د ډیټا ساینس په ګړندۍ توګه د سوداګرۍ منظره بدلوي ، شرکتونو ته وړتیا ورکوي چې ډیر باخبره پریکړې وکړي او خپل پیرودونکي ښه پوه کړي. د کارپوهانو په وینا، تر 2022 پورې به د ډیټا وسیلو او پلیټ فارمونو نړیوال بازار لا دمخه 128.000 ملیارد ډالرو ته رسیدلی وي.
په هرصورت، په کارپوریټ کلتور کې د ډیټا ساینس ادغام یو ستونزمن پروسه ده چې د ډیری پیچلتیاوو سره تړاو لري. راځئ چې اصلي ننګونو ته پام وکړو چې د ډیټا متخصصین به په 2024 کې ورسره مخ وي او ممکنه حلونه تحلیل کړي.
د معلوماتو ساینس څه شی دی؟
په پراخه توګه خبرې کول، د ډیټا ساینس هدف د ډیټا څخه ګټور لیدونه استخراج کول دي ترڅو سوداګرۍ سره د دوی اهدافو ترلاسه کولو کې مرسته وکړي. د ډیټا ساینس پوه دنده پدې کې ممکن د بازارموندنې کمپاینونو اصلاح کول، د تولید موثریت ښه کول، د پیرودونکو تجربه ښه کول، یا د نویو محصولاتو او خدماتو نوښت شامل وي.
د ډیټا ساینس پلي کول خورا متفاوت دي. دلته ځینې مثالونه دي:
- د سوداګرۍ تحلیل: د پیرودونکو ویش، د غوښتنې وړاندوینه، د فکتورونو پیژندل، شخصي وړاندیزونه.
- بازار موندنه: د بازارموندنې کمپاینونو اغیزمنتوب ارزونه، د قیمتونو او ترویجونو اصلاح کول، او د مصرف کونکو رجحاناتو وړاندوینه.
- تولید: د وړاندوینې تجهیزاتو ساتنه، د اکمالاتو سلسله اصلاح کول، د محصول کیفیت کنټرول.
- روغتیا پاملرنه: د طبي عکس پروسس کول، د مخدره توکو پراختیا، د جینیاتي معلوماتو پراساس شخصي درملنه.
- ښاري چاپیریال: د ترافیک وړاندوینه، د ښاروالۍ د خدماتو عملیات اصلاح کول، د سپوږمکۍ عکسونو په کارولو سره د غیرقانوني ودانیو کشف.
دا لیست ممکن د نامعلوم وخت لپاره وغځول شي. په لازمي ډول ، د ډیټا ساینس میتودونه په هره برخه کې د تحلیل لپاره کافي ډیټا سره پلي کیږي.
د ډیټا ساینس متخصصین له کومو ننګونو سره مخ دي؟
د معلوماتو سره کار کول معمولا لاندې مرحلې لري:
- د سوداګرۍ ستونزې تعریف.
- د معلوماتو راټولول او چمتو کول.
- د معلوماتو تحلیلي تحلیل.
- د وړاندوینې ماډلونو رامینځته کول او ارزونه.
- د سوداګرۍ پروسو کې د ماډلونو ځای په ځای کول.
- د موډلونو څارنه او تنظیم کول.
په دې هر پړاو کې، د معلوماتو ساینس پوهان ممکن د ځینو ننګونو سره مخ شي.
لومړی، د معلوماتو ننګونې شتون لري. معلومات معمولا په مختلفو سیسټمونو، بڼو او د ګرانولریت کچه ساتل کیږي. معلومات ممکن نیمګړي، زاړه، یا غلطۍ ولري. نو ځکه، د معلوماتو ساینس پوهان د پام وړ وخت مصرفوي (د ځینو اټکلونو له مخې تر 80٪ پورې) د معلوماتو راټولولو، پاکولو او چمتو کولو لپاره. د اتوماتیک وسیلې چې د مصنوعي استخباراتو میتودونه کاروي تر یوې اندازې دا ستونزه حل کوي. سربیره پردې، دا اړینه ده چې د شرکت ټیمونو ترمنځ د همکارۍ پروسې رامینځته کړي ترڅو د معلوماتو کیفیت او بشپړتیا ډاډمن شي.
دویمه عامه ستونزه د سوداګرۍ ناکافي ښکیلتیا ده. ځینې وختونه د سوداګرۍ واحد غوښتنې په ناڅرګند ډول ترتیب شوي او د اندازه کولو وړ پیرامیټونو سره تړاو نلري. د پایلې په توګه، حتی یو بشپړ جوړ شوی ML ماډل په عمل کې غیر عملي کیدی شي. له همدې امله، دا مهمه ده چې د پروژې بریالیتوب معیارونه له پیل څخه تعریف کړئ او د دوی په بحث کې ټولې ښکیلې خواوې شاملې کړئ. ډشبورډونه او د معلوماتو لید وسیلې د تحلیل کونکو او شرکت ترمینځ د اړیکو ښه کولو لپاره مؤثره وسیلې دي.
ننګونې ممکن د ماډل پلي کولو مرحلې په جریان کې هم رامینځته شي. د شرکت موجوده IT زیربنا کې د وړاندوینې الګوریتمونو ادغام یو غیر معمولي انجینري دنده ده. د ماشین زده کړې ماډلونه دوامداره څارنې او تازه کولو ته اړتیا لري ځکه چې د معلوماتو نمونې د وخت په تیریدو سره بدلیدلی شي. دا مهمه ده چې د ماډل انعطاف، د معلوماتو محرمیت، او امنیتي اړتیاو ترمنځ توازن ومومئ.
په پای کې، یوه لویه ننګونه د وړ پرسونل کمښت دی. شرکتونه متخصصینو ته اړتیا لري چې د عصري معلوماتو تحلیل میتودونو کې ښه پوهه ولري، په پروګرام کولو کې مهارت ولري، او د سوداګرۍ ستونزې حل کولو مهارتونه ولري. په بازار کې دا څو اړخیزه مسلکیان شتون نلري. د شنونکو، انجنیرانو، او د شرکت استازو څخه د کراس-فعال ټیمونو جوړول د دې تشې د ډکولو یوه لاره ده.
د ډیټا ساینس ستونزو حل کولو لپاره په سمه توګه څنګه چلند وکړئ؟
یقینا، د ټولو حالتونو لپاره هیڅ یو ترکیب شتون نلري. په هرصورت، تجربه لرونکي ډیټا ساینس پوهان معمولا دا طریقه تعقیبوي:
- د سوداګرۍ شرایط وپیژنئ: مخکې له دې چې ډیټا ته لاړشئ، دا مهمه ده چې په سختۍ سره په بشپړه توګه پوه شئ، د پیرودونکي سره د مطلوب پایلې په اړه بحث وکړئ، او د بریالیتوب معیارونه تعریف کړئ.
- د اکتشافي معلوماتو تحلیل (EDA): پدې مرحله کې، ډاټا سپړنه، پاکه او لیدل کیږي. موخه دا ده چې لومړنۍ فرضیه جوړه کړئ او په ډاټا کې د نمونو عمومي پوهه ترلاسه کړئ.
- د حوالې ماډل جوړول: د پیچلو الګوریتمونو سره تجربه کولو دمخه، دا مشوره ورکول کیږي چې یو ساده ماډل جوړ کړئ او د هغې کیفیت ارزونه وکړئ. دا مرسته کوي پوه شي چې آیا په ډاټا کې سیګنال شتون لري او د راتلونکي ماډل سره پرتله کیدی شي.
- انجنیري او د ځانګړتیاوو انتخاب: یو له مهمو مرحلو څخه چې په لویه کچه د پروژې بریالیتوب ټاکي. د ځانګړتیاوو مناسب انتخاب او چمتو کول یو ښه ډیټا ساینس پوه له منځني څخه توپیر کوي.
- د ماډل انتخاب او ټوننګ: دا مهمه ده چې مختلف الګوریتمونه و ازموئ، د دوی پیرامیټونه تنظیم کړئ او کیفیت د کراس تایید له لارې ارزونه وکړئ. دا اړینه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې ماډل ډیر نه وي.
- تولید ته د ماډل ځای په ځای کول: د ماډل ځای په ځای کول یوه جلا او مهمه موضوع ده چې د ډیټا انجینرانو ، برنامه کونکو او DevOps سره همکارۍ ته اړتیا لري. دوی باید په ریښتیني شرایطو کې د ماډل باثباته او د باور وړ عملیات یقیني کړي.
- دوامداره نظارت او د ماډل تازه کول: د ډیټا ساینس ماډلونه جامد آثار ندي ، بلکه "ژوندی" ادارې دي چې فعالیت یې د وخت په تیریدو سره بدلیدلی شي. دا اړینه ده چې دوی وڅارئ او د اړتیا په صورت کې د نوي ډیټا سره موډلونه وروزل.
سربیره پردې ، د ډیټا ساینس متخصصین باید د ډیټا تحلیل پورې اړوند اخلاقي او محرمیت مسلو ته نږدې پاملرنه وکړي. د شخصي معلوماتو کارول باید د بشري حقونو سرغړونه ونه کړي. ماډلونه باید د نفوسو د ځانګړو ډلو په وړاندې تبعیض ونه کړي. د تحلیل ټولې پایلې باید د توضیح او تشریح وړ وي: د تور بکس حلونه د مهمو پریکړو کولو لپاره مناسب ندي.
پایله
په 2024 کې د ډیټا ساینس لپاره اصلي ننګونې به د ډیټا کیفیت ، له شرکت سره اړیکه ، د معلوماتي ټیکنالوژۍ زیربنا کې د ماډلونو ادغام او د وړاندوینو دقت او اخلاقي کارونې ترمینځ د توازن لټون پورې اړه ولري. سربیره پردې ، د ډیټا ساینس میتودونو ساحه به په دوامداره توګه پراخه شي ځکه چې ډیر ډیټا شتون لري او د پروسس کولو وسیلې یې د لاسرسي وړ کیږي.
پدې شرایطو کې بریالي کیدو لپاره ، د ډیټا ساینس متخصصین باید
- د فکر کولو سیسټم رامینځته کړئ او د سوداګرۍ اړتیاو باندې پوه شئ.
- د نوي میتودونو او وسیلو زده کړې او ماسټر کولو ته دوام ورکړئ.
- په اړونده برخو کې د متخصصینو سره اړیکه ټینګه کړئ.
- د معلوماتو سره کار کولو پر مهال اخلاقي اصولو ته درناوی وکړئ.
یوازې پدې توګه کولی شي د ډیټا ساینس واقعیا د شرکتونو او ټولنې دواړو لپاره ارزښتناکه شتمني شي. که څه هم دا لاره اسانه نه ده، د انعام ارزښت لري.