डाटा विज्ञानले व्यापार परिदृश्यलाई द्रुत रूपमा परिवर्तन गर्दैछ, कम्पनीहरूलाई थप सूचित निर्णयहरू गर्न र आफ्ना ग्राहकहरूलाई अझ राम्रोसँग बुझ्न सक्षम बनाउँदैछ। विज्ञहरूका अनुसार सन् २०२२ सम्ममा डाटा उपकरण र प्लेटफर्मको विश्वव्यापी बजार १२८ अर्ब डलर पुगेको छ ।
यद्यपि, डेटा विज्ञानलाई कर्पोरेट संस्कृतिमा एकीकृत गर्नु धेरै जटिलताहरूसँग सम्बन्धित एक कठिन प्रक्रिया हो। 2024 मा डाटा पेशेवरहरूले सामना गर्ने मुख्य चुनौतिहरूको खोजी गरौं र सम्भावित समाधानहरूको विश्लेषण गरौं।
डाटा विज्ञान के हो?
व्यापक रूपमा भन्नुपर्दा, डाटा विज्ञानको लक्ष्य भनेको व्यवसायहरूलाई उनीहरूको लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न मद्दत गर्न डाटाबाट उपयोगी अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्नु हो। डाटा वैज्ञानिकको काम यसले मार्केटिङ अभियानहरू अनुकूलन गर्न, उत्पादन दक्षता सुधार गर्न, ग्राहक अनुभव सुधार गर्न, वा नयाँ उत्पादन र सेवाहरू नवाचार समावेश गर्न सक्छ।
डाटा विज्ञान को आवेदन अविश्वसनीय रूप देखि विविध छ। यहाँ केही उदाहरणहरू छन्:
- व्यापार विश्लेषण: ग्राहक विभाजन, माग पूर्वानुमान, मंथन कारकहरूको पहिचान, व्यक्तिगत प्रस्तावहरू।
- मार्केटिङ: मार्केटिङ अभियानहरूको प्रभावकारिताको मूल्याङ्कन, मूल्य र प्रवर्द्धनहरूको अनुकूलन, र उपभोक्ता प्रवृत्तिहरूको भविष्यवाणी।
- निर्माण: भविष्यवाणी उपकरण मर्मत, आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, उत्पादन गुणस्तर नियन्त्रण।
- स्वास्थ्य सेवा: चिकित्सा छवि प्रशोधन, औषधि विकास, आनुवंशिक डेटामा आधारित व्यक्तिगत उपचार।
- सहरी वातावरण: ट्राफिक भविष्यवाणी, नगरपालिका सेवा सञ्चालनको अनुकूलन, उपग्रह छविहरू प्रयोग गरी अवैध निर्माणको पहिचान।
यो सूची अनिश्चित कालको लागि विस्तार गर्न सकिन्छ। अनिवार्य रूपमा, डेटा विज्ञान विधिहरू विश्लेषणको लागि पर्याप्त डेटाको साथ कुनै पनि क्षेत्रमा लागू हुन्छन्।
डाटा विज्ञान पेशेवरहरूले के चुनौतीहरू सामना गर्छन्?
डाटासँग काम गर्दा सामान्यतया निम्न चरणहरू समावेश हुन्छन्:
- व्यापार समस्या को परिभाषा।
- डाटा संकलन र तयारी।
- अन्वेषण डेटा विश्लेषण।
- भविष्यवाणी मोडेलहरूको सिर्जना र मूल्याङ्कन।
- व्यापार प्रक्रिया मा मोडेल को तैनाती।
- मोडेलहरूको अनुगमन र समायोजन।
यी प्रत्येक चरणहरूमा, डाटा वैज्ञानिकहरूले निश्चित चुनौतीहरूको सामना गर्न सक्छन्।
पहिलो, त्यहाँ डाटा चुनौतीहरू छन्। जानकारी सामान्यतया विभिन्न प्रणाली, ढाँचा र ग्रेन्युलेरिटीको स्तरहरूमा भण्डारण गरिन्छ। डाटा अपूर्ण, पुरानो, वा त्रुटिहरू समावेश हुन सक्छ। तसर्थ, डेटा वैज्ञानिकहरूले डेटा सङ्कलन, सफा गर्न र तयारी गर्न धेरै समय (केही अनुमानहरूद्वारा 80% सम्म) खर्च गर्छन्। कृत्रिम बुद्धिमत्ता विधिहरू प्रयोग गर्ने स्वचालन उपकरणहरूले आंशिक रूपमा यो समस्या समाधान गर्दछ। थप रूपमा, डाटा गुणस्तर र अखण्डता सुनिश्चित गर्न कम्पनी टोलीहरू बीच सहयोगी प्रक्रियाहरू स्थापना गर्न आवश्यक छ।
दोस्रो सामान्य समस्या अपर्याप्त व्यापार संलग्नता हो। कहिलेकाहीँ व्यापार एकाइ अनुरोधहरू अस्पष्ट रूपमा तयार हुन्छन् र मापन योग्य प्यारामिटरहरूसँग लिङ्क हुँदैनन्। नतिजाको रूपमा, पूर्ण रूपमा निर्मित एमएल मोडेल पनि व्यवहारमा अव्यावहारिक हुन सक्छ। तसर्थ, प्रारम्भदेखि नै परियोजनाको सफलताको मापदण्ड परिभाषित गर्न र सबै सरोकारवाला पक्षहरूलाई उनीहरूको छलफलमा समावेश गर्न महत्त्वपूर्ण छ। ड्यासबोर्डहरू र डाटा भिजुअलाइजेशन उपकरणहरू विश्लेषकहरू र कम्पनी बीच सञ्चार सुधार गर्न प्रभावकारी उपकरणहरू हुन्।
मोडेल डिप्लोइमेन्ट चरणमा चुनौतीहरू पनि आउन सक्छन्। कम्पनीको अवस्थित IT पूर्वाधारमा भविष्यवाणी गर्ने एल्गोरिदमहरू एकीकृत गर्नु एक गैर-तुच्छ ईन्जिनियरिङ् कार्य हो। मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई निरन्तर निगरानी र अद्यावधिक गर्न आवश्यक छ किनभने डेटा ढाँचाहरू समयसँगै परिवर्तन हुन सक्छ। यो मोडेल लचिलोपन, डाटा गोपनीयता, र सुरक्षा आवश्यकताहरू बीच सन्तुलन खोज्न महत्त्वपूर्ण छ।
अन्तमा, एउटा ठूलो चुनौती भनेको दक्ष जनशक्तिको अभाव हो। कम्पनीहरूलाई विशेषज्ञहरू चाहिन्छ जो आधुनिक डेटा विश्लेषण विधिहरूमा राम्रोसँग जान्छन्, प्रोग्रामिङमा दक्ष छन्, र व्यापार समस्याहरू समाधान गर्न सीपहरू छन्। बजारमा यो बहुमुखी पेशेवरहरू धेरै छैनन्। विश्लेषकहरू, इन्जिनियरहरू, र कम्पनी प्रतिनिधिहरू मिलेर क्रस-कार्यात्मक टोलीहरू गठन गर्नु यो खाडललाई पूरा गर्ने एउटा तरिका हो।
डाटा विज्ञान समस्याहरू समाधान गर्न कसरी सही तरिकाले पहुँच गर्ने?
निस्सन्देह, सबै परिस्थितिहरूको लागि कुनै एकल नुस्खा छैन। यद्यपि, अनुभवी डेटा वैज्ञानिकहरूले सामान्यतया यो दृष्टिकोण पछ्याउँछन्:
- व्यापार सन्दर्भ बुझ्नुहोस्: डेटामा डुब्नु अघि, कठिनाइलाई राम्ररी बुझ्न, ग्राहकसँग इच्छित परिणामको बारेमा छलफल गर्न र सफलताको मापदण्ड परिभाषित गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
- अन्वेषण डेटा विश्लेषण (EDA): यस चरणमा, डाटा अन्वेषण, सफा र दृश्यात्मक छ। लक्ष्य भनेको प्रारम्भिक परिकल्पनाहरू तयार गर्नु र डेटामा रहेका ढाँचाहरूको सामान्य बुझाइ प्राप्त गर्नु हो।
- सन्दर्भ मोडेलको निर्माण: जटिल एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्नु अघि, यो एक साधारण मोडेल निर्माण गर्न र यसको गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न सल्लाह दिइन्छ। यसले डेटामा संकेत छ कि छैन र भविष्यको मोडेललाई केसँग तुलना गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न मद्दत गर्छ।
- ईन्जिनियरिङ् र सुविधा चयन: मुख्य चरणहरू मध्ये एक जसले ठूलो मात्रामा परियोजनाको सफलता निर्धारण गर्दछ। सुविधाहरूको उचित चयन र तयारीले राम्रो डेटा वैज्ञानिकलाई सामान्यभन्दा फरक पार्छ।
- मोडेल चयन र ट्युनिङ: विभिन्न एल्गोरिदमहरू परीक्षण गर्न, तिनीहरूको प्यारामिटरहरू समायोजन गर्न र क्रस-प्रमाणीकरण मार्फत गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ कि मोडेल ओभरफिट छैन।
- मोडेललाई उत्पादनमा डिप्लोइ गर्दै: मोडेल डिप्लोइ गर्ने एउटा छुट्टै र महत्त्वपूर्ण विषय हो जसमा डेटा इन्जिनियरहरू, प्रोग्रामरहरू, र DevOps सँग सहकार्य आवश्यक हुन्छ। तिनीहरूले वास्तविक अवस्थामा मोडेलको स्थिर र भरपर्दो सञ्चालन सुनिश्चित गर्नुपर्छ।
- निरन्तर अनुगमन र मोडेल अद्यावधिक गर्दै: डाटा विज्ञान मोडेलहरू स्थिर कलाकृतिहरू होइनन्, बरु "जीवित" संस्थाहरू हुन् जसको कार्यसम्पादन समयसँगै परिवर्तन हुन सक्छ। तिनीहरूलाई निगरानी गर्न र आवश्यक भएमा नयाँ डेटाको साथ मोडेलहरूलाई पुन: तालिम दिन आवश्यक छ।
थप रूपमा, डाटा विज्ञान पेशेवरहरूले डाटा विश्लेषणसँग सम्बन्धित नैतिक र गोपनीयता मुद्दाहरूमा ध्यान दिनु पर्छ। व्यक्तिगत डाटाको प्रयोगले मानवअधिकार उल्लङ्घन गर्नु हुँदैन। मोडेलहरूले निश्चित जनसंख्या समूहहरू विरुद्ध भेदभाव गर्नु हुँदैन। सबै विश्लेषण परिणामहरू व्याख्यायोग्य र व्याख्यायोग्य हुनुपर्छ: ब्ल्याक बक्स समाधानहरू महत्त्वपूर्ण निर्णयहरू गर्न उपयुक्त छैनन्।
निष्कर्ष
2024 मा डेटा विज्ञानका लागि मुख्य चुनौतीहरू डेटा गुणस्तर, कम्पनीसँग सञ्चार, आईटी पूर्वाधारमा मोडेलहरूको एकीकरण र भविष्यवाणीहरूको शुद्धता र नैतिक प्रयोग बीच सन्तुलनको खोजीसँग सम्बन्धित हुनेछन्। यसबाहेक, डाटा विज्ञान विधिहरूको दायरा लगातार विस्तार हुनेछ किनकि थप डाटा उपलब्ध हुन्छ र यसलाई प्रशोधन गर्ने उपकरणहरू थप पहुँचयोग्य हुन्छन्।
यी सर्तहरूमा सफल हुन, डाटा विज्ञान पेशेवरहरू हुनुपर्छ
- प्रणाली सोच विकास गर्नुहोस् र व्यापार आवश्यकताहरू बुझ्नुहोस्।
- नयाँ विधि र उपकरणहरू सिक्न र मास्टर गर्न जारी राख्नुहोस्।
- सम्बन्धित क्षेत्रहरूमा विशेषज्ञहरूसँग सञ्चार स्थापना गर्नुहोस्।
- डाटासँग काम गर्दा नैतिक सिद्धान्तहरूको सम्मान गर्नुहोस्।
केवल यस तरीकाले डाटा विज्ञान साँच्चै दुवै कम्पनी र समग्र रूपमा समाजको लागि एक मूल्यवान सम्पत्ति बन्न सक्छ। यद्यपि यो बाटो सजिलो छैन, इनाम यसको लायक छ।