ڊيٽا سائنس تيزيءَ سان ڪاروباري منظرنامي کي تبديل ڪري رهي آهي، ڪمپنين کي وڌيڪ باخبر فيصلا ڪرڻ ۽ انهن جي گراهڪن کي بهتر سمجهڻ جي قابل بڻائي ٿي. ماهرن جي مطابق، 2022 تائين، ڊيٽا ٽولز ۽ پليٽ فارمن جي عالمي مارڪيٽ اڳ ۾ ئي 128.000 بلين ڊالر تائين پهچي چڪي آهي.
بهرحال، ڊيٽا سائنس کي ڪارپوريٽ ڪلچر ۾ ضم ڪرڻ هڪ مشڪل عمل آهي جيڪو ڪيترن ئي پيچيدگين سان لاڳاپيل آهي. اچو ته مکيه چيلينجز کي ڳوليون جيڪي ڊيٽا جا ماهر 2024 ۾ منهن ڪندا ۽ ممڪن حلن جو تجزيو ڪندا.
ڊيٽا سائنس ڇا آهي؟
وسيع طور تي ڳالهائڻ، ڊيٽا سائنس جو مقصد ڊيٽا مان مفيد بصيرت ڪڍڻ آهي ڪاروبار کي انهن جي مقصدن حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاء. ڊيٽا سائنسدان جي نوڪري اهو شامل ٿي سگھي ٿو مارڪيٽنگ مهم کي بهتر ڪرڻ، پيداوار جي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ، ڪسٽمر تجربو کي بهتر ڪرڻ، يا نئين شين ۽ خدمتن کي جدت ڏيڻ.
ڊيٽا سائنس جي ايپليڪيشن ناقابل اعتبار حد تائين متنوع آهي. هتي ڪجهه مثال آهن:
- ڪاروباري تجزيو: گراهڪ جي ڀاڱيداري، طلب جي اڳڪٿي، ڇنڊڇاڻ جي عنصر جي سڃاڻپ، ذاتي پيشڪش.
- مارڪيٽنگ: مارڪيٽنگ مهمن جي اثرائتي جو جائزو، قيمتن ۽ واڌاري جي اصلاح، ۽ صارفين جي رجحانات جي اڳڪٿي.
- پيداوار: اڳڪٿي واري سامان جي سار سنڀال، سپلائي چين جي اصلاح، پيداوار جي معيار جو ڪنٽرول.
- صحت جي سنڀال: طبي تصوير پروسيسنگ، دوا جي ترقي، جينياتي ڊيٽا جي بنياد تي ذاتي علاج.
- شهري ماحول: ٽرئفڪ جي اڳڪٿي، ميونسپل سروسز جي آپريشن کي بهتر ڪرڻ، سيٽلائيٽ تصويرون استعمال ڪندي غير قانوني تعمير جو پتو لڳائڻ.
هي فهرست اڻڄاتل طور تي وڌايو وڃي ٿو. لازمي طور تي، ڊيٽا سائنس جا طريقا ڪنهن به فيلڊ ۾ قابل اطلاق هوندا آهن تجزيو لاءِ ڪافي ڊيٽا سان.
ڊيٽا سائنس جي ماهرن کي ڪهڙن چئلينجن کي منهن ڏيڻو پوي ٿو؟
ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ عام طور تي هيٺين مرحلن تي مشتمل آهي:
- ڪاروباري مسئلو جي تعريف.
- ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تيار ڪرڻ.
- تحقيقي ڊيٽا جو تجزيو.
- اڳڪٿي واري ماڊل جي تخليق ۽ تشخيص.
- ڪاروباري عملن ۾ ماڊلز جي ترتيب.
- ماڊل جي نگراني ۽ ترتيب.
انهن مرحلن مان هر هڪ تي، ڊيٽا سائنسدان شايد ڪجهه چئلينجن کي منهن ڏئي سگھن ٿا.
پهريون، ڊيٽا چئلينج آهن. معلومات عام طور تي مختلف سسٽم، فارميٽ ۽ گرينولرٽي جي سطحن ۾ ذخيرو ٿيل آهي. ڊيٽا ٿي سگھي ٿي نامڪمل، پراڻي، يا نقص تي مشتمل. تنهن ڪري، ڊيٽا سائنسدان هڪ اهم وقت خرچ ڪن ٿا (ڪجهه اندازن جي مطابق 80٪ تائين) ڊيٽا گڏ ڪرڻ، صاف ڪرڻ، ۽ تيار ڪرڻ. خودڪار اوزار جيڪي مصنوعي ذھني طريقا استعمال ڪن ٿا جزوي طور ھن مسئلي کي حل ڪن ٿا. اضافي طور تي، ڊيٽا جي معيار ۽ سالميت کي يقيني بڻائڻ لاء ڪمپني ٽيمن جي وچ ۾ بااختيار عمل قائم ڪرڻ ضروري آهي.
ٻيو عام مسئلو غير مناسب ڪاروباري شموليت آهي. ڪڏهن ڪڏهن ڪاروباري يونٽ جون درخواستون واضح طور تي ٺاهيل آهن ۽ ماپبل پيٽرولر سان ڳنڍيل نه آهن. نتيجي طور، جيتوڻيڪ هڪ مڪمل طور تي ٺهيل ايم ايل ماڊل عملي طور تي غير عملي ٿي سگهي ٿو. تنهن ڪري، اهو ضروري آهي ته منصوبي جي ڪاميابي جي معيار کي شروعات کان بيان ڪيو وڃي ۽ سڀني دلچسپي پارٽين کي انهن جي بحث ۾ شامل ڪيو وڃي. ڊيش بورڊ ۽ ڊيٽا بصري اوزار تجزيه نگارن ۽ ڪمپني جي وچ ۾ رابطي کي بهتر ڪرڻ لاء موثر اوزار آهن.
چيلنج پڻ پيدا ٿي سگھي ٿي ماڊل جي ترتيب واري مرحلي دوران. ڪمپني جي موجوده آئي ٽي انفراسٽرڪچر ۾ اڳڪٿي ڪندڙ الگورتھم کي ضم ڪرڻ هڪ غير معمولي انجنيئرنگ ڪم آهي. مشين لرننگ ماڊلز کي مسلسل نگراني ۽ تازه ڪاري جي ضرورت هوندي آهي ڇاڪاڻ ته ڊيٽا جا نمونا وقت سان گڏ تبديل ٿي سگهن ٿا. اهو ضروري آهي ته ماڊل لچڪدار، ڊيٽا جي رازداري، ۽ سيڪيورٽي گهرجن جي وچ ۾ توازن ڳولڻ.
آخرڪار، هڪ وڏو چئلينج قابل عمل اهلڪارن جي کوٽ آهي. ڪمپنين کي ماهرن جي ضرورت آهي جيڪي جديد ڊيٽا جي تجزيي جي طريقن ۾ ماهر آهن، پروگرامنگ ۾ ماهر آهن، ۽ ڪاروباري مسئلن کي حل ڪرڻ ۾ صلاحيتون آهن. مارڪيٽ تي هي ورسٽائل ڪيترائي پروفيسر نه آهن. تجزيه نگارن، انجنيئرن ۽ ڪمپني جي نمائندن تي مشتمل ڪراس-فنڪشنل ٽيمون ٺاهڻ هن خال کي پورو ڪرڻ جو هڪ طريقو آهي.
ڊيٽا سائنس جي مسئلن کي حل ڪرڻ لاء صحيح طريقي سان ڪيئن حاصل ڪجي؟
يقينن، سڀني حالتن لاء ڪو به واحد طريقو ناهي. بهرحال، تجربا ڊيٽا سائنسدان عام طور تي هن طريقي جي پيروي ڪندا آهن:
- ڪاروباري حوالي سان سمجھو: ڊيٽا ۾ ڊيل ڪرڻ کان اڳ، اھو مشڪل کي چڱي طرح سمجھڻ، ڪلائنٽ سان مطلوب نتيجو تي بحث ڪرڻ، ۽ ڪاميابي جي معيار کي بيان ڪرڻ لاء ضروري آھي.
- Exploratory data Analysis (EDA): ھن مرحلي ۾، ڊيٽا کي دريافت ڪيو ويو آھي، صاف ۽ بصري ڪيو ويو آھي. مقصد آهي ابتدائي مفروضن کي ترتيب ڏيڻ ۽ ڊيٽا ۾ نمونن جي عام فهم حاصل ڪرڻ.
- ھڪڙي ريفرنس ماڊل جي تعمير: پيچيده الگورتھم سان تجربو ڪرڻ کان پھريان، اھو ھڪڙو سادو ماڊل ٺاھڻ ۽ ان جي معيار جو جائزو وٺڻ جي صلاح ڏني وئي آھي. اهو سمجهڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته ڊيٽا ۾ سگنل موجود آهي ۽ مستقبل جي ماڊل جو مقابلو ڪري سگهجي ٿو.
- انجنيئرنگ ۽ خصوصيت جي چونڊ: اهم مرحلن مان هڪ آهي جيڪو گهڻو ڪري منصوبي جي ڪاميابي کي طئي ڪري ٿو. مناسب چونڊ ۽ خاصيتن جي تياري هڪ سٺي ڊيٽا سائنسدان کي وچولي هڪ کان ڌار ڪري ٿي.
- ماڊل جي چونڊ ۽ ٽيوننگ: اهو ضروري آهي ته مختلف الگورتھم کي جانچڻ، انهن جي پيٽرولن کي ترتيب ڏيو ۽ ڪراس-تصديق ذريعي معيار جو جائزو وٺو. اهو ضروري آهي ته انهي کي يقيني بڻائي سگهجي ته ماڊل اوورفٽ ٿيل نه آهي.
- پيداوار لاءِ ماڊل کي ترتيب ڏيڻ: ماڊل کي ترتيب ڏيڻ هڪ الڳ ۽ اهم موضوع آهي جنهن لاءِ ڊيٽا انجنيئرز، پروگرامرز ۽ ڊي او پيز سان تعاون جي ضرورت آهي. انهن کي حقيقي حالتن ۾ ماڊل جي مستحڪم ۽ قابل اعتماد آپريشن کي يقيني بڻائڻ گهرجي.
- مسلسل نگراني ۽ ماڊل تازه ڪاري: ڊيٽا سائنس جا ماڊل جامد نمونا نه آهن، بلڪه "زندهه" ادارا آهن جن جي ڪارڪردگي وقت سان تبديل ٿي سگهي ٿي. اهو ضروري آهي ته انهن جي نگراني ڪرڻ ۽ ماڊل کي نئين ڊيٽا سان ٻيهر تربيت ڏيڻ ضروري آهي.
اضافي طور تي، ڊيٽا سائنس جي ماهرن کي لازمي ڌيان ڏيڻ گهرجي اخلاقي ۽ رازداري مسئلن تي ڊيٽا جي تجزيي سان لاڳاپيل. ذاتي ڊيٽا جو استعمال انساني حقن جي ڀڃڪڙي نه ڪرڻ گهرجي. ماڊل کي ڪجهه آبادي گروپن جي خلاف تعصب نه ڪرڻ گهرجي. سڀ تجزيي جا نتيجا لازمي ۽ قابل تفسير هجڻ گهرجن: بليڪ باڪس حل اهم فيصلا ڪرڻ لاءِ مناسب نه آهن.
نتيجو
2024 ۾ ڊيٽا سائنس لاءِ بنيادي چئلينجز ڊيٽا جي معيار، ڪمپني سان رابطي، آئي ٽي انفراسٽرڪچر ۾ ماڊلز جي انضمام ۽ اڳڪٿين جي درستگي ۽ اخلاقي استعمال جي وچ ۾ توازن جي ڳولا سان لاڳاپيل هوندا. ان کان علاوه، ڊيٽا سائنس جي طريقن جو دائرو مسلسل وڌايو ويندو جيئن وڌيڪ ڊيٽا دستياب ٿي ويندي ۽ ان کي پروسيس ڪرڻ جا اوزار وڌيڪ پهچ وارا هوندا.
انهن حالتن ۾ ڪامياب ٿيڻ لاءِ ، ڊيٽا سائنس جي ماهرن کي لازمي آهي
- سسٽم سوچڻ ۽ ڪاروباري ضرورتن کي سمجهڻ.
- نون طريقن ۽ اوزارن کي سکڻ ۽ مهارت حاصل ڪرڻ جاري رکو.
- لاڳاپيل شعبن ۾ ماهرن سان رابطي قائم ڪريو.
- ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ دوران اخلاقي اصولن جو احترام ڪريو.
صرف هن طريقي سان ڊيٽا سائنس حقيقي طور تي ٻنهي ڪمپنين ۽ سماج لاءِ هڪ قيمتي اثاثو بڻجي سگهي ٿي. جيتوڻيڪ اهو رستو آسان ناهي، انعام ان جي لائق آهي.