2024 ലെ ഡാറ്റാ സയൻസിൻ്റെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ
ഡാറ്റാ സയൻസ് ബിസിനസ്സ് ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിനെ അതിവേഗം പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, കമ്പനികളെ കൂടുതൽ വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു. വിദഗ്ധരുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, 2022 ഓടെ, ഡാറ്റ ടൂളുകളുടെയും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെയും ആഗോള വിപണി ഇതിനകം 128.000 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തും.
എന്നിരുന്നാലും, കോർപ്പറേറ്റ് സംസ്കാരത്തിലേക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസിനെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് നിരവധി സങ്കീർണ്ണതകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. 2024-ൽ ഡാറ്റാ പ്രൊഫഷണലുകൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ പരിശോധിച്ച് സാധ്യമായ പരിഹാരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാം.
എന്താണ് ഡാറ്റ സയൻസ്?
വിശാലമായി പറഞ്ഞാൽ, ബിസിനസ്സുകളെ അവരുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക എന്നതാണ് ഡാറ്റാ സയൻസിൻ്റെ ലക്ഷ്യം. ഒരു ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞൻ്റെ ജോലി മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യൽ, ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും നവീകരിക്കൽ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
ഡാറ്റ സയൻസിൻ്റെ പ്രയോഗം അവിശ്വസനീയമാംവിധം വൈവിധ്യപൂർണ്ണമാണ്. ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:
- ബിസിനസ്സ് വിശകലനം: ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം, ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം, ചോർച്ച ഘടകങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ, വ്യക്തിഗത ഓഫറുകൾ.
- മാർക്കറ്റിംഗ്: മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ വിലയിരുത്തൽ, വിലകളുടെയും പ്രമോഷനുകളുടെയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഉപഭോക്തൃ പ്രവണതകളുടെ പ്രവചനം.
- നിർമ്മാണം: പ്രവചനാത്മക ഉപകരണ പരിപാലനം, സപ്ലൈ ചെയിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം.
- ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം: മെഡിക്കൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, മയക്കുമരുന്ന് വികസനം, ജനിതക ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യക്തിഗത ചികിത്സ.
- നഗര പരിസ്ഥിതി: ട്രാഫിക് പ്രവചനം, മുനിസിപ്പൽ സേവന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഉപഗ്രഹ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അനധികൃത നിർമ്മാണം കണ്ടെത്തൽ.
ഈ ലിസ്റ്റ് അനിശ്ചിതമായി നീട്ടാം. അടിസ്ഥാനപരമായി, വിശകലനത്തിന് മതിയായ ഡാറ്റയുള്ള ഏത് മേഖലയിലും ഡാറ്റാ സയൻസ് രീതികൾ ബാധകമാണ്.
ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷണലുകൾ എന്ത് വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു?
ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സാധാരണയായി ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
- ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നത്തിൻ്റെ നിർവചനം.
- വിവരശേഖരണവും തയ്യാറാക്കലും.
- പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനം.
- പ്രവചന മാതൃകകളുടെ രൂപീകരണവും വിലയിരുത്തലും.
- ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളിൽ മോഡലുകളുടെ വിന്യാസം.
- മോഡലുകളുടെ നിരീക്ഷണവും ക്രമീകരണവും.
ഈ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ചില വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം.
ആദ്യം, ഡാറ്റ വെല്ലുവിളികൾ ഉണ്ട്. വിവരങ്ങൾ സാധാരണയായി വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിലും ഫോർമാറ്റുകളിലും ഗ്രാനുലാരിറ്റിയുടെ തലങ്ങളിലുമാണ് സംഭരിക്കുന്നത്. ഡാറ്റ അപൂർണ്ണമോ കാലഹരണപ്പെട്ടതോ പിശകുകളോ ആയിരിക്കാം. അതിനാൽ, ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഗണ്യമായ സമയം (ചില കണക്കുകൾ പ്രകാരം 80% വരെ) ശേഖരിക്കുന്നതിനും വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും തയ്യാറാക്കുന്നതിനും ചെലവഴിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകൾ ഈ പ്രശ്നം ഭാഗികമായി പരിഹരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും സമഗ്രതയും ഉറപ്പാക്കാൻ കമ്പനി ടീമുകൾക്കിടയിൽ സഹകരണ പ്രക്രിയകൾ സ്ഥാപിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
രണ്ടാമത്തെ പൊതുവായ പ്രശ്നം അപര്യാപ്തമായ ബിസിനസ്സ് പങ്കാളിത്തമാണ്. ചിലപ്പോൾ ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ അവ്യക്തമായി രൂപപ്പെടുത്തുകയും അളക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താതിരിക്കുകയും ചെയ്യും. തൽഫലമായി, തികച്ചും നിർമ്മിച്ച ഒരു ML മോഡൽ പോലും പ്രായോഗികമായി അപ്രായോഗികമായിരിക്കും. അതിനാൽ, തുടക്കം മുതൽ പ്രോജക്റ്റ് വിജയ മാനദണ്ഡം നിർവചിക്കുകയും താൽപ്പര്യമുള്ള എല്ലാ കക്ഷികളെയും അവരുടെ ചർച്ചയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. അനലിസ്റ്റുകളും കമ്പനിയും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ ഉപകരണങ്ങളാണ് ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകളും.
മോഡൽ വിന്യാസ ഘട്ടത്തിലും വെല്ലുവിളികൾ ഉണ്ടാകാം. കമ്പനിയുടെ നിലവിലുള്ള ഐടി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലേക്ക് പ്രവചനാത്മക അൽഗോരിതങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് നിസ്സാരമല്ലാത്ത എഞ്ചിനീയറിംഗ് ജോലിയാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് നിരന്തരമായ നിരീക്ഷണവും അപ്‌ഡേറ്റും ആവശ്യമാണ്, കാരണം ഡാറ്റ പാറ്റേണുകൾ കാലക്രമേണ മാറാം. മോഡൽ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, ഡാറ്റ രഹസ്യാത്മകത, സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ ഒരു ബാലൻസ് കണ്ടെത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
അവസാനമായി, ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി യോഗ്യതയുള്ള ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ കുറവാണ്. ആധുനിക ഡാറ്റാ വിശകലന രീതികളിൽ നന്നായി അറിയാവുന്ന, പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ പ്രാവീണ്യമുള്ള, ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള കഴിവുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ കമ്പനികൾക്ക് ആവശ്യമാണ്. വിപണിയിൽ ഇത്രയും വൈവിധ്യമാർന്ന പ്രൊഫഷണലുകളില്ല. വിശകലന വിദഗ്ധർ, എഞ്ചിനീയർമാർ, കമ്പനി പ്രതിനിധികൾ എന്നിവരടങ്ങുന്ന ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ടീമുകൾ രൂപീകരിക്കുന്നത് ഈ വിടവ് നികത്താനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്.
ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനെ എങ്ങനെ ശരിയായി സമീപിക്കാം?
തീർച്ചയായും, എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങൾക്കും ഒരൊറ്റ പാചകക്കുറിപ്പ് ഇല്ല. എന്നിരുന്നാലും, പരിചയസമ്പന്നരായ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ സാധാരണയായി ഈ സമീപനം പിന്തുടരുന്നു:
- ബിസിനസ്സ് സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കുക: ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ബുദ്ധിമുട്ട് നന്നായി മനസ്സിലാക്കുകയും ക്ലയൻ്റുമായി ആവശ്യമുള്ള ഫലം ചർച്ച ചെയ്യുകയും വിജയ മാനദണ്ഡം നിർവചിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
- പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനം (EDA): ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രാഥമിക അനുമാനങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുകയും ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ ധാരണ നേടുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
- ഒരു റഫറൻസ് മോഡലിൻ്റെ നിർമ്മാണം: സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു ലളിതമായ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുകയും അതിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് ഉചിതമാണ്. ഡാറ്റയിൽ ഒരു സിഗ്നൽ ഉണ്ടോ എന്നും ഭാവി മോഡലിനെ താരതമ്യം ചെയ്യാമെന്നും ഇത് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
- എഞ്ചിനീയറിംഗും ഫീച്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കലും: പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ വിജയത്തെ പ്രധാനമായും നിർണ്ണയിക്കുന്ന പ്രധാന ഘട്ടങ്ങളിലൊന്ന്. ഫീച്ചറുകളുടെ ശരിയായ തിരഞ്ഞെടുപ്പും തയ്യാറെടുപ്പും ഒരു നല്ല ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റിനെ ഒരു സാധാരണക്കാരനിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നു.
- മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കലും ട്യൂണിംഗും: വിവിധ അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതും അവയുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതും ക്രോസ്-വാലിഡേഷനിലൂടെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തുന്നതും പ്രധാനമാണ്. മോഡൽ അമിതമായി ഘടിപ്പിച്ചിട്ടില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
- പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് മോഡൽ വിന്യസിക്കുന്നു: മോഡൽ വിന്യസിക്കുന്നത് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ, പ്രോഗ്രാമർമാർ, DevOps എന്നിവരുമായി സഹകരിക്കേണ്ട ഒരു പ്രത്യേകവും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ വിഷയമാണ്. യഥാർത്ഥ സാഹചര്യങ്ങളിൽ മോഡലിൻ്റെ സുസ്ഥിരവും വിശ്വസനീയവുമായ പ്രവർത്തനം അവർ ഉറപ്പാക്കണം.
- തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണവും മോഡൽ അപ്‌ഡേറ്റും: ഡാറ്റാ സയൻസ് മോഡലുകൾ സ്റ്റാറ്റിക് ആർട്ടിഫാക്‌റ്റുകളല്ല, മറിച്ച് കാലക്രമേണ പ്രകടനം മാറാൻ കഴിയുന്ന "ജീവനുള്ള" എൻ്റിറ്റികളാണ്. അവ നിരീക്ഷിക്കുകയും ആവശ്യമെങ്കിൽ പുതിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകളെ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
കൂടാതെ, ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷണലുകൾ ഡാറ്റ വിശകലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ധാർമ്മികവും സ്വകാര്യവുമായ പ്രശ്നങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ ചെലുത്തണം. വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുടെ ഉപയോഗം മനുഷ്യാവകാശ ലംഘനമാകരുത്. മാതൃകകൾ ചില ജനസംഖ്യാ വിഭാഗങ്ങളോട് വിവേചനം കാണിക്കരുത്. എല്ലാ വിശകലന ഫലങ്ങളും വിശദീകരിക്കാവുന്നതും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതുമായിരിക്കണം: പ്രധാനപ്പെട്ട തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് പരിഹാരങ്ങൾ അനുയോജ്യമല്ല.
തീരുമാനം
2024-ലെ ഡാറ്റാ സയൻസിൻ്റെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ ഡാറ്റ നിലവാരം, കമ്പനിയുമായുള്ള ആശയവിനിമയം, ഐടി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലേക്ക് മോഡലുകളുടെ സംയോജനം, പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയും ധാർമ്മിക ഉപയോഗവും തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥയ്ക്കുള്ള തിരയൽ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതായിരിക്കും. കൂടാതെ, കൂടുതൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുന്നതിനനുസരിച്ച് ഡാറ്റാ സയൻസ് രീതികളുടെ വ്യാപ്തി നിരന്തരം വികസിക്കുകയും അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും.
ഈ അവസ്ഥകളിൽ വിജയിക്കാൻ, ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷണലുകൾ വേണം
- സിസ്റ്റം ചിന്തകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുക.
- പുതിയ രീതികളും ഉപകരണങ്ങളും പഠിക്കുന്നതും മാസ്റ്റേഴ്സ് ചെയ്യുന്നതും തുടരുക.
- ബന്ധപ്പെട്ട മേഖലകളിലെ വിദഗ്ധരുമായി ആശയവിനിമയം സ്ഥാപിക്കുക.
- ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ധാർമ്മിക തത്വങ്ങൾ മാനിക്കുക.
ഈ വിധത്തിൽ മാത്രമേ ഡാറ്റാ സയൻസിന് കമ്പനികൾക്കും സമൂഹത്തിനും മൊത്തത്തിൽ ഒരു വിലപ്പെട്ട സ്വത്തായി മാറാൻ കഴിയൂ. ഈ പാത എളുപ്പമല്ലെങ്കിലും, പ്രതിഫലം വിലമതിക്കുന്നു.