2024 இல் தரவு அறிவியலின் முக்கிய சவால்கள்

தரவு அறிவியல் வணிக நிலப்பரப்பை விரைவாக மாற்றுகிறது, மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், தங்கள் வாடிக்கையாளர்களை நன்கு புரிந்துகொள்ளவும் நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது. நிபுணர்களின் கூற்றுப்படி, 2022 ஆம் ஆண்டில், தரவு கருவிகள் மற்றும் தளங்களுக்கான உலகளாவிய சந்தை ஏற்கனவே $128.000 பில்லியன்களை எட்டிவிடும்.

இருப்பினும், கார்ப்பரேட் கலாச்சாரத்தில் தரவு அறிவியலை ஒருங்கிணைப்பது பல சிக்கல்களுடன் தொடர்புடைய கடினமான செயல்முறையாகும். 2024 இல் தரவு வல்லுநர்கள் எதிர்கொள்ளும் முக்கிய சவால்களை ஆராய்வோம் மற்றும் சாத்தியமான தீர்வுகளை பகுப்பாய்வு செய்வோம்.

தரவு அறிவியல் என்றால் என்ன?

வணிகங்கள் தங்கள் இலக்குகளை அடைய உதவும் வகையில் தரவுகளிலிருந்து பயனுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதே தரவு அறிவியலின் குறிக்கோள். தரவு விஞ்ஞானியின் வேலை இது சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை மேம்படுத்துதல், உற்பத்தி செயல்திறனை மேம்படுத்துதல், வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துதல் அல்லது புதிய தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை மேம்படுத்துதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.

தரவு அறிவியலின் பயன்பாடு நம்பமுடியாத அளவிற்கு வேறுபட்டது. இங்கே சில உதாரணங்கள்:

• வணிக பகுப்பாய்வு: வாடிக்கையாளர் பிரிவு, தேவை முன்கணிப்பு, குழப்ப காரணிகளை அடையாளம் காணுதல், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சலுகைகள்.
• சந்தைப்படுத்தல்: சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல், விலைகள் மற்றும் விளம்பரங்களை மேம்படுத்துதல் மற்றும் நுகர்வோர் போக்குகளை கணித்தல்.
• உற்பத்தி: முன்கணிப்பு உபகரணங்கள் பராமரிப்பு, விநியோகச் சங்கிலி மேம்படுத்தல், தயாரிப்பு தரக் கட்டுப்பாடு.
• ஹெல்த்கேர்: மருத்துவ பட செயலாக்கம், மருந்து மேம்பாடு, மரபணு தரவுகளின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை.
• நகர்ப்புற சூழல்: போக்குவரத்து முன்னறிவிப்பு, நகராட்சி சேவைகளின் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துதல், செயற்கைக்கோள் படங்களைப் பயன்படுத்தி சட்டவிரோத கட்டுமானத்தைக் கண்டறிதல்.

இந்த பட்டியல் காலவரையின்றி நீட்டிக்கப்படலாம். அடிப்படையில், தரவு அறிவியல் முறைகள் பகுப்பாய்வுக்கு போதுமான தரவுகளுடன் எந்தத் துறையிலும் பொருந்தும்.

தரவு அறிவியல் வல்லுநர்கள் என்ன சவால்களை எதிர்கொள்கின்றனர்?

தரவுகளுடன் பணிபுரிவது பொதுவாக பின்வரும் நிலைகளை உள்ளடக்கியது:

1. வணிக பிரச்சனையின் வரையறை.
2. தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு.
3. ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு.
4. முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் மதிப்பீடு செய்தல்.
5. வணிக செயல்முறைகளில் மாதிரிகளின் வரிசைப்படுத்தல்.
6. மாதிரிகளின் கண்காணிப்பு மற்றும் சரிசெய்தல்.

இந்த ஒவ்வொரு கட்டத்திலும், தரவு விஞ்ஞானிகள் சில சவால்களை சந்திக்கலாம்.

முதலில், தரவு சவால்கள் உள்ளன. தகவல் பொதுவாக வெவ்வேறு அமைப்புகள், வடிவங்கள் மற்றும் கிரானுலாரிட்டி நிலைகளில் சேமிக்கப்படுகிறது. தரவு முழுமையடையாமல் இருக்கலாம், காலாவதியானதாக இருக்கலாம் அல்லது பிழைகள் இருக்கலாம். எனவே, தரவு விஞ்ஞானிகள் கணிசமான நேரத்தை (சில மதிப்பீடுகளின்படி 80% வரை) சேகரித்தல், சுத்தம் செய்தல் மற்றும் தயாரிப்பதில் செலவிடுகின்றனர். செயற்கை நுண்ணறிவு முறைகளைப் பயன்படுத்தும் தன்னியக்க கருவிகள் இந்த சிக்கலை ஓரளவு தீர்க்கின்றன. கூடுதலாக, தரவின் தரம் மற்றும் ஒருமைப்பாட்டை உறுதிப்படுத்த நிறுவன குழுக்களிடையே கூட்டு செயல்முறைகளை நிறுவுவது அவசியம்.

இரண்டாவது பொதுவான பிரச்சனை போதுமான வணிக ஈடுபாடு. சில நேரங்களில் வணிக அலகு கோரிக்கைகள் தெளிவில்லாமல் வடிவமைக்கப்படுகின்றன மற்றும் அளவிடக்கூடிய அளவுருக்களுடன் இணைக்கப்படவில்லை. இதன் விளைவாக, சரியாகக் கட்டமைக்கப்பட்ட ML மாதிரி கூட நடைமுறையில் நடைமுறைக்கு மாறானது. எனவே, தொடக்கத்திலிருந்தே திட்ட வெற்றிக்கான அளவுகோல்களை வரையறுப்பதும், ஆர்வமுள்ள அனைத்து தரப்பினரையும் அவர்களின் விவாதத்தில் ஈடுபடுத்துவதும் முக்கியமானது. டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள் ஆய்வாளர்கள் மற்றும் நிறுவனத்திற்கு இடையேயான தொடர்பை மேம்படுத்துவதற்கான பயனுள்ள கருவிகளாகும்.

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் கட்டத்திலும் சவால்கள் எழலாம். நிறுவனத்தின் தற்போதைய தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பில் முன்கணிப்பு அல்காரிதம்களை ஒருங்கிணைத்தல் என்பது அற்பமான பொறியியல் பணியாகும். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு நிலையான கண்காணிப்பு மற்றும் புதுப்பித்தல் தேவைப்படுகிறது, ஏனெனில் தரவு வடிவங்கள் காலப்போக்கில் மாறலாம். மாதிரி நெகிழ்வுத்தன்மை, தரவு ரகசியத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்புத் தேவைகளுக்கு இடையே சமநிலையைக் கண்டறிவது முக்கியம்.

இறுதியாக, ஒரு பெரிய சவால் தகுதி வாய்ந்த பணியாளர்கள் பற்றாக்குறை. நவீன தரவு பகுப்பாய்வு முறைகளை நன்கு அறிந்த, நிரலாக்கத்தில் திறமையான மற்றும் வணிக சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறன் கொண்ட நிபுணர்கள் நிறுவனங்களுக்குத் தேவை. சந்தையில் இந்த பல்துறை வல்லுநர்கள் அதிகம் இல்லை. ஆய்வாளர்கள், பொறியாளர்கள் மற்றும் நிறுவனப் பிரதிநிதிகளைக் கொண்ட குறுக்கு-செயல்பாட்டு குழுக்களை உருவாக்குவது இந்த இடைவெளியைக் குறைக்க ஒரு வழியாகும்.

தரவு அறிவியல் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதை எவ்வாறு சரியாக அணுகுவது?

நிச்சயமாக, எல்லா சூழ்நிலைகளுக்கும் ஒரே செய்முறை இல்லை. இருப்பினும், அனுபவம் வாய்ந்த தரவு விஞ்ஞானிகள் பொதுவாக இந்த அணுகுமுறையைப் பின்பற்றுகிறார்கள்:

1. வணிக சூழலைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: தரவை ஆராய்வதற்கு முன், சிரமத்தை முழுமையாகப் புரிந்துகொள்வது, வாடிக்கையாளருடன் விரும்பிய முடிவைப் பற்றி விவாதிப்பது மற்றும் வெற்றிக்கான அளவுகோல்களை வரையறுப்பது முக்கியம்.
2. ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு (EDA): இந்த கட்டத்தில், தரவு ஆராயப்பட்டு, சுத்தம் செய்யப்பட்டு காட்சிப்படுத்தப்படுகிறது. பூர்வாங்க கருதுகோள்களை உருவாக்குவது மற்றும் தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களைப் பற்றிய பொதுவான புரிதலைப் பெறுவதே குறிக்கோள்.
3. குறிப்பு மாதிரியின் கட்டுமானம்: சிக்கலான வழிமுறைகளை பரிசோதிக்கும் முன், ஒரு எளிய மாதிரியை உருவாக்கி அதன் தரத்தை மதிப்பிடுவது நல்லது. தரவுகளில் ஒரு சிக்னல் இருக்கிறதா மற்றும் எதிர்கால மாதிரியை எதனுடன் ஒப்பிடலாம் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள இது உதவுகிறது.
4. பொறியியல் மற்றும் அம்சத் தேர்வு: திட்டத்தின் வெற்றியை பெரும்பாலும் தீர்மானிக்கும் முக்கிய நிலைகளில் ஒன்று. முறையான தேர்வு மற்றும் அம்சங்களைத் தயாரித்தல் ஒரு நல்ல தரவு விஞ்ஞானியை சாதாரணமான ஒருவரிடமிருந்து வேறுபடுத்துகிறது.
5. மாதிரி தேர்வு மற்றும் டியூனிங்: பல்வேறு அல்காரிதம்களைச் சோதிப்பது, அவற்றின் அளவுருக்களை சரிசெய்தல் மற்றும் குறுக்கு சரிபார்ப்பு மூலம் தரத்தை மதிப்பிடுவது முக்கியம். மாடல் அதிகமாக பொருத்தப்படவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்துவது அவசியம்.
6. உற்பத்திக்கு மாதிரியை வரிசைப்படுத்துதல்: மாதிரியை வரிசைப்படுத்துவது என்பது தரவு பொறியாளர்கள், புரோகிராமர்கள் மற்றும் DevOps உடன் இணைந்து செயல்பட வேண்டிய ஒரு தனி மற்றும் முக்கியமான தலைப்பு. அவர்கள் உண்மையான நிலைமைகளில் மாதிரியின் நிலையான மற்றும் நம்பகமான செயல்பாட்டை உறுதி செய்ய வேண்டும்.
7. தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு மற்றும் மாதிரி புதுப்பித்தல்: தரவு அறிவியல் மாதிரிகள் நிலையான கலைப்பொருட்கள் அல்ல, மாறாக காலப்போக்கில் செயல்திறன் மாறக்கூடிய "வாழும்" நிறுவனங்கள். அவற்றைக் கண்காணிக்கவும், தேவைப்பட்டால் புதிய தரவுகளுடன் மாதிரிகளை மீண்டும் பயிற்சி செய்யவும் அவசியம்.

கூடுதலாக, தரவு அறிவியல் வல்லுநர்கள் தரவு பகுப்பாய்வு தொடர்பான நெறிமுறை மற்றும் தனியுரிமை சிக்கல்களில் கவனம் செலுத்த வேண்டும். தனிப்பட்ட தரவுகளின் பயன்பாடு மனித உரிமைகளை மீறக்கூடாது. மாதிரிகள் குறிப்பிட்ட மக்கள்தொகை குழுக்களுக்கு எதிராக பாகுபாடு காட்டக்கூடாது. அனைத்து பகுப்பாய்வு முடிவுகளும் விளக்கக்கூடியதாகவும், புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாகவும் இருக்க வேண்டும்: கருப்புப் பெட்டி தீர்வுகள் முக்கியமான முடிவுகளை எடுப்பதற்கு ஏற்றதல்ல.

முடிவுக்கு

2024 ஆம் ஆண்டில் தரவு அறிவியலுக்கான முக்கிய சவால்கள் தரவுத் தரம், நிறுவனத்துடனான தொடர்பு, ஐடி உள்கட்டமைப்பில் மாதிரிகளை ஒருங்கிணைத்தல் மற்றும் கணிப்புகளின் துல்லியம் மற்றும் நெறிமுறை பயன்பாட்டிற்கு இடையே சமநிலையைத் தேடுதல் ஆகியவற்றுடன் தொடர்புடையதாக இருக்கும். மேலும், தரவு அறிவியல் முறைகளின் நோக்கம் தொடர்ந்து விரிவடையும் போது அதிக தரவு கிடைக்கும் மற்றும் அதை செயலாக்குவதற்கான கருவிகள் அணுகக்கூடியதாக மாறும்.

இந்த நிலைமைகளில் வெற்றிபெற, தரவு அறிவியல் வல்லுநர்கள் அவசியம்

1. அமைப்புகளின் சிந்தனையை வளர்த்து, வணிகத் தேவைகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
2. தொடர்ந்து கற்றல் மற்றும் புதிய முறைகள் மற்றும் கருவிகளில் தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
3. தொடர்புடைய துறைகளில் நிபுணர்களுடன் தொடர்பை ஏற்படுத்தவும்.
4. தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது நெறிமுறைக் கொள்கைகளை மதிக்கவும்.

இந்த வழியில் மட்டுமே தரவு அறிவியல் உண்மையிலேயே நிறுவனங்கள் மற்றும் ஒட்டுமொத்த சமூகத்திற்கும் மதிப்புமிக்க சொத்தாக மாறும். இந்த பாதை எளிதானது அல்ல என்றாலும், வெகுமதி மதிப்புக்குரியது.