زمینه، سازگاری و همکاری برای موفقیت علم داده ضروری است

عکس mohamed_hassan در Pixabay

حوزه‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) در انتهای سال 2021، دیگر حوزه‌های نوپایی نیستند که آینده‌ای نامشخص در پیش رو دارند. هوش مصنوعی و ML رشد کرده‌اند تا به حوزه‌های تأثیرگذاری گسترده‌تری در دنیای گسترده‌تر علم داده تبدیل شوند، این واقعیت است که درست تر از آن باقی مانده است همیشه در طول این سال

همانطور که AI، ML، و متعاقباً، علم داده به گسترش خود ادامه داده اند، اما پارامترهایی که می توانند موفقیت تیم های علم داده را ایجاد کنند یا شکست دهند، به گسترش خود ادامه داده اند. فرصت‌های دستیابی به بینش‌های مهم و عمیق از حوزه‌های هوش مصنوعی و ML بر روی تیم‌های علم داده است که بزرگ‌تر از یک دانشمند داده است که با یک لپ‌تاپ کار می‌کند. صرفاً داده‌های زیادی وجود دارد که باید به‌دست‌آمده، پاک‌سازی شوند و برای تجزیه و تحلیل آماده شوند - فرآیندی که بخش قابل‌توجهی از میانگین روز کاری یک دانشمند داده را مصرف می‌کند - تا هر فرد به تنهایی آن را مدیریت کند. 

پروژه‌های علم داده مدرن حول اطلاعات مهم در مورد آماده‌سازی داده‌ها، پروژه‌های علم داده قبلی، و راه‌های بالقوه برای استقرار مدل‌های داده‌ای که باید با علوم داده‌های متعدد به اشتراک گذاشته شوند، می‌چرخند. بنابراین، بررسی دلایلی که چرا تیم های علم داده نیاز به زمینه، سازگاری و همکاری ایمن داده های خود برای اطمینان از موفقیت علم داده دارند، بسیار مهم است. بیایید به سرعت هر یک از این الزامات را بررسی کنیم تا بتوانیم بهتر درک کنیم که پیشرفت علم داده به چه شکلی است.

بخش اول: زمینه

 
بررسی ما از موفقیت علم داده در آینده با زمینه شروع می شود: هیچ فرآیندی از مدل سازی تکراری که متکی به آزمایش سعی کنید و شکست بخورید می تواند بدون دانش نهادی که مستند، ذخیره شده و در دسترس دانشمندان داده قرار گرفته باشد، برای مدت طولانی دوام بیاورد. و با این حال، مقدار زیادی از دانش سازمانی به دلیل فقدان اسناد و ذخیره سازی مناسب به طور مرتب از بین می رود.

این سناریوی رایج را در نظر بگیرید: یک دانشمند داده جوان یا شهروند وارد پروژه ای می شود تا مهارت های خود را بهبود بخشد، اما پس از مدت کوتاهی با آن دست و پنجه نرم می کند. همکاری همزمان و ناهمزمان به دلیل نداشتن زمینه این اعضای تیم موقت برای دانستن بیشتر در مورد داده‌هایی که با آن‌ها در حال تعامل هستند، افرادی که در گذشته به مشکلات پرداخته‌اند و اینکه چگونه کار قبلی بر چشم‌انداز پروژه فعلی تأثیر گذاشته است، به زمینه نیاز دارند.

نیاز به مستندسازی مناسب پروژه‌ها و همچنین مدل‌های داده و گردش کار آن‌ها می‌تواند به راحتی تمرکز تیمی از دانشمندان داده را منحرف کند، چه رسد به اینکه یک تیم به تنهایی کار کند. رهبران ممکن است این گزینه را در نظر بگیرند یک توسعه دهنده مستقل استخدام کنید برای کمک به حفظ و انتشار دانش سازمانی برای بهبود جلسات بررسی استاندارد و بازخورد پروژه‌های علم داده مدرن. این جلسات و همچنین سیستم‌های نرم‌افزاری، میز کار، و بهترین شیوه‌ها می‌توانند ضبط مؤثرتر بافت مرتبط با پروژه را ساده‌تر کنند که قابلیت کشف داده‌ها را برای دانشمندان داده‌های خردسال و شهروند در آینده بهبود می‌بخشد.

موفقیت علم داده مستلزم این است مدیریت کارآمد دانش و بافت اطراف آن بدون آن، دانشمندان داده‌های جدید، جوان و شهروند احتمالاً با نصب و مشارکت معنادار در پروژه‌های خود دچار مشکل می‌شوند، که به نوبه خود منجر به ایجاد مجدد پروژه‌ها توسط تیم‌ها به جای مشارکت در کارهای قبلی می‌شود. 

بخش دوم: سازگاری

 
حوزه‌های ML و AI به تغییرات اساسی در خدمات مالی، علوم بهداشتی و زیستی و تولید کمک کرده‌اند. اگرچه این صنایع در معرض محیط های نظارتی قابل توجهی هستند. این بدان معنی است که یک پروژه هوش مصنوعی که در یک محیط تنظیم شده انجام می شود باید با یک مسیر حسابرسی واضح قابل تکرار باشد. به عبارت دیگر، رهبران فناوری اطلاعات و کسب و کار که به نحوی، شکل یا شکلی درگیر یک پروژه علم داده هستند، باید اطمینان از سطحی از سازگاری داده ها وقتی نوبت به نتایج پروژه علم داده آنها می رسد. 

رهبران فناوری اطلاعات و کسب‌وکار که می‌توانند انتظار سطح قابل اعتمادی از ثبات را داشته باشند، می‌توانند هنگام انجام انواع تغییرات استراتژیک که هوش مصنوعی تسهیل می‌کند، از اعتماد بیشتری برخوردار شوند. وقتی صحبت از پروژه های علم داده به میان می آید چیزهای زیادی در خطر هستند و سرمایه گذاری زیادی روی آنها انجام می شود، بنابراین دانشمندان داده مستحق زیرساختی هستند که در آن بتوانند با سطح تضمین شده ای از تکرارپذیری فعالیت کنند. از شروع تا پایان. این تکرارپذیری کامل به سازگاری در داده هایی تبدیل می شود که مدیران ارشد به دنبال آن هستند تا تصمیم بگیرند که آیا یک پروژه علم داده به اندازه کافی مهم است و با اهداف تجاری آنها همسو است یا خیر.

این مدیران ارشد باید به نوبه خود انتظار داشته باشند که با گسترش تیم های علمی آنها، مجموعه های آموزشی لازم و الزامات سخت افزاری نیز برای اطمینان از ثبات در نتایج پروژه های قدیمی تر، افزایش یابد. بنابراین، فرآیندها و سیستم‌هایی که به مدیریت یک محیط کمک می‌کنند، برای گسترش تیم علم داده ضروری هستند. برای مثال، اگر یک دانشمند داده از لپ‌تاپ استفاده می‌کند در حالی که یک مهندس داده نسخه متفاوتی از کتابخانه‌ای را اجرا می‌کند که روی ماشین مجازی ابری اجرا می‌شود، آن دانشمند داده ممکن است مدل داده‌های او را ببیند که نتایج متفاوتی از یک ماشین به ماشین دیگر تولید می‌کند. نتیجه نهایی: مدیران باید اطمینان حاصل کنند که همکاران داده آنها روشی ثابت برای اشتراک گذاری محیط های نرم افزاری مشابه دارند.

بخش سوم: همکاری

 
در نهایت، به اهمیت همکاری امن می رسیم. از آنجایی که کسب‌وکارها به تغییر عملیات خود به مدل کار از خانه ادامه می‌دهند، سازمان‌ها متوجه می‌شوند که همکاری در علم داده بسیار دشوارتر از همکاری حضوری است. اگرچه برخی از وظایف اصلی علم داده با کمک یک علم داده (تهیه داده، تحقیق و تکرار مدل داده) قابل مدیریت هستند، اکثر مدیران تجاری به اشتباه همکاری را کنار گذاشته و متعاقباً مانع از بهره‌وری از راه دور شده‌اند.

اما چگونه می توان هماهنگی موثر و از راه دور بین شرکت کنندگان پروژه و همچنین امنیت داده های پروژه را تسهیل کرد؟ پاسخ در فایل های کاری قابل اشتراک گذاری و داده های مربوط به یک پروژه علم داده نهفته است که آن را قابل دوام تر می کند برای انتشار اطلاعات از راه دور و با ساده‌تر شدن انتشار داده‌های مرتبط با پروژه، به اشتراک گذاری اطلاعات ساده‌تر می‌شود، تسهیل همکاری داده‌های از راه دور آسان‌تر می‌شود. شرکت کنندگان یک پروژه علم داده می توانند از ابزارهای مبتنی بر ابر برای تقویت امنیت پشت تحقیقات خود استفاده کنند. اما بسیاری از رهبران این اشتباه را مرتکب شده اند که همکاری را تشویق نکرده و بهره وری را کاهش داده اند.

نتیجه

 
پیشرفت محض در حوزه علم داده در سال های اخیر بی سابقه و صراحتا شگفت انگیز بوده است. پیشرفت علم داده این امکان را برای شرکت‌های سراسر جهان فراهم کرده است که به سؤالاتی بپردازند که قبلاً بدون نوآوری‌هایی که توسط هوش مصنوعی و ML امکان‌پذیر شده است، پاسخ‌های کمی، اگر هیچ، در دسترس نبودند. 

با این حال، از آنجایی که دنیای علم داده همچنان به بلوغ و رشد ادامه می‌دهد، زمان آن فرا رسیده است که مدیران ارشد و تیم‌های علم داده که بر آنها نظارت می‌کنند، از روش‌های موقت و واکنش‌پذیرتر برای انجام کار مهاجرت کنند. منابعی که دانشمندان داده می توانند برای ایجاد زمینه، سازگاری و همکاری بیشتر مانند میز کار نرم افزار استفاده کنند، احتمالاً برای موفقیت علم داده ضروری هستند. در نهایت، پروژه ها به تلاش کمتری از سوی دانشمندان داده، مهندسان، تحلیلگران و محققان نیاز دارند که بهتر می توانند موفقیت مستمر و خیره کننده این حوزه را تسریع بخشند.

 
 
نهلا دیویس یک توسعه دهنده نرم افزار و نویسنده فناوری است. قبل از اینکه کار خود را به طور تمام وقت به نویسندگی فنی اختصاص دهد، موفق شد - در میان چیزهای جذاب دیگر - به عنوان یک برنامه نویس اصلی در یک سازمان برندسازی تجربی شرکت 5,000 خدمت کند که مشتریان آن شامل سامسونگ، تایم وارنر، نتفلیکس و سونی هستند.

منبع: https://www.kdnuggets.com/2022/01/context-consistency-collaboration-essential-data-science-success.html