2024 yilda ma'lumotlar fanining asosiy muammolari

Ma'lumotlar fani biznes landshaftini tez o'zgartirib, kompaniyalarga ko'proq ongli qarorlar qabul qilish va mijozlarini yaxshiroq tushunish imkonini beradi. Mutaxassislarning fikriga ko'ra, 2022 yilga kelib, ma'lumotlar vositalari va platformalarining global bozori allaqachon 128.000 milliard dollarga etadi.

Biroq, ma'lumotlar fanini korporativ madaniyatga integratsiya qilish juda ko'p murakkabliklar bilan bog'liq qiyin jarayondir. Keling, 2024 yilda ma'lumotlar mutaxassislari duch keladigan asosiy muammolarni ko'rib chiqamiz va mumkin bo'lgan echimlarni tahlil qilamiz.

Ma'lumotlar fani nima?

Umuman olganda, ma'lumotlar fanining maqsadi biznesga o'z maqsadlariga erishishda yordam berish uchun ma'lumotlardan foydali tushunchalarni olishdir. Ma'lumot olimining ishi Bu marketing kampaniyalarini optimallashtirish, ishlab chiqarish samaradorligini oshirish, mijozlar tajribasini yaxshilash yoki yangi mahsulot va xizmatlarni yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.

Ma'lumotlar fanini qo'llash nihoyatda xilma-xildir. Mana bir nechta misollar:

• Biznes tahlili: mijozlarni segmentatsiyalash, talabni prognozlash, ishdan chiqish omillarini aniqlash, shaxsiylashtirilgan takliflar.
• Marketing: marketing kampaniyalarining samaradorligini baholash, narxlar va reklama aktsiyalarini optimallashtirish va iste'mol tendentsiyalarini bashorat qilish.
• Ishlab chiqarish: asbob-uskunalarni bashorat qilish, ta'minot zanjirini optimallashtirish, mahsulot sifatini nazorat qilish.
• Sog'liqni saqlash: tibbiy tasvirni qayta ishlash, dori vositalarini ishlab chiqish, genetik ma'lumotlarga asoslangan shaxsiylashtirilgan davolash.
• Shahar muhiti: Yo'l harakati prognozi, kommunal xizmatlar operatsiyalarini optimallashtirish, sun'iy yo'ldosh tasvirlari yordamida noqonuniy qurilishni aniqlash.

Bu roʻyxatni cheksiz muddatga uzaytirish mumkin. Asosan, ma'lumotlar fanining usullari tahlil qilish uchun etarli ma'lumotlarga ega bo'lgan har qanday sohada qo'llaniladi.

Ma'lumotlar fanlari mutaxassislari qanday muammolarga duch kelishadi?

Ma'lumotlar bilan ishlash odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:

1. Biznes muammosining ta'rifi.
2. Ma'lumotlarni yig'ish va tayyorlash.
3. Tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilish.
4. Bashoratli modellarni yaratish va baholash.
5. Biznes jarayonlarida modellarni qo'llash.
6. Modellarni kuzatish va sozlash.

Ushbu bosqichlarning har birida ma'lumotlar olimlari muayyan qiyinchiliklarga duch kelishlari mumkin.

Birinchidan, ma'lumotlar bilan bog'liq muammolar mavjud. Axborot odatda turli tizimlar, formatlar va granularlik darajalarida saqlanadi. Ma'lumotlar to'liq bo'lmagan, eskirgan yoki xatolar bo'lishi mumkin. Shu sababli, ma'lumotlar olimlari ma'lumotlarni to'plash, tozalash va tayyorlash uchun katta vaqt sarflaydi (ba'zi hisob-kitoblarga ko'ra 80% gacha). Sun'iy intellekt usullaridan foydalanadigan avtomatlashtirish vositalari bu muammoni qisman hal qiladi. Bundan tashqari, ma'lumotlar sifati va yaxlitligini ta'minlash uchun kompaniya guruhlari o'rtasida hamkorlik jarayonlarini o'rnatish kerak.

Ikkinchi keng tarqalgan muammo - bu biznesning etarli darajada ishtirok etmasligi. Ba'zan biznes bo'linmalarining so'rovlari aniq shakllantirilmaydi va o'lchanadigan parametrlar bilan bog'lanmaydi. Natijada, hatto mukammal tuzilgan ML modeli ham amalda amaliy bo'lmasligi mumkin. Shu sababli, loyiha muvaffaqiyati mezonlarini boshidanoq aniqlash va ularni muhokama qilishda barcha manfaatdor tomonlarni jalb qilish juda muhimdir. Boshqaruv paneli va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari tahlilchilar va kompaniya o'rtasidagi aloqani yaxshilash uchun samarali vositalardir.

Modelni joylashtirish bosqichida ham qiyinchiliklar paydo bo'lishi mumkin. Prognozli algoritmlarni kompaniyaning mavjud IT infratuzilmasiga integratsiya qilish noaniq muhandislik vazifasidir. Mashinani o'rganish modellari doimiy monitoring va yangilanishni talab qiladi, chunki ma'lumotlar namunalari vaqt o'tishi bilan o'zgarishi mumkin. Modelning moslashuvchanligi, ma'lumotlarning maxfiyligi va xavfsizlik talablari o'rtasidagi muvozanatni topish muhimdir.

Va nihoyat, asosiy muammo - malakali kadrlar etishmasligi. Kompaniyalarga zamonaviy ma'lumotlarni tahlil qilish usullarini yaxshi biladigan, dasturlashni yaxshi biladigan va biznes muammolarini hal qilish ko'nikmalariga ega bo'lgan mutaxassislar kerak. Bozorda bunday ko'p qirrali mutaxassislar ko'p emas. Tahlilchilar, muhandislar va kompaniya vakillaridan iborat o'zaro faoliyat guruhlarni shakllantirish bu bo'shliqni bartaraf etishning bir usuli hisoblanadi.

Ma'lumotlar fanining muammolarini hal qilishga qanday to'g'ri yondashish kerak?

Albatta, barcha holatlar uchun yagona retsept mavjud emas. Biroq, tajribali ma'lumotlar olimlari odatda ushbu yondashuvga amal qilishadi:

1. Biznes kontekstini tushunib oling: Ma'lumotlarni o'rganishdan oldin, qiyinchilikni yaxshilab tushunish, mijoz bilan istalgan natijani muhokama qilish va muvaffaqiyat mezonlarini aniqlash juda muhimdir.
2. Eksperimental ma'lumotlarni tahlil qilish (EDA): Ushbu bosqichda ma'lumotlar o'rganiladi, tozalanadi va vizualizatsiya qilinadi. Maqsad dastlabki gipotezalarni shakllantirish va ma'lumotlardagi naqshlar haqida umumiy tushunchaga ega bo'lishdir.
3. Malumot modelini qurish: Murakkab algoritmlar bilan tajriba o'tkazishdan oldin oddiy modelni qurish va uning sifatini baholash maqsadga muvofiqdir. Bu ma'lumotlarda signal mavjudligini va kelajakdagi modelni nima bilan solishtirish mumkinligini tushunishga yordam beradi.
4. Muhandislik va xususiyatlarni tanlash: loyihaning muvaffaqiyatini aniqlaydigan asosiy bosqichlardan biri. Xususiyatlarni to'g'ri tanlash va tayyorlash yaxshi ma'lumot olimini o'rtacha odamdan ajratib turadi.
5. Model tanlash va sozlash: Turli xil algoritmlarni sinab ko'rish, ularning parametrlarini sozlash va sifatni o'zaro tekshirish orqali baholash muhimdir. Modelning haddan tashqari o'rnatilmasligini ta'minlash juda muhimdir.
6. Modelni ishlab chiqarishga joylashtirish: Modelni o'rnatish alohida va muhim mavzu bo'lib, u ma'lumotlar muhandislari, dasturchilar va DevOps bilan hamkorlikni talab qiladi. Ular real sharoitlarda modelning barqaror va ishonchli ishlashini ta'minlashi kerak.
7. Doimiy monitoring va modelni yangilash: Ma'lumotlar fanining modellari statik artefaktlar emas, balki vaqt o'tishi bilan ishlashi o'zgarishi mumkin bo'lgan "tirik" ob'ektlardir. Ularni kuzatish va agar kerak bo'lsa, modellarni yangi ma'lumotlar bilan qayta tayyorlash juda muhimdir.

Bundan tashqari, ma'lumotlar fanlari mutaxassislari ma'lumotlarni tahlil qilish bilan bog'liq axloqiy va maxfiylik masalalariga katta e'tibor berishlari kerak. Shaxsiy ma'lumotlardan foydalanish inson huquqlarini buzmasligi kerak. Modellar ayrim aholi guruhlarini kamsitmasligi kerak. Barcha tahlil natijalari tushuntirilishi va izohlanishi kerak: qora quti yechimlari muhim qarorlar qabul qilish uchun mos emas.

Xulosa

2024-yilda maʼlumotlar fanining asosiy muammolari maʼlumotlar sifati, kompaniya bilan aloqa oʻrnatish, modellarni IT infratuzilmasiga integratsiyalash va bashoratlarning toʻgʻriligi va axloqiy foydalanish oʻrtasidagi muvozanatni izlash bilan bogʻliq boʻladi. Bundan tashqari, ma'lumotlar fanining usullari ko'lami doimiy ravishda kengayib boradi, chunki ko'proq ma'lumotlar mavjud bo'ladi va ularni qayta ishlash vositalari yanada qulayroq bo'ladi.

Bunday sharoitlarda muvaffaqiyatga erishish uchun ma'lumotlar fanlari bo'yicha mutaxassislar kerak

1. Tizimli fikrlashni rivojlantiring va biznes ehtiyojlarini tushuning.
2. Yangi usullar va vositalarni o'rganishni va o'zlashtirishni davom ettiring.
3. Tegishli sohalardagi mutaxassislar bilan aloqa o'rnatish.
4. Ma'lumotlar bilan ishlashda axloqiy me'yorlarga rioya qiling.

Faqat shu yo'l bilan ma'lumotlar fani haqiqatan ham kompaniyalar va butun jamiyat uchun qimmatli aktivga aylanishi mumkin. Garchi bu yo'l oson bo'lmasa-da, mukofot bunga arziydi.