บริบท ความสม่ำเสมอ และการทำงานร่วมกันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ภาพถ่ายโดย mohamed_hassan จาก Pixabay

สาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ในตอนท้ายของปี 2021 จะไม่ใช่สาขาใหม่ที่มีอนาคตที่ไม่แน่นอนรออยู่ข้างหน้าอีกต่อไป AI และ ML ได้เติบโตขึ้นจนกลายเป็นขอบเขตที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อโลกกว้างของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเป็นข้อเท็จจริงที่ว่า ยังคงเป็นความจริงกว่า ตลอดทั้งปีนี้

ในขณะที่ AI, ML และต่อมา วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ตัวแปรที่สามารถสร้างหรือทำลายความสำเร็จของทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เช่นกัน โอกาสในการรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและลึกซึ้งจากสาขาของ AI และ ML นั้นมีไว้สำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงหนึ่งคนที่ทำงานด้วยแล็ปท็อปเครื่องเดียว มีข้อมูลมากเกินไปที่ต้องได้รับ ทำความสะอาด และเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้ส่วนสำคัญของวันทำงานโดยเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้คนใดคนหนึ่งจัดการเพียงลำพัง 

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่หมุนรอบข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับการเตรียมข้อมูล โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลก่อนหน้า และแนวทางที่เป็นไปได้ในการปรับใช้โมเดลข้อมูลที่ต้องแชร์กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลายแห่ง ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตรวจสอบสาเหตุที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการบริบท ความสอดคล้อง และการทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัยของข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าจะประสบความสำเร็จด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เรามาตรวจสอบข้อกำหนดแต่ละข้อกันอย่างรวดเร็ว เพื่อที่เราจะสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าความสำเร็จด้านวิทยาการข้อมูลที่ก้าวไปข้างหน้าอาจมีลักษณะอย่างไร

ส่วนที่หนึ่ง: บริบท

 
การตรวจสอบความสำเร็จด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอนาคตของเราเริ่มต้นด้วยบริบท: ไม่มีกระบวนการสร้างแบบจำลองซ้ำๆ ที่ต้องอาศัยการทดลองลองผิดลองถูก สามารถอยู่ได้นานโดยปราศจากความรู้จากสถาบันที่มีการจัดทำเป็นเอกสาร จัดเก็บ และให้บริการแก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และถึงกระนั้น ความรู้ในสถาบันจำนวนมากมักสูญหายไปเนื่องจากขาดเอกสารและการจัดเก็บที่เหมาะสม

พิจารณาสถานการณ์ทั่วไปนี้: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับจูเนียร์หรือพลเมืองถูกดึงเข้าสู่โครงการเพื่อพัฒนาทักษะของพวกเขา แต่ก็ต้องดิ้นรนหลังจากนั้นไม่นาน การทำงานร่วมกันแบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส เพราะขาดบริบท สมาชิกในทีมเฉพาะกิจเหล่านี้ต้องการบริบทเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่พวกเขาโต้ตอบ ผู้คนที่เคยแก้ไขปัญหาในอดีต และผลงานก่อนหน้านี้มีอิทธิพลต่อภาพรวมของโครงการในปัจจุบันอย่างไร

ความจำเป็นในการจัดทำเอกสารโครงการตลอดจนแบบจำลองข้อมูลและเวิร์กโฟลว์อย่างเหมาะสมอาจทำให้ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเสียสมาธิได้ โดยไม่ต้องมีคนเดียวที่ทำงานคนเดียว ผู้นำอาจพิจารณาทางเลือกที่จะ จ้างนักพัฒนาอิสระ อุทิศเวลาให้กับการอนุรักษ์และเผยแพร่ความรู้ของสถาบัน เพื่อปรับปรุงการทบทวนมาตรฐานและเซสชันข้อเสนอแนะของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่ เซสชันเหล่านี้รวมถึงระบบซอฟต์แวร์ เวิร์กเบนช์ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสามารถปรับปรุงการจับภาพบริบทที่เกี่ยวข้องกับโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการค้นพบข้อมูลของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับจูเนียร์และพลเมืองในอนาคต

ความสำเร็จของวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการ การจัดการความรู้ที่คล่องตัว และบริบทโดยรอบ หากไม่มีสิ่งนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นใหม่ รุ่นน้อง และพลเมืองมักจะประสบปัญหาในการเริ่มต้นใช้งานและการสนับสนุนที่มีความหมายในโครงการของพวกเขา ซึ่งจะนำไปสู่การสร้างโครงการใหม่ของทีมแทนที่จะสนับสนุนงานก่อนหน้า 

ส่วนที่สอง: ความสม่ำเสมอ

 
สาขาของ ML และ AI มีส่วนทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในด้านบริการทางการเงิน สุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต และการผลิต แม้ว่าอุตสาหกรรมเหล่านี้อยู่ภายใต้สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่สำคัญ ซึ่งหมายความว่าโครงการ AI ที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมจะต้องทำซ้ำได้โดยมีแนวทางการตรวจสอบที่ชัดเจน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ผู้นำด้านไอทีและธุรกิจที่มีส่วนกำหนดรูปแบบหรือรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้อง ตรวจสอบระดับความสอดคล้องของข้อมูล เมื่อพูดถึงผลลัพธ์ของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล 

ผู้นำด้านไอทีและธุรกิจที่สามารถคาดหวังระดับความสม่ำเสมอที่เชื่อถือได้สามารถมีความมั่นใจมากขึ้นเมื่อถึงเวลาต้องเปลี่ยนประเภทกลยุทธ์ที่ AI อำนวยความสะดวก มีความเสี่ยงมากมายเมื่อพูดถึงโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล และมีการลงทุนจำนวนมากสำหรับโครงการเหล่านี้ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงสมควรได้รับโครงสร้างพื้นฐานที่พวกเขาสามารถดำเนินการด้วยระดับความสามารถในการทำซ้ำที่รับประกันได้ ตั้งแต่ต้นจนจบ. ความสามารถในการทำซ้ำอย่างสมบูรณ์นี้แปลความสอดคล้องของข้อมูลที่ผู้บริหารระดับสูงกำลังมองหาเพื่อตัดสินใจว่าโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญเพียงพอหรือไม่ และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของพวกเขาหรือไม่

ในทางกลับกัน ผู้บริหารระดับสูงเหล่านี้ควรคาดหวังว่าเมื่อทีมวิทยาศาสตร์ของพวกเขาขยายใหญ่ขึ้น ชุดการฝึกอบรมที่จำเป็นและข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ก็เช่นกัน เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จากโครงการเก่ามีความสอดคล้องกัน ดังนั้น กระบวนการและระบบที่ช่วยจัดการสภาพแวดล้อมจึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการขยายทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น หากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังใช้แล็ปท็อปในขณะที่วิศวกรข้อมูลกำลังเรียกใช้ไลบรารีเวอร์ชันอื่นที่ทำงานบน Cloud VM นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรายนั้นอาจเห็นว่าโมเดลข้อมูลของตนสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างกันจากเครื่องหนึ่งไปยังอีกเครื่องหนึ่ง สิ่งที่สำคัญที่สุด: ผู้บริหารควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ทำงานร่วมกันด้านข้อมูลของพวกเขามีวิธีที่สอดคล้องกันในการแบ่งปันสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์เดียวกัน

ส่วนที่สาม: การทำงานร่วมกัน

 
สุดท้ายนี้ เรามาถึงความสำคัญของการทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัย ในขณะที่ธุรกิจยังคงเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงานไปสู่รูปแบบการทำงานจากที่บ้าน องค์กรต่าง ๆ ก็ตระหนักว่าการทำงานร่วมกันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นยากกว่าการทำงานร่วมกันแบบตัวต่อตัว แม้ว่าหน้าที่หลักด้านวิทยาการข้อมูลบางอย่างสามารถจัดการได้ด้วยความช่วยเหลือของวิทยาการข้อมูลเพียงชุดเดียว (การเตรียมข้อมูล การวิจัย และการทำซ้ำโมเดลข้อมูล) แต่ผู้บริหารธุรกิจส่วนใหญ่มักทิ้งการทำงานร่วมกันโดยไม่ตั้งใจและขัดขวางการทำงานจากระยะไกลในภายหลัง

แต่จะอำนวยความสะดวกในการประสานงานที่มีประสิทธิภาพและระยะไกลระหว่างผู้เข้าร่วมโครงการตลอดจนความปลอดภัยของข้อมูลโครงการได้อย่างไร คำตอบอยู่ในไฟล์งานที่แชร์ได้และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่ทำให้ทำงานได้มากขึ้น เพื่อเผยแพร่ข้อมูลทางไกล และเมื่อการเผยแพร่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโครงการกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น การแบ่งปันข้อมูลก็ง่ายขึ้น การทำงานร่วมกันข้อมูลระยะไกลก็ง่ายขึ้น ผู้เข้าร่วมโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือบนคลาวด์เพื่อเสริมความปลอดภัยเบื้องหลังการวิจัยของพวกเขา แต่มีผู้นำจำนวนมากเกินไปที่ทำผิดพลาดโดยไม่สนับสนุนการทำงานร่วมกัน ซึ่งทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง

สรุป

 
ความก้าวหน้าที่แท้จริงที่เกิดขึ้นในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานั้นเป็นสิ่งที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนและน่าทึ่งมาก ความก้าวหน้าของวิทยาการข้อมูลทำให้บริษัทต่างๆ ทั่วโลกสามารถตอบคำถามที่ก่อนหน้านี้มีคำตอบไม่กี่ข้อ (ถ้ามี) โดยไม่ต้องอาศัยนวัตกรรมที่ AI และ ML สร้างขึ้น 

อย่างไรก็ตาม ในขณะที่โลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเติบโตและเติบโตอย่างต่อเนื่อง ถึงเวลาแล้วที่ผู้บริหารระดับสูงและทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่พวกเขาดูแลจะต้องย้ายออกจากวิธีการเฉพาะกิจและตอบสนองมากขึ้นในการทำงานให้เสร็จ ทรัพยากรที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เพื่อสร้างบริบท ความสอดคล้อง และการทำงานร่วมกันที่มากขึ้น เช่น ซอฟต์แวร์เวิร์กเบนช์ มีแนวโน้มที่จะมีความสำคัญต่อความสำเร็จของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในท้ายที่สุด โครงการต่างๆ จะใช้ความพยายามน้อยลงจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร นักวิเคราะห์ และนักวิจัย ซึ่งจะสามารถเร่งความสำเร็จที่ต่อเนื่องและน่าอัศจรรย์ของภาคสนามได้ดีกว่า

 
 
นาห์ลา เดวีส์ เป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์และนักเขียนด้านเทคนิค ก่อนอุทิศงานเต็มเวลาให้กับการเขียนเชิงเทคนิค เธอจัดการ—ท่ามกลางสิ่งที่น่าสนใจอื่นๆ—เพื่อทำหน้าที่เป็นผู้นำโปรแกรมเมอร์ในองค์กรการสร้างแบรนด์จากประสบการณ์ 5,000 แห่งของ Inc. ซึ่งมีลูกค้าได้แก่ Samsung, Time Warner, Netflix และ Sony

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