डेटा साइंस की सफलता के लिए संदर्भ, संगति और सहयोग आवश्यक हैं

द्वारा फोटो मोहम्मद_हासन पिक्साबे पर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के क्षेत्र, 2021 के अंतिम छोर पर हैं, अब उनके आगे अनिश्चित भविष्य वाले नवजात क्षेत्र नहीं हैं। एआई और एमएल डेटा विज्ञान की व्यापक दुनिया पर प्रभाव के बड़े पैमाने पर प्रभावशाली क्षेत्र बन गए हैं, एक तथ्य यह है कि से सच्चा बना हुआ है इस पूरे वर्ष में कभी भी।

एआई, एमएल और बाद में, डेटा साइंस का विस्तार जारी है, हालांकि, ऐसे पैरामीटर भी हैं जो डेटा साइंस टीमों की सफलता को बना या बिगाड़ सकते हैं। एआई और एमएल के क्षेत्र से महत्वपूर्ण और गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के अवसर डेटा विज्ञान टीमों पर आधारित होते हैं जो एक लैपटॉप के साथ काम करने वाले केवल एक डेटा वैज्ञानिक से बड़े होते हैं। केवल बहुत अधिक डेटा है जिसे प्राप्त करने, साफ करने और विश्लेषण के लिए तैयार करने की आवश्यकता है - एक प्रक्रिया जो डेटा वैज्ञानिक के औसत कार्यदिवस के एक महत्वपूर्ण हिस्से का उपभोग करती है - किसी एक व्यक्ति को अकेले संभालने के लिए। 

आधुनिक डेटा विज्ञान परियोजनाएं डेटा तैयार करने, पूर्व डेटा विज्ञान परियोजनाओं और डेटा मॉडल को तैनात करने के संभावित तरीकों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी के इर्द-गिर्द घूमती हैं, जिन्हें कई डेटा विज्ञानों के साथ साझा किया जाना चाहिए। इसलिए, उन कारणों की जांच करना महत्वपूर्ण है कि डेटा विज्ञान टीमों को डेटा विज्ञान की सफलता सुनिश्चित करने के लिए अपने डेटा के संदर्भ, स्थिरता और सुरक्षित सहयोग की आवश्यकता क्यों है। आइए इन आवश्यकताओं में से प्रत्येक की शीघ्रता से जांच करें ताकि हम बेहतर ढंग से समझ सकें कि आगे बढ़ते हुए डेटा विज्ञान की सफलता कैसी दिख सकती है।

भाग एक: प्रसंग

 
भविष्य के डेटा विज्ञान की सफलता की हमारी परीक्षा संदर्भ से शुरू होती है: पुनरावृत्त मॉडल-निर्माण की कोई प्रक्रिया नहीं जो कोशिश-और-असफल प्रयोग पर निर्भर करता है संस्थागत ज्ञान के बिना लंबे समय तक चल सकता है जो डेटा वैज्ञानिकों को प्रलेखित, संग्रहीत और उपलब्ध कराया जाता है। और, फिर भी, उचित प्रलेखन और भंडारण की कमी के कारण संस्थागत ज्ञान का एक बड़ा हिस्सा नियमित रूप से खो जाता है।

इस सामान्य परिदृश्य पर विचार करें: एक जूनियर या नागरिक डेटा वैज्ञानिक को अपने कौशल में सुधार करने के लिए एक परियोजना में खींचा जाता है, केवल इसके तुरंत बाद संघर्ष करने के लिए तुल्यकालिक और अतुल्यकालिक सहयोग संदर्भ की कमी के कारण। इन तदर्थ टीम के सदस्यों को उस डेटा के बारे में अधिक जानने के लिए संदर्भ की आवश्यकता होती है जिसके साथ वे बातचीत कर रहे हैं, जिन लोगों ने अतीत में समस्याओं का समाधान किया है, और पिछले कार्य ने वर्तमान परियोजना परिदृश्य को कैसे प्रभावित किया है।

परियोजनाओं के साथ-साथ डेटा मॉडल और उनके वर्कफ़्लो को ठीक से दस्तावेज़ करने की आवश्यकता डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम को आसानी से विचलित कर सकती है, अकेले काम करने वाले अकेले को छोड़ दें। नेता इस विकल्प पर विचार कर सकते हैं एक फ्रीलांस डेवलपर को किराए पर लें आधुनिक डेटा विज्ञान परियोजनाओं के मानक समीक्षा और प्रतिक्रिया सत्रों में सुधार के लिए संस्थागत ज्ञान के संरक्षण और प्रसार की दिशा में अपना समय देने के लिए। इन सत्रों के साथ-साथ सॉफ्टवेयर सिस्टम, कार्यक्षेत्र और सर्वोत्तम अभ्यास परियोजना से संबंधित संदर्भ के अधिक प्रभावी कैप्चर को सुव्यवस्थित कर सकते हैं जो भविष्य में जूनियर और नागरिक डेटा वैज्ञानिकों की डेटा खोज क्षमता में सुधार करता है।

डेटा विज्ञान की सफलता की आवश्यकता है ज्ञान का सुव्यवस्थित प्रबंधन और इसके आसपास के संदर्भ। इसके बिना, नए, कनिष्ठ और नागरिक डेटा वैज्ञानिकों को ऑनबोर्डिंग और उनकी परियोजनाओं में सार्थक योगदान के साथ संघर्ष करने की संभावना है, जो बदले में टीमों को पिछले काम में योगदान देने के बजाय परियोजनाओं को फिर से बनाने की ओर ले जाता है। 

भाग दो: संगति

 
जब वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य और जीवन विज्ञान और विनिर्माण की बात आती है तो एमएल और एआई के क्षेत्रों ने मूलभूत परिवर्तनों में योगदान दिया है; हालांकि, ये उद्योग महत्वपूर्ण नियामक वातावरण के अधीन हैं। इसका मतलब यह है कि एक एआई प्रोजेक्ट जो एक विनियमित वातावरण में होता है, एक स्पष्ट ऑडिट ट्रेल के साथ प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होना चाहिए। दूसरे शब्दों में, आईटी और व्यापार जगत के नेता जो किसी तरह, आकार या रूप में डेटा विज्ञान परियोजना से जुड़े हैं डेटा स्थिरता का स्तर सुनिश्चित करें जब उनके डेटा विज्ञान परियोजना के परिणामों की बात आती है। 

आईटी और व्यावसायिक नेता जो एक विश्वसनीय स्तर की स्थिरता की उम्मीद कर सकते हैं, वे भी अधिक आत्मविश्वास का आनंद ले सकते हैं जब एआई की सुविधा के लिए रणनीतिक बदलाव करने का समय आता है। जब डेटा विज्ञान परियोजनाओं की बात आती है तो बहुत कुछ दांव पर लगा होता है और उन पर बहुत अधिक निवेश होता है, इसलिए डेटा वैज्ञानिक एक बुनियादी ढांचे के लायक होते हैं जिसमें वे पुनरुत्पादन के गारंटीकृत स्तर के साथ काम कर सकते हैं आरंभ से अंत तक. यह पूर्ण प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता डेटा में निरंतरता में तब्दील हो जाती है, जो कि शीर्ष अधिकारी यह तय करने के लिए देख रहे हैं कि डेटा विज्ञान परियोजना पर्याप्त रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं और उनके व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखण में है।

बदले में, इन शीर्ष अधिकारियों को उम्मीद करनी चाहिए कि जैसे-जैसे उनकी विज्ञान टीमों का विस्तार होगा, वैसे ही पुरानी परियोजनाओं के परिणामों में स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण सेट और हार्डवेयर आवश्यकताएं भी होंगी। इसलिए, प्रक्रियाएँ और प्रणालियाँ जो पर्यावरण को प्रबंधित करने में मदद करती हैं, डेटा विज्ञान टीम के विस्तार के लिए एक परम आवश्यकता है। यदि, उदाहरण के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक एक लैपटॉप का उपयोग कर रहा है, जबकि एक डेटा इंजीनियर एक क्लाउड वीएम पर चल रहे पुस्तकालय का एक अलग संस्करण चला रहा है, तो वह डेटा वैज्ञानिक अपने डेटा मॉडल को एक मशीन से दूसरी मशीन में अलग-अलग परिणाम देते हुए देख सकता है। निचला रेखा: अधिकारियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके डेटा सहयोगियों के पास ठीक उसी सॉफ़्टवेयर वातावरण को साझा करने का एक सुसंगत तरीका है।

भाग तीन: सहयोग

 
अंत में, हम सुरक्षित सहयोग के महत्व पर आते हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय अपने कार्यों को वर्क-फ्रॉम-होम मॉडल में स्थानांतरित करना जारी रखते हैं, संगठन यह महसूस कर रहे हैं कि डेटा विज्ञान सहयोग व्यक्तिगत सहयोग से कहीं अधिक कठिन है। हालांकि कुछ मुख्य डेटा विज्ञान कर्तव्यों को एकल डेटा विज्ञान (डेटा प्रस्तुत करने, अनुसंधान और डेटा मॉडल पुनरावृत्ति) की मदद से प्रबंधित किया जा सकता है, अधिकांश व्यावसायिक अधिकारियों ने गलती से सहयोग छोड़ दिया है और बाद में दूरस्थ उत्पादकता में बाधा उत्पन्न की है।

लेकिन परियोजना प्रतिभागियों के साथ-साथ परियोजना डेटा की सुरक्षा के बीच प्रभावी और दूरस्थ समन्वय की सुविधा कैसे मिलती है? उत्तर साझा करने योग्य कार्य फ़ाइलों और डेटा विज्ञान परियोजना से संबंधित डेटा में निहित है जो इसे और अधिक व्यवहार्य बनाते हैं दूर से सूचना प्रसारित करने के लिए। और जैसे-जैसे परियोजना से संबंधित डेटा का प्रसार सरल होता जाता है, जानकारी साझा करना जितना आसान होता जाता है, दूरस्थ डेटा सहयोग को सुविधाजनक बनाना उतना ही आसान होता है। डेटा साइंस प्रोजेक्ट के प्रतिभागी अपने शोध के पीछे सुरक्षा को मजबूत करने के लिए क्लाउड-आधारित टूल का लाभ उठा सकते हैं। लेकिन बहुत से नेताओं ने सहयोग को प्रोत्साहित नहीं करने, उत्पादकता को कम करने की गलती की है।

निष्कर्ष

 
हाल के वर्षों में डेटा विज्ञान के क्षेत्र में जो व्यापक प्रगति हुई है, वह अभूतपूर्व और स्पष्ट रूप से आश्चर्यजनक है। डेटा साइंस की प्रगति ने दुनिया भर की कंपनियों के लिए उन सवालों को संबोधित करना संभव बना दिया है जिनके पास पहले कुछ, यदि कोई हो, बिना किसी नवाचार के आसानी से उपलब्ध उत्तर थे जिन्हें एआई और एमएल द्वारा संभव बनाया गया था। 

हालाँकि, जैसे-जैसे डेटा विज्ञान की दुनिया परिपक्व और विकसित होती जा रही है, यह शीर्ष अधिकारियों और डेटा विज्ञान टीमों के लिए काम करने के अधिक तदर्थ और प्रतिक्रियाशील तरीके से पलायन करने का समय है। संसाधन जो डेटा वैज्ञानिक संदर्भ, स्थिरता और सॉफ़्टवेयर कार्यक्षेत्र जैसे अधिक सहयोग उत्पन्न करने के लिए उपयोग कर सकते हैं, डेटा विज्ञान की सफलता के लिए आवश्यक होने की संभावना है। अंततः, परियोजनाओं को डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों, विश्लेषकों और शोधकर्ताओं से कम प्रयास की आवश्यकता होगी, जो क्षेत्र की निरंतर और आश्चर्यजनक सफलता में तेजी लाने में सक्षम होंगे।

 
 
नहाला डेविस एक सॉफ्टवेयर डेवलपर और तकनीकी लेखक हैं। तकनीकी लेखन के लिए अपना पूरा समय समर्पित करने से पहले, वह अन्य दिलचस्प चीजों के साथ-साथ एक इंक 5,000 अनुभवात्मक ब्रांडिंग संगठन में एक प्रमुख प्रोग्रामर के रूप में काम करने में कामयाब रही, जिसके ग्राहकों में सैमसंग, टाइम वार्नर, नेटफ्लिक्स और सोनी शामिल हैं।

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