ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 2022 ਤੱਕ, ਡੇਟਾ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ $ 128.000 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ.
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਜਿਹਨਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ 2024 ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਕੀ ਹੈ?
ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ ਕੱਢਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਕੰਮ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ, ਉਤਪਾਦਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ, ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਭਿੰਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
- ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਗਾਹਕ ਵੰਡ, ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਮੰਥਨ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ।
- ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ: ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ, ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ।
- ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ: ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ, ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਉਤਪਾਦ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ।
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ: ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ, ਜੈਨੇਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ।
- ਸ਼ਹਿਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ: ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਮਿਉਂਸਪਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਉਸਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
ਇਸ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਅਣਮਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਧੀਆਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ.
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨਾ।
- ਖੋਜੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ।
- ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ।
- ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਵਸਥਾ.
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ. ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਅਤੇ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਿਟੀ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਅਧੂਰਾ, ਪੁਰਾਣਾ, ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ (ਕੁਝ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੁਆਰਾ 80% ਤੱਕ) ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਦੂਜੀ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇਕਾਈ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ML ਮਾਡਲ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ IT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਮ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਪੈਟਰਨ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਲਚਕਤਾ, ਡਾਟਾ ਗੁਪਤਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਯੋਗ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਹੁਨਰ ਹੋਣ। ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹਨ. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਾਂ ਦੀਆਂ ਬਣੀਆਂ ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ?
ਯਕੀਨਨ, ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕਲਾ ਵਿਅੰਜਨ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝੋ: ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣਾ, ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (EDA): ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਾਫ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਸ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ: ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਮੱਧਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੁਆਰਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿਟ ਨਾ ਹੋਵੇ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਅਤੇ DevOps ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
- ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ: ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਡਲ ਸਥਿਰ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ "ਜੀਵਤ" ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਆਬਾਦੀ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਵਿਤਕਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਤੀਜੇ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਹੱਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
2024 ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ, IT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਖੋਜ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ
- ਸੋਚਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
- ਨਵੇਂ ਢੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ।
- ਸਬੰਧਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ।
- ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰੋ।
ਕੇਵਲ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਸਮਾਜ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਰਸਤਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਨਾਮ ਇਸ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ.