2024-жылы маалымат илиминин негизги көйгөйлөрү

Маалымат илими бизнес ландшафтын тез өзгөртүп, компанияларга көбүрөөк негизделген чечимдерди кабыл алууга жана кардарларын жакшыраак түшүнүүгө мүмкүндүк берет. Эксперттердин айтымында, 2022-жылга карата маалымат куралдарынын жана платформаларынын дүйнөлүк рыногу 128.000 миллиард долларга жетет.

Бирок, маалымат илимин корпоративдик маданиятка интеграциялоо көптөгөн татаалдыктар менен байланышкан татаал процесс. Келгиле, маалымат адистери 2024-жылы туш боло турган негизги көйгөйлөрдү изилдеп, мүмкүн болгон чечимдерди талдап көрөлү.

Маалымат илими деген эмне?

Жалпысынан алганда, маалымат илиминин максаты - бизнеске өз максаттарына жетүүгө жардам берүү үчүн маалыматтардан пайдалуу түшүнүктөрдү алуу. Маалымат таануучунун жумушу Ал маркетинг кампанияларын оптималдаштырууну, өндүрүштүн натыйжалуулугун жогорулатууну, кардарлардын тажрыйбасын жакшыртууну же жаңы өнүмдөрдү жана кызматтарды инновациялоону камтышы мүмкүн.

Маалымат илимин колдонуу укмуштуудай ар түрдүү. Бул жерде кээ бир мисалдар келтирилген:

• Бизнести талдоо: кардарларды сегменттөө, суроо-талапты болжолдоо, кыйроо факторлорун аныктоо, жекелештирилген сунуштар.
• Маркетинг: маркетинг кампанияларынын натыйжалуулугун баалоо, бааларды жана жылдырууларды оптималдаштыруу жана керектөө тенденцияларын болжолдоо.
• Өндүрүш: болжолдуу жабдууларды тейлөө, жеткирүү чынжырын оптималдаштыруу, продукциянын сапатын көзөмөлдөө.
• Саламаттыкты сактоо: медициналык сүрөт иштетүү, дары иштеп чыгуу, генетикалык маалыматтардын негизинде жекече дарылоо.
• Шаар чөйрөсү: Жол кыймылын болжолдоо, муниципалдык кызматтардын ишин оптималдаштыруу, спутниктен тартылган сүрөттөрдү колдонуу менен мыйзамсыз курулуштарды аныктоо.

Бул тизме чексиз узартылышы мүмкүн. Негизинен, маалымат илиминин ыкмалары талдоо үчүн жетиштүү маалыматтары бар бардык тармакта колдонулат.

Маалымат илиминин адистери кандай кыйынчылыктарга туш болушат?

Маалыматтар менен иштөө адатта төмөнкү этаптарды камтыйт:

1. Бизнес проблемасын аныктоо.
2. Маалыматтарды чогултуу жана даярдоо.
3. Изилдөөчү маалыматтарды талдоо.
4. Болжолдуу моделдерди түзүү жана баалоо.
5. Бизнес процесстеринде моделдерди жайылтуу.
6. Мониторинг жана моделдерди тууралоо.

Бул этаптардын ар биринде маалымат илимпоздору белгилүү бир кыйынчылыктарга туш болушу мүмкүн.

Биринчиден, маалымат көйгөйлөр бар. Маалымат, адатта, ар кандай системаларда, форматтарда жана гранулярдык деңгээлде сакталат. Маалыматтар толук эмес, эскирген же каталарды камтышы мүмкүн. Ошондуктан, маалымат таануучулар маалыматтарды чогултууга, тазалоого жана даярдоого көп убакыт коротушат (айрым эсептөөлөр боюнча 80% га чейин). Жасалма интеллект ыкмаларын колдонгон автоматташтыруу каражаттары бул маселени жарым-жартылай чечет. Мындан тышкары, маалыматтардын сапатын жана бүтүндүгүн камсыз кылуу үчүн компаниянын командаларынын ортосунда биргелешкен процесстерди түзүү зарыл.

Экинчи жалпы көйгөй - бул бизнестин жетишсиз катышуусу. Кээде бизнес бирдигинин суроо-талаптары так эмес формулировкаланат жана өлчөнө турган параметрлер менен байланыштырылбайт. Натыйжада, атүгүл кемчиликсиз курулган ML модели иш жүзүндө мүмкүн эмес болушу мүмкүн. Ошондуктан долбоордун ийгилигинин критерийлерин башынан эле аныктоо жана аларды талкуулоого бардык кызыкдар тараптарды тартуу өтө маанилүү. Куралдар такталары жана маалыматтарды визуализациялоо куралдары аналитиктер менен компаниянын ортосундагы байланышты жакшыртуу үчүн натыйжалуу инструмент болуп саналат.

Моделди жайылтуу баскычында да кыйынчылыктар пайда болушу мүмкүн. Болжолдуу алгоритмдерди компаниянын учурдагы IT инфраструктурасына интеграциялоо инженердик иш эмес. Машиналарды үйрөнүү моделдери туруктуу мониторингди жана жаңыртууну талап кылат, анткени маалымат үлгүлөрү убакыттын өтүшү менен өзгөрүшү мүмкүн. Моделдин ийкемдүүлүгү, маалыматтардын купуялуулугу жана коопсуздук талаптарынын ортосундагы балансты табуу маанилүү.

Акыр-аягы, негизги кыйынчылык квалификациялуу кадрлардын жетишсиздиги болуп саналат. Компанияларга маалыматтарды анализдөөнүн заманбап ыкмаларын жакшы билген, программалоону жакшы билген жана бизнес көйгөйлөрүн чечүү жөндөмүнө ээ адистер керек. Базарда мындай ар тараптуу адистер көп эмес. Аналитиктерден, инженерлерден жана компания өкүлдөрүнөн турган кайчылаш-функционалдык топторду түзүү бул ажырымды жоюунун бир жолу.

Маалымат илиминин көйгөйлөрүн чечүүгө кантип туура мамиле кылуу керек?

Албетте, бардык жагдайлар үчүн бирдиктүү рецепт жок. Бирок, тажрыйбалуу маалымат илимпоздору, адатта, бул ыкманы карманышат:

1. Бизнес контекстти түшүнүү: Маалыматтарга кирүүдөн мурун, кыйынчылыкты кылдат түшүнүү, кардар менен каалаган натыйжаны талкуулоо жана ийгилик критерийлерин аныктоо абдан маанилүү.
2. Изилдөөчү маалыматтарды талдоо (EDA): Бул этапта маалыматтар изилденет, тазаланат жана визуализацияланат. Максаты - алдын ала гипотезаларды түзүү жана маалыматтардагы схемалар жөнүндө жалпы түшүнүк алуу.
3. Эталондук моделди куруу: Татаал алгоритмдер менен эксперимент жүргүзүүдөн мурун жөнөкөй моделди куруп, анын сапатын баалоо максатка ылайык. Бул маалыматтарда сигнал бар-жоктугун жана келечектеги моделди эмнеге салыштырса болорун түшүнүүгө жардам берет.
4. Инженердик жана өзгөчөлүктү тандоо: Долбоордун ийгилигин аныктоочу негизги этаптардын бири. Өзгөчөлүктөрдү туура тандоо жана даярдоо жакшы маалымат таануучуну орточо адамдан айырмалап турат.
5. Моделди тандоо жана тууралоо: Ар кандай алгоритмдерди сынап көрүү, алардын параметрлерин тууралоо жана кайчылаш текшерүү аркылуу сапатын баалоо маанилүү. Бул модель ашыкча жабдылган эмес экенин камсыз кылуу үчүн абдан маанилүү болуп саналат.
6. Моделди өндүрүшкө жайылтуу: Модельди жайылтуу маалымат инженерлери, программисттер жана DevOps менен кызматташууну талап кылган өзүнчө жана маанилүү тема. Алар реалдуу шарттарда моделдин туруктуу жана ишенимдүү иштешин камсыз кылууга тийиш.
7. Үзгүлтүксүз мониторинг жана моделди жаңылоо: Маалымат илиминин моделдери статикалык артефакттар эмес, тескерисинче, убакыттын өтүшү менен иштеши өзгөрүшү мүмкүн болгон "тирүү" объекттер. Аларды көзөмөлдөө жана зарыл болгон учурда жаңы маалыматтар менен моделдерди кайра даярдоо абдан маанилүү.

Андан тышкары, маалымат илиминин адистери маалыматтарды талдоо менен байланышкан этикалык жана купуялык маселелерине кунт коюп көңүл бурушу керек. Жеке маалыматтарды колдонуу адам укуктарын бузбашы керек. Моделдер калктын айрым топторун басмырлабашы керек. Бардык талдоо натыйжалары түшүндүрүлүүчү жана чечмеленүүчү болушу керек: кара кутулардын чечимдери маанилүү чечимдерди кабыл алуу үчүн ылайыктуу эмес.

жыйынтыктоо

2024-жылы маалымат илиминин негизги көйгөйлөрү маалыматтардын сапатына, компания менен байланышка, IT инфраструктурасына моделдердин интеграциясына жана болжолдоолордун тактыгы менен этикалык колдонуунун ортосундагы тең салмактуулукту издөөгө байланыштуу болот. Андан тышкары, маалымат илиминин методдорунун чөйрөсү көбүрөөк маалыматтар жеткиликтүү болгондон кийин жана аны иштетүү куралдары жеткиликтүү болгондон кийин кеңейет.

Бул шарттарда ийгиликке жетүү үчүн, маалымат илим адистери керек

1. Системалык ой жүгүртүүнү өнүктүрүү жана бизнес муктаждыктарын түшүнүү.
2. Жаңы ыкмаларды жана куралдарды үйрөнүүнү жана өздөштүрүүнү улантыңыз.
3. тиешелүү тармактарда эксперттер менен байланыш түзүү.
4. Маалыматтар менен иштөөдө этикалык принциптерди сыйлаңыз.

Ушундай жол менен гана маалымат илими чындап эле компаниялар жана жалпы коом үчүн баалуу активге айлана алат. Бул жол оңой болбосо да, сыйлык татыктуу.