិនច្បាស់លាស់ និងមិនត្រូវបានភ្ជាប់ទៅប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលអាចវាស់វែងបាន។ ជាលទ្ធផល សូម្បីតែគំរូ ML ដែលត្រូវបានសាងសង់យ៉ាងល្អឥតខ្ចោះក៏អាចមិនអាចអនុវត្តបានក្នុងការអនុវត្ត។ ដូច្នេះ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការកំណត់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជោគជ័យរបស់គម្រោងតាំងពីដើមដំបូង ហើយចូលរួមគ្រប់ភាគីដែលចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការពិភាក្សារបស់ពួកគេ។ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង និងឧបករណ៍មើលឃើញទិន្នន័យគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការកែលម្អទំនាក់ទំនងរវាងអ្នកវិភាគ និងក្រុមហ៊ុន។

បញ្ហាប្រឈមក៏អាចកើតឡើងក្នុងដំណាក់កាលដាក់ពង្រាយគំរូផងដែរ។ ការរួមបញ្ចូលក្បួនដោះស្រាយទស្សន៍ទាយទៅក្នុងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធព័ត៌មានវិទ្យាដែលមានស្រាប់របស់ក្រុមហ៊ុនគឺជាកិច្ចការវិស្វកម្មដែលមិនសំខាន់។ គំរូសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីនទាមទារឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យ និងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាប្រចាំ ពីព្រោះគំរូទិន្នន័យអាចផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការស្វែងរកតុល្យភាពរវាងភាពបត់បែននៃគំរូ ការរក្សាការសម្ងាត់ទិន្នន័យ និងតម្រូវការសុវត្ថិភាព។

ជាចុងក្រោយ បញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់មួយគឺការខ្វះខាតបុគ្គលិកដែលមានសមត្ថភាព។ ក្រុមហ៊ុនត្រូវការអ្នកឯកទេសដែលមានជំនាញច្បាស់លាស់ក្នុងវិធីសាស្រ្តវិភាគទិន្នន័យទំនើប ស្ទាត់ជំនាញក្នុងការសរសេរកម្មវិធី និងមានជំនាញក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាអាជីវកម្ម។ មិនមានអ្នកជំនាញច្រើនទេ ដែលមានលក្ខណៈចម្រុះនេះនៅលើទីផ្សារ ការបង្កើតក្រុមឆ្លងកាត់មុខងារដែលបង្កើតឡើងដោយអ្នកវិភាគ វិស្វករ និងអ្នកតំណាងក្រុមហ៊ុនគឺជាមធ្យោបាយមួយដើម្បីភ្ជាប់គម្លាតនេះ។

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យឱ្យបានត្រឹមត្រូវ?

ប្រាកដណាស់ មិនមានរូបមន្តតែមួយសម្រាប់គ្រប់ស្ថានភាពទាំងអស់នោះទេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានបទពិសោធន៍ជាធម្មតាធ្វើតាមវិធីសាស្រ្តនេះ៖

1. ស្វែងយល់ពីបរិបទអាជីវកម្ម៖ មុនពេលស្វែងយល់ពីទិន្នន័យ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការយល់ដឹងឱ្យបានហ្មត់ចត់អំពីការលំបាក ពិភាក្សាអំពីលទ្ធផលដែលចង់បានជាមួយអតិថិជន និងកំណត់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជោគជ័យ។
2. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA)៖ ក្នុងដំណាក់កាលនេះ ទិន្នន័យត្រូវបានរុករក សម្អាត និងមើលឃើញ។ គោលដៅគឺដើម្បីបង្កើតសម្មតិកម្មបឋម និងទទួលបានការយល់ដឹងទូទៅអំពីគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យ។
3. ការសាងសង់គំរូយោង៖ មុនពេលពិសោធន៍ជាមួយក្បួនដោះស្រាយស្មុគស្មាញ វាត្រូវបានណែនាំឱ្យបង្កើតគំរូសាមញ្ញមួយ ហើយវាយតម្លៃគុណភាពរបស់វា។ វាជួយឱ្យយល់ថាតើមានសញ្ញានៅក្នុងទិន្នន័យ និងអ្វីដែលគំរូនាពេលអនាគតអាចប្រៀបធៀបបាន។
4. ការជ្រើសរើសផ្នែកវិស្វកម្ម និងលក្ខណៈពិសេស៖ ដំណាក់កាលសំខាន់មួយដែលកំណត់យ៉ាងទូលំទូលាយនូវភាពជោគជ័យនៃគម្រោង។ ការជ្រើសរើស និងការរៀបចំយ៉ាងត្រឹមត្រូវនៃលក្ខណៈពិសេស បែងចែកអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យល្អពីអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រមធ្យម។
5. ការជ្រើសរើសគំរូ និងការលៃតម្រូវ៖ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធ្វើតេស្តក្បួនដោះស្រាយផ្សេងៗ កែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្ររបស់វា និងវាយតម្លៃគុណភាពតាមរយៈការឆ្លងកាត់សុពលភាព។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការធានាថាម៉ូដែលនេះមិនត្រូវបានបំពាក់លើសទម្ងន់។
6. ការដាក់ពង្រាយគំរូទៅផលិតកម្ម៖ ការដាក់ពង្រាយគំរូគឺជាប្រធានបទដាច់ដោយឡែក និងសំខាន់ដែលតម្រូវឱ្យមានកិច្ចសហការជាមួយវិស្វករទិន្នន័យ អ្នកសរសេរកម្មវិធី និង DevOps ។ ពួកគេត្រូវតែធានាបាននូវប្រតិបត្តិការដែលមានស្ថេរភាព និងអាចទុកចិត្តបាននៃគំរូនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌជាក់ស្តែង។
7. ការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់ និងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពគំរូ៖ គំរូវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមិនមែនជាវត្ថុបុរាណឋិតិវន្តទេ ប៉ុន្តែជាអង្គភាព "រស់នៅ" ដែលដំណើរការអាចផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការត្រួតពិនិត្យពួកវា និងបង្ហាត់ម៉ូដែលឡើងវិញជាមួយនឹងទិន្នន័យថ្មីប្រសិនបើចាំបាច់។

លើសពីនេះ អ្នកជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យត្រូវតែយកចិត្តទុកដាក់លើបញ្ហាសីលធម៌ និងឯកជនភាពទាក់ទងនឹងការវិភាគទិន្នន័យ។ ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនមិនត្រូវបំពានសិទ្ធិមនុស្សឡើយ។ គំរូមិនគួររើសអើងចំពោះក្រុមប្រជាជនមួយចំនួនទេ។ លទ្ធផលការវិភាគទាំងអស់ត្រូវតែអាចពន្យល់បាន និងអាចបកស្រាយបាន៖ ដំណោះស្រាយប្រអប់ខ្មៅមិនស័ក្តិសមសម្រាប់ធ្វើការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗទេ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

បញ្ហាប្រឈមចម្បងសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅឆ្នាំ 2024 នឹងទាក់ទងនឹងគុណភាពទិន្នន័យ ការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយក្រុមហ៊ុន ការរួមបញ្ចូលគំរូទៅក្នុងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធព័ត៌មានវិទ្យា និងការស្វែងរកតុល្យភាពរវាងភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ និងការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយក្រមសីលធម៌។ លើសពីនេះ វិសាលភាពនៃវិធីសាស្រ្តវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនឹងពង្រីកឥតឈប់ឈរ នៅពេលដែលទិន្នន័យកាន់តែច្រើនមាន ហើយឧបករណ៍សម្រាប់ដំណើរការវាកាន់តែអាចចូលដំណើរការបាន។

ដើម្បីទទួលបានជោគជ័យក្នុងលក្ខខណ្ឌទាំងនេះ អ្នកជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យត្រូវតែ

1. បង្កើតប្រព័ន្ធគិត និងយល់ពីតម្រូវការអាជីវកម្ម។
2. បន្តរៀន និងស្ទាត់ជំនាញវិធីសាស្រ្ត និងឧបករណ៍ថ្មីៗ។
3. បង្កើតទំនាក់ទំនងជាមួយអ្នកជំនាញក្នុងវិស័យពាក់ព័ន្ធ។
4. គោរពគោលការណ៍សីលធម៌នៅពេលធ្វើការជាមួយទិន្នន័យ។

មានតែវិធីនេះទេ ទើបវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យពិតជាក្លាយជាទ្រព្យសម្បត្តិដ៏មានតម្លៃសម្រាប់ទាំងក្រុមហ៊ុន និងសង្គមទាំងមូល។ ថ្វីត្បិតតែផ្លូវនេះមិនងាយស្រួលក៏ដោយ ប៉ុន្តែរង្វាន់គឺមានតម្លៃ។