2024 දත්ත විද්‍යාවේ ප්‍රධාන අභියෝග
දත්ත විද්යාව ව්‍යාපාරික භූ දර්ශනය වේගයෙන් පරිවර්තනය කරයි, සමාගම්වලට වඩාත් දැනුවත් තීරණ ගැනීමට සහ ඔවුන්ගේ ගනුදෙනුකරුවන් වඩා හොඳින් තේරුම් ගැනීමට හැකි වේ. විශේෂඥයින්ට අනුව, 2022 වන විට, දත්ත මෙවලම් සහ වේදිකා සඳහා ගෝලීය වෙළෙඳපොළ දැනටමත් ඩොලර් බිලියන 128.000 දක්වා ළඟා වනු ඇත.
කෙසේ වෙතත්, ආයතනික සංස්කෘතියට දත්ත විද්යාව ඒකාබද්ධ කිරීම සංකීර්ණ ක්‍රියාවලියක් හා සම්බන්ධ දුෂ්කර ක්‍රියාවලියකි. 2024 දී දත්ත වෘත්තිකයන් මුහුණ දෙන ප්‍රධාන අභියෝග ගැන සොයා බලා හැකි විසඳුම් විශ්ලේෂණය කරමු.
දත්ත විද්යාව යනු කුමක්ද?
පුළුල් ලෙස කථා කරන විට, දත්ත විද්‍යාවේ අරමුණ වන්නේ ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ අරමුණු සාක්ෂාත් කර ගැනීමට උපකාර කිරීම සඳහා දත්තවලින් ප්‍රයෝජනවත් අවබෝධයක් ලබා ගැනීමයි. දත්ත විද්යාඥයෙකුගේ කාර්යය එයට අලෙවිකරණ ව්යාපාර ප්‍රශස්ත කිරීම, නිෂ්පාදන කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීම, පාරිභෝගික අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කිරීම හෝ නව නිෂ්පාදන සහ සේවාවන් නවීකරණය කිරීම ඇතුළත් විය හැකිය.
දත්ත විද්‍යාවේ යෙදීම ඇදහිය නොහැකි තරම් විවිධයි. මෙන්න උදාහරණ කිහිපයක්:
- ව්යාපාර විශ්ලේෂණය: පාරිභෝගික ඛණ්ඩනය, ඉල්ලුම පුරෝකථනය, චංචල සාධක හඳුනා ගැනීම, පුද්ගලාරෝපිත දීමනා.
- අලෙවිකරණය: අලෙවිකරණ ව්‍යාපාරවල සඵලතාවය ඇගයීම, මිල සහ ප්‍රවර්ධන ප්‍රශස්ත කිරීම සහ පාරිභෝගික ප්‍රවණතා පුරෝකථනය කිරීම.
- නිෂ්පාදනය: අනාවැකි උපකරණ නඩත්තු කිරීම, සැපයුම් දාම ප්‍රශස්තකරණය, නිෂ්පාදන තත්ත්ව පාලනය.
- සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය: වෛද්‍ය රූප සැකසීම, ඖෂධ සංවර්ධනය, ජාන දත්ත මත පදනම්ව පුද්ගලාරෝපිත ප්‍රතිකාර.
- නාගරික පරිසරය: රථවාහන පුරෝකථනය, නාගරික සේවා මෙහෙයුම් ප්‍රශස්ත කිරීම, චන්ද්‍රිකා ඡායාරූප භාවිතයෙන් නීති විරෝධී ඉදිකිරීම් හඳුනා ගැනීම.
මෙම ලැයිස්තුව දින නියමයක් නොමැතිව දිගු කළ හැකිය. මූලික වශයෙන්, විශ්ලේෂණය සඳහා ප්‍රමාණවත් දත්ත සහිත ඕනෑම ක්ෂේත්‍රයක දත්ත විද්‍යා ක්රම අදාළ වේ.
දත්ත විද්‍යා වෘත්තිකයන් මුහුණ දෙන අභියෝග මොනවාද?
දත්ත සමඟ වැඩ කිරීම සාමාන්යයෙන් පහත අදියරයන් ඇතුළත් වේ:
- ව්යාපාර ගැටලුවේ අර්ථ දැක්වීම.
- දත්ත එකතු කිරීම සහ සකස් කිරීම.
- ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය.
- අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය සහ ඇගයීම.
- ව්යාපාර ක්‍රියාවලීන්හි ආකෘති යෙදවීම.
- ආකෘති අධීක්ෂණය සහ ගැලපීම.
මෙම සෑම අදියරකදීම දත්ත විද්‍යාඥයින්ට යම් යම් අභියෝගවලට මුහුණ දීමට සිදු විය හැක.
පළමුව, දත්ත අභියෝග තිබේ. තොරතුරු සාමාන්යයෙන් විවිධ පද්ධති, ආකෘති සහ කැටිති මට්ටම් වල ගබඩා කර ඇත. දත්ත අසම්පූර්ණ, යල් පැන ගිය හෝ දෝෂ අඩංගු විය හැක. එබැවින්, දත්ත විද්යාඥයින් සැලකිය යුතු කාලයක් (සමහර ඇස්තමේන්තු අනුව 80% දක්වා) දත්ත රැස් කිරීම, පිරිසිදු කිරීම සහ සකස් කිරීම සඳහා වැය කරයි. කෘතිම බුද්ධි ක්රම භාවිතා කරන ස්වයංක්රීය මෙවලම් මෙම ගැටළුව අර්ධ වශයෙන් විසඳයි. මීට අමතරව, දත්තවල ගුණාත්මකභාවය සහ අඛණ්ඩතාව සහතික කිරීම සඳහා සමාගම් කණ්ඩායම් අතර සහයෝගීතා ක්‍රියාවලීන් ස්ථාපිත කිරීම අවශ්ය වේ.
දෙවන පොදු ගැටළුව වන්නේ ප්‍රමාණවත් ව්‍යාපාරික සහභාගීත්වයක් නොමැති වීමයි. සමහර විට ව්යාපාර ඒකක ඉල්ලීම් අපැහැදිලි ලෙස සකස් කර ඇති අතර ඒවා මැනිය හැකි පරාමිතීන් සමඟ සම්බන්ධ නොවේ. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, පරිපූර්ණ ලෙස ගොඩනඟන ලද ML ආකෘතියක් පවා ප්‍රායෝගිකව ප්‍රායෝගික විය නොහැක. එබැවින්, ව්‍යාපෘතියේ සාර්ථකත්වයේ නිර්ණායක ආරම්භයේ සිටම නිර්වචනය කිරීම සහ ඔවුන්ගේ සාකච්ඡාවට උනන්දුවක් දක්වන සියලුම පාර්ශ්වයන් සම්බන්ධ කර ගැනීම ඉතා වැදගත් වේ. විශ්ලේෂකයින් සහ සමාගම අතර සන්නිවේදනය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා උපකරණ පුවරු සහ දත්ත දෘශ්‍යකරණ මෙවලම් ඵලදායී උපකරණ වේ.
ආකෘති යෙදවීමේ අදියරේදී ද අභියෝග මතු විය හැක. සමාගමේ පවතින තොරතුරු තාක්ෂණ යටිතල ව්‍යුහයට අනාවැකි ඇල්ගොරිතම ඒකාබද්ධ කිරීම සුළුපටු නොවන ඉංජිනේරු කාර්යයකි. දත්ත රටා කාලයත් සමඟ වෙනස් විය හැකි නිසා යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති නිරන්තර අධීක්ෂණය සහ යාවත්කාලීන කිරීම අවශ්ය වේ. ආදර්ශ නම්‍යශීලී බව, දත්ත රහස්‍යභාවය සහ ආරක්ෂක අවශ්‍යතා අතර සමතුලිතතාවයක් සොයා ගැනීම වැදගත් වේ.
අවසාන වශයෙන්, විශාල අභියෝගයක් වන්නේ සුදුසුකම් ලත් පිරිස් හිඟයයි. සමාගම්වලට නවීන දත්ත විශ්ලේෂණ ක්රම පිළිබඳ මනා දැනුමක් ඇති, ක්‍රමලේඛනය පිළිබඳ ප්‍රවීණයන් සහ ව්‍යාපාරික ගැටලු විසඳීමට කුසලතා ඇති විශේෂඥයින් අවශ්ය වේ. වෙළඳපොලේ මෙම බහුකාර්ය වෘත්තිකයන් බොහෝ නොවේ. විශ්ලේෂකයින්, ඉංජිනේරුවන් සහ සමාගම් නියෝජිතයින්ගෙන් සැදුම්ලත් හරස් ක්‍රියාකාරී කණ්ඩායම් පිහිටුවීම මෙම පරතරය පියවීමට එක් මාර්ගයකි.
දත්ත විද්‍යා ගැටළු විසඳීමට නිවැරදිව ප්‍රවේශ වන්නේ කෙසේද?
නිසැකවම, සියලු තත්වයන් සඳහා තනි වට්ටෝරුවක් නොමැත. කෙසේ වෙතත්, පළපුරුදු දත්ත විද්යාඥයින් සාමාන්යයෙන් මෙම ප්රවේශය අනුගමනය කරයි:
- ව්‍යාපාරික සන්දර්භය තේරුම් ගන්න: දත්ත සොයා බැලීමට පෙර, දුෂ්කරතාවය හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීම, සේවාදායකයා සමඟ අපේක්ෂිත ප්‍රතිඵලය සාකච්ඡා කිරීම සහ සාර්ථක නිර්ණායක නිර්වචනය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.
- ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය (EDA): මෙම අදියරේදී දත්ත ගවේෂණය, පිරිසිදු කිරීම සහ දෘශ්‍යකරණය කරනු ලැබේ. ඉලක්කය වන්නේ මූලික උපකල්පන සකස් කිරීම සහ දත්තවල රටා පිළිබඳ සාමාන්ය අවබෝධයක් ලබා ගැනීමයි.
- විමර්ශන ආකෘතියක් ඉදිකිරීම: සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම අත්හදා බැලීමට පෙර, සරල ආකෘතියක් ගොඩනඟා එහි ගුණාත්මකභාවය ඇගයීමට ලක් කිරීම යෝග්ය වේ. දත්තවල සංඥාවක් තිබේද යන්න සහ අනාගත ආකෘතිය සැසඳිය හැකි දේ තේරුම් ගැනීමට මෙය උපකාරී වේ.
- ඉංජිනේරු සහ විශේෂාංග තේරීම: ව්‍යාපෘතියේ සාර්ථකත්වය බොහෝ දුරට තීරණය කරන ප්‍රධාන අදියරවලින් එකකි. විශේෂාංග නිසි ලෙස තෝරා ගැනීම සහ සකස් කිරීම හොඳ දත්ත විද්‍යාඥයෙකු සාමාන්ය අයෙකුගෙන් වෙන්කර හඳුනා ගනී.
- ආකෘති තේරීම සහ සුසර කිරීම: විවිධ ඇල්ගොරිතම පරීක්ෂා කිරීම, ඒවායේ පරාමිතීන් සකස් කිරීම සහ හරස් වලංගුකරණය හරහා ගුණාත්මකභාවය ඇගයීම වැදගත් වේ. ආකෘතිය වැඩිපුර නොගැලපෙන බව සහතික කිරීම අත්යවශ්ය වේ.
- නිෂ්පාදනය සඳහා ආකෘතිය යෙදවීම: ආකෘතිය යෙදවීම දත්ත ඉංජිනේරුවන්, ක්‍රමලේඛකයින් සහ DevOps සමඟ සහයෝගීතාවය අවශ්ය වන වෙනම සහ වැදගත් මාතෘකාවකි. ඔවුන් සැබෑ තත්වයන් තුළ ආකෘතියේ ස්ථාවර සහ විශ්වසනීය ක්රියාකාරිත්වය සහතික කළ යුතුය.
- අඛණ්ඩ අධීක්ෂණය සහ ආකෘති යාවත්කාලීන කිරීම: දත්ත විද්‍යා ආකෘති යනු ස්ථිතික කෞතුක වස්තු නොවේ, නමුත් කාලයත් සමඟ කාර්ය සාධනය වෙනස් විය හැකි "ජීවමාන" ආයතන වේ. ඒවා නිරීක්ෂණය කිරීම සහ අවශ්ය නම් නව දත්ත සමඟ ආකෘති නැවත පුහුණු කිරීම අත්යවශ්ය වේ.
අතිරේකව, දත්ත විද්‍යා වෘත්තිකයන් දත්ත විශ්ලේෂණයට අදාළ සදාචාරාත්මක සහ රහස්‍යතා ගැටලු කෙරෙහි දැඩි අවධානයක් යොමු කළ යුතුය. පුද්ගලික දත්ත භාවිතය මානව හිමිකම් උල්ලංඝනය නොවිය යුතුය. ආකෘති ඇතැම් ජනගහන කණ්ඩායම්වලට වෙනස් කොට සැලකීම නොකළ යුතුය. සියලුම විශ්ලේෂණ ප්‍රතිඵල පැහැදිලි කළ හැකි සහ අර්ථකථනය කළ හැකි විය යුතුය: කළු පෙට්ටි විසඳුම් වැදගත් තීරණ ගැනීම සඳහා සුදුසු නොවේ.
නිගමනය
2024 දී දත්ත විද්යාව සඳහා ඇති ප්‍රධාන අභියෝග වන්නේ දත්ත ගුණාත්මකභාවය, සමාගම සමඟ සන්නිවේදනය, තොරතුරු තාක්ෂණ යටිතල ව්‍යුහයට ආකෘති ඒකාබද්ධ කිරීම සහ අනාවැකිවල නිරවද්‍යතාවය සහ සදාචාරාත්මක භාවිතය අතර සමතුලිතතාවයක් සෙවීමයි. තවද, දත්ත විද්‍යා ක්‍රමවල විෂය පථය වැඩි දත්ත ලබා ගත හැකි වන විට සහ එය සැකසීමට අවශ්ය මෙවලම් වඩාත් ප්‍රවේශ විය හැකි වන පරිදි නිරන්තරයෙන් පුළුල් වනු ඇත.
මෙම තත්වයන් තුළ සාර්ථක වීමට, දත්ත විද්‍යා වෘත්තිකයන් කළ යුතුය
- පද්ධති චින්තනය වර්ධනය කිරීම සහ ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා අවබෝධ කර ගැනීම.
- නව ක්රම සහ මෙවලම් ඉගෙනීම සහ ප්‍රගුණ කිරීම දිගටම කරගෙන යන්න.
- අදාළ ක්ෂේත්‍රවල ප්‍රවීණයන් සමඟ සන්නිවේදනය ස්ථාපිත කරන්න.
- දත්ත සමඟ වැඩ කිරීමේදී සදාචාරාත්මක මූලධර්මවලට ගරු කරන්න.
දත්ත විද්යාව සැබවින්ම සමාගම් සහ සමස්ත සමාජය සඳහා වටිනා වත්කමක් බවට පත්විය හැක්කේ මේ ආකාරයෙන් පමණි. මෙම මාර්ගය පහසු නැතත්, විපාකය එය වටී.