2024 онд мэдээллийн шинжлэх ухааны гол сорилтууд

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь бизнесийн орчныг хурдацтай өөрчилж, компаниудад илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах, үйлчлүүлэгчдээ илүү сайн ойлгох боломжийг олгож байна. Мэргэжилтнүүдийн үзэж байгаагаар 2022 он гэхэд дата хэрэгсэл, платформын дэлхийн зах зээл аль хэдийн 128.000 тэрбум долларт хүрнэ.

Гэсэн хэдий ч өгөгдлийн шинжлэх ухааныг корпорацийн соёлд нэгтгэх нь олон нарийн төвөгтэй үйл явцтай холбоотой хэцүү үйл явц юм. 2024 онд мэдээллийн мэргэжилтнүүдэд тулгарах гол сорилтуудыг судалж, боломжит шийдлүүдэд дүн шинжилгээ хийцгээе.

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан гэж юу вэ?

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны гол зорилго нь бизнесүүдэд зорилгодоо хүрэхэд нь туслахын тулд өгөгдлөөс хэрэгтэй ойлголтыг олж авах явдал юм. Мэдээлэл судлаачийн ажил Үүнд маркетингийн кампанит ажлыг оновчтой болгох, үйлдвэрлэлийн үр ашгийг дээшлүүлэх, хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулах, шинэ бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг шинэчлэх зэрэг багтаж болно.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны хэрэглээ нь гайхалтай олон янз байдаг. Энд зарим жишээ байна:

• Бизнесийн шинжилгээ: хэрэглэгчийн сегментчилэл, эрэлтийг урьдчилан таамаглах, алдагдлын хүчин зүйлсийг тодорхойлох, хувь хүний ​​санал.
• Маркетинг: маркетингийн кампанит ажлын үр нөлөөг үнэлэх, үнэ, сурталчилгааг оновчтой болгох, хэрэглэгчийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах.
• Үйлдвэрлэл: тоног төхөөрөмжийн урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээ, нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчтой болгох, бүтээгдэхүүний чанарын хяналт.
• Эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ: эмнэлгийн зураг боловсруулах, эм боловсруулах, генетикийн өгөгдөлд суурилсан хувийн эмчилгээ.
• Хотын орчин: Замын хөдөлгөөний таамаглал, хотын үйлчилгээний үйл ажиллагааг оновчтой болгох, хиймэл дагуулын зураг ашиглан хууль бус барилга байгууламжийг илрүүлэх.

Энэ жагсаалтыг тодорхойгүй хугацаагаар сунгаж болно. Үндсэндээ өгөгдлийн шинжлэх ухааны аргуудыг дүн шинжилгээ хийхэд хангалттай өгөгдөл бүхий аль ч салбарт ашиглах боломжтой.

Мэдээллийн шинжлэх ухааны мэргэжилтнүүд ямар бэрхшээлтэй тулгардаг вэ?

Өгөгдөлтэй ажиллах нь ихэвчлэн дараах үе шатуудыг агуулна.

1. Бизнесийн асуудлын тодорхойлолт.
2. Мэдээлэл цуглуулах, бэлтгэх.
3. Хайгуулын мэдээллийн дүн шинжилгээ.
4. Урьдчилан таамаглах загварыг бий болгох, үнэлэх.
5. Бизнесийн үйл явцад загваруудыг ашиглах.
6. Загваруудыг хянах, тохируулах.

Эдгээр үе шат бүрт өгөгдөл судлаачид тодорхой сорилтуудтай тулгардаг.

Нэгдүгээрт, өгөгдлийн бэрхшээлтэй тулгардаг. Мэдээллийг ихэвчлэн янз бүрийн систем, формат, нарийвчлалын түвшинд хадгалдаг. Өгөгдөл нь бүрэн бус, хуучирсан эсвэл алдаа агуулсан байж болно. Тиймээс өгөгдөл судлаачид мэдээлэл цуглуулах, цэвэрлэх, бэлтгэхэд ихээхэн хэмжээний цаг зарцуулдаг (зарим тооцоогоор 80% хүртэл). Хиймэл оюун ухааны аргыг ашигладаг автоматжуулалтын хэрэгслүүд энэ асуудлыг хэсэгчлэн шийддэг. Нэмж дурдахад мэдээллийн чанар, бүрэн бүтэн байдлыг хангахын тулд компанийн багуудын хооронд хамтын ажиллагааны процессыг бий болгох шаардлагатай.

Хоёр дахь нийтлэг асуудал бол бизнесийн хангалтгүй оролцоо юм. Заримдаа бизнесийн нэгжийн хүсэлтийг тодорхой бус томъёолдог бөгөөд хэмжигдэхүйц параметртэй холбоогүй байдаг. Үүний үр дүнд төгс бүтээгдсэн ML загвар ч практикт боломжгүй байж болно. Тиймээс төслийн амжилтын шалгуурыг эхнээс нь тодорхойлж, хэлэлцүүлэгт сонирхогч бүх талуудыг оролцуулах нь нэн чухал юм. Хяналтын самбар болон өгөгдлийг дүрслэх хэрэгслүүд нь шинжээчид болон компаний хоорондын харилцаа холбоог сайжруулах үр дүнтэй хэрэгсэл юм.

Загвар нэвтрүүлэх үе шатанд ч бэрхшээл гарч болзошгүй. Урьдчилан таамаглах алгоритмуудыг компанийн одоо байгаа мэдээллийн технологийн дэд бүтцэд нэгтгэх нь инженерчлэлийн энгийн ажил биш юм. Машин сургалтын загварууд нь өгөгдлийн загвар нь цаг хугацааны явцад өөрчлөгдөж болох тул байнгын хяналт, шинэчлэлтийг шаарддаг. Загварын уян хатан байдал, мэдээллийн нууцлал, аюулгүй байдлын шаардлагуудын тэнцвэрийг олох нь чухал юм.

Эцэст нь хэлэхэд гол бэрхшээл бол мэргэшсэн боловсон хүчний хомсдол юм. Компаниудад мэдээллийн шинжилгээний орчин үеийн аргуудыг сайн мэддэг, програмчлалын мэдлэгтэй, бизнесийн асуудлыг шийдвэрлэх чадвартай мэргэжилтнүүд хэрэгтэй. Зах зээл дээр ийм олон талын мэргэжилтнүүд тийм ч олон байдаггүй. Шинжээчид, инженерүүд, компанийн төлөөлөгчдөөс бүрдсэн хөндлөн чиг үүрэг бүхий багийг бүрдүүлэх нь энэ зөрүүг арилгах нэг арга зам юм.

Мэдээллийн шинжлэх ухааны асуудлыг шийдвэрлэхэд хэрхэн зөв хандах вэ?

Мэдээжийн хэрэг, бүх нөхцөл байдалд тохирсон ганц жор байдаггүй. Гэсэн хэдий ч туршлагатай өгөгдөл судлаачид энэ аргыг ихэвчлэн дагаж мөрддөг:

1. Бизнесийн нөхцөл байдлыг ойлгох: Өгөгдлийг судлахын өмнө бэрхшээлийг сайтар ойлгож, хүссэн үр дүнг үйлчлүүлэгчтэй ярилцаж, амжилтын шалгуурыг тодорхойлох нь маш чухал юм.
2. Хайгуулын мэдээллийн шинжилгээ (EDA): Энэ үе шатанд өгөгдлийг судалж, цэвэрлэж, дүрслэн харуулна. Зорилго нь урьдчилсан таамаглал дэвшүүлж, өгөгдлийн хэв маягийн талаархи ерөнхий ойлголтыг олж авах явдал юм.
3. Лавлах загвар бүтээх: Нарийн төвөгтэй алгоритмуудыг туршихын өмнө энгийн загвар бүтээж, чанарыг нь үнэлэх нь зүйтэй. Энэ нь өгөгдөлд дохио байгаа эсэх, ирээдүйн загварыг юутай харьцуулж болохыг ойлгоход тусална.
4. Инженерийн болон онцлогийг сонгох: Төслийн амжилтыг голчлон тодорхойлдог гол үе шатуудын нэг. Онцлогуудыг зөв сонгох, бэлтгэх нь сайн өгөгдөл судлаачийг дунд зэргийн хүнээс ялгадаг.
5. Загвар сонгох, тааруулах: Төрөл бүрийн алгоритмуудыг турших, тэдгээрийн параметрүүдийг тохируулах, хөндлөн баталгаажуулалтаар дамжуулан чанарыг үнэлэх нь чухал юм. Загварыг хэтрүүлэхгүй байх нь чухал юм.
6. Загварыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх: Загварыг ашиглах нь өгөгдлийн инженерүүд, програмистууд болон DevOps-той хамтран ажиллахыг шаарддаг тусдаа бөгөөд чухал сэдэв юм. Тэд бодит нөхцөлд загварын тогтвортой, найдвартай ажиллагааг хангах ёстой.
7. Тасралтгүй хяналт, загварыг шинэчлэх: Өгөгдлийн шинжлэх ухааны загварууд нь статик олдвор биш, харин гүйцэтгэл нь цаг хугацааны явцад өөрчлөгдөж болох "амьд" биетүүд юм. Тэдгээрийг хянаж, шаардлагатай бол шинэ өгөгдөлтэй загваруудыг давтан сургах нь чухал юм.

Нэмж дурдахад өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтнүүд өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхтэй холбоотой ёс зүй, нууцлалын асуудалд онцгой анхаарал хандуулах ёстой. Хувийн мэдээллийг ашиглах нь хүний ​​эрхийг зөрчиж болохгүй. Загварууд нь хүн амын тодорхой бүлгийг ялгаварлан гадуурхах ёсгүй. Бүх шинжилгээний үр дүнг тайлбарлах, тайлбарлах боломжтой байх ёстой: хар хайрцагны шийдэл нь чухал шийдвэр гаргахад тохиромжгүй.

Дүгнэлт

2024 онд өгөгдлийн шинжлэх ухааны гол сорилтууд нь өгөгдлийн чанар, компанитай харилцах, мэдээллийн технологийн дэд бүтцэд загваруудыг нэгтгэх, таамаглалын үнэн зөв байдал, ёс зүйн хэрэглээний тэнцвэрийг хайхтай холбоотой байх болно. Цаашилбал, илүү их өгөгдөл бэлэн болж, түүнийг боловсруулах хэрэгслүүд илүү хүртээмжтэй болох тусам мэдээллийн шинжлэх ухааны аргуудын цар хүрээ байнга өргөжиж байх болно.

Эдгээр нөхцөлд амжилтанд хүрэхийн тулд мэдээллийн шинжлэх ухааны мэргэжилтнүүд заавал байх ёстой

1. Системийн сэтгэлгээг хөгжүүлж, бизнесийн хэрэгцээг ойлгох.
2. Үргэлжлүүлэн суралцаж, шинэ арга, хэрэгслийг эзэмших.
3. Холбогдох салбарын мэргэжилтнүүдтэй харилцаа холбоо тогтоох.
4. Өгөгдөлтэй ажиллахдаа ёс зүйн зарчмуудыг хүндэтгэ.

Зөвхөн ийм байдлаар л өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь компани болон нийгэмд үнэ цэнэтэй хөрөнгө болж чадна. Хэдийгээр энэ зам амаргүй ч шагнал нь үнэ цэнэтэй юм.