ڈیٹا سائنس کی کامیابی کے لیے سیاق و سباق، مستقل مزاجی اور تعاون ضروری ہے۔

کی طرف سے تصویر محمد_حسن Pixabay پر

مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) کے شعبے، 2021 کے آخر میں ہیں، اب ان کے آگے غیر یقینی مستقبل کے ساتھ نوزائیدہ فیلڈز نہیں ہیں۔ AI اور ML ڈیٹا سائنس کی وسیع دنیا پر اثر و رسوخ کے بڑے پیمانے پر اثر و رسوخ والے دائرے بن گئے ہیں، یہ ایک حقیقت ہے سے زیادہ سچا رہا ہے۔ اس سال بھر میں کبھی.

جیسا کہ AI، ML، اور، اس کے بعد، ڈیٹا سائنس نے توسیع جاری رکھی ہے، اگرچہ، اس کے پاس بھی ایسے پیرامیٹرز ہیں جو ڈیٹا سائنس ٹیموں کی کامیابی کو بنا یا توڑ سکتے ہیں۔ AI اور ML کے شعبوں سے اہم اور گہری بصیرت حاصل کرنے کے مواقع کی پیشین گوئی ڈیٹا سائنس ٹیموں پر کی گئی ہے جو کہ ایک لیپ ٹاپ کے ساتھ کام کرنے والے صرف ایک ڈیٹا سائنسدان سے بڑی ہیں۔ صرف بہت زیادہ ڈیٹا ہے جسے حاصل کرنے، صاف کرنے، اور تجزیہ کے لیے تیار کرنے کی ضرورت ہے – ایک ایسا عمل جو ڈیٹا سائنسدان کے اوسط کام کے دن کا ایک اہم حصہ کھاتا ہے – کسی بھی فرد کو اکیلے ہینڈل کرنے کے لیے۔ 

جدید ڈیٹا سائنس پروجیکٹس ڈیٹا کی تیاری، ڈیٹا سائنس کے پرانے پروجیکٹس، اور ڈیٹا ماڈلز کو متعین کرنے کے ممکنہ طریقوں سے متعلق اہم معلومات کے گرد گھومتے ہیں جن کا اشتراک متعدد ڈیٹا سائنسز کے ساتھ ہونا چاہیے۔ لہذا، ان وجوہات کی چھان بین کرنا بہت ضروری ہے کہ ڈیٹا سائنس کی کامیابی کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا سائنس ٹیموں کو اپنے ڈیٹا کے سیاق و سباق، مستقل مزاجی اور محفوظ تعاون کی ضرورت کیوں پڑتی ہے۔ آئیے فوری طور پر ان میں سے ہر ایک کی ضروریات کا جائزہ لیں تاکہ ہم بہتر طور پر سمجھ سکیں کہ ڈیٹا سائنس کی کامیابی آگے بڑھنے میں کیسی نظر آتی ہے۔

پہلا حصہ: سیاق و سباق

 
مستقبل کے ڈیٹا سائنس کی کامیابی کا ہمارا امتحان سیاق و سباق سے شروع ہوتا ہے: تکراری ماڈل بنانے کا کوئی عمل نہیں۔ جو آزمانے اور ناکام ہونے کے تجربے پر انحصار کرتا ہے۔ ادارہ جاتی علم کے بغیر طویل عرصے تک چل سکتا ہے جو ڈیٹا سائنسدانوں کو دستاویزی، ذخیرہ اور دستیاب کرایا جاتا ہے۔ اور، ابھی تک، مناسب دستاویزات اور اسٹوریج کی کمی کی وجہ سے ادارہ جاتی علم کا ایک بہت بڑا سودا باقاعدگی سے ضائع ہو جاتا ہے۔

اس عام منظر نامے پر غور کریں: ایک جونیئر یا سٹیزن ڈیٹا سائنسدان کو اپنی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے لیے ایک پروجیکٹ میں شامل کیا جاتا ہے، صرف اس کے فوراً بعد جدوجہد کرنے کے لیے۔ ہم وقت ساز اور متضاد تعاون سیاق و سباق کی کمی کی وجہ سے۔ ان ایڈہاک ٹیم کے اراکین کو اس ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننے کے لیے سیاق و سباق کی ضرورت ہوتی ہے جس کے ساتھ وہ بات چیت کر رہے ہیں، ماضی میں جن لوگوں نے مسائل کو حل کیا ہے، اور کس طرح پچھلے کام نے موجودہ پروجیکٹ کے منظر نامے کو متاثر کیا۔

پراجیکٹس کے ساتھ ساتھ ڈیٹا ماڈلز اور ان کے ورک فلو کو صحیح طریقے سے دستاویز کرنے کی ضرورت ڈیٹا سائنسدانوں کی ٹیم کو آسانی سے مشغول کر سکتی ہے، اکیلے کام کرنے والے کو چھوڑ دیں۔ قائدین آپشن پر غور کر سکتے ہیں۔ فری لانس ڈویلپر کی خدمات حاصل کریں جدید ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے معیاری جائزے اور فیڈ بیک سیشنز کو بہتر بنانے کے لیے ادارہ جاتی علم کے تحفظ اور پھیلاؤ کے لیے اپنا وقت دینے کے لیے۔ یہ سیشنز کے ساتھ ساتھ سافٹ ویئر سسٹمز، ورک بینچز، اور بہترین طریقہ کار پروجیکٹ سے متعلق سیاق و سباق کی زیادہ موثر گرفت کو ہموار کر سکتے ہیں جو مستقبل میں جونیئر اور سٹیزن ڈیٹا سائنسدانوں کے ڈیٹا کی دریافت کو بہتر بناتا ہے۔

ڈیٹا سائنس کی کامیابی کی ضرورت ہے۔ علم کا ہموار انتظام اور اس کے آس پاس کا سیاق و سباق۔ اس کے بغیر، نئے، جونیئر، اور سٹیزن ڈیٹا سائنسدانوں کو آن بورڈنگ اور اپنے پروجیکٹس میں بامعنی شراکت کے ساتھ جدوجہد کرنے کا امکان ہے، جس کے نتیجے میں ٹیمیں پچھلے کام میں حصہ ڈالنے کے بجائے پروجیکٹس کو دوبارہ تخلیق کرنے کا باعث بنتی ہیں۔ 

حصہ دو: مستقل مزاجی

 
ML اور AI کے شعبوں نے جب مالیاتی خدمات، صحت اور زندگی کے علوم، اور مینوفیکچرنگ کی بات کی ہے تو بنیادی تبدیلیوں میں اپنا حصہ ڈالا ہے۔ یہ صنعتیں، اگرچہ، اہم ریگولیٹری ماحول کے تابع ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ایک AI پروجیکٹ جو ایک ریگولیٹڈ ماحول میں ہوتا ہے ایک واضح آڈٹ ٹریل کے ساتھ دوبارہ تیار کیا جا سکتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، IT اور کاروباری رہنما جو کسی نہ کسی طرح، شکل یا شکل میں ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کے ساتھ شامل ہیں، ان کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بنائیں جب ان کے ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کے نتائج کی بات آتی ہے۔ 

آئی ٹی اور کاروباری رہنما جو قابل اعتماد سطح کی مستقل مزاجی کی توقع کر سکتے ہیں وہ بھی زیادہ اعتماد سے لطف اندوز ہو سکتے ہیں جب وقت آتا ہے کہ اسٹریٹجک تبدیلیوں کی قسمیں جو AI سہولت فراہم کرتی ہے۔ جب ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کی بات آتی ہے تو بہت کچھ داؤ پر لگا ہوا ہوتا ہے اور ان پر بہت زیادہ سرمایہ کاری ہوتی ہے، لہذا ڈیٹا سائنسدان ایک ایسے انفراسٹرکچر کے مستحق ہیں جس میں وہ تولیدی صلاحیت کی ضمانت شدہ سطح کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔ شروع سے ختم کرنے کے لئے. یہ مکمل تولیدی صلاحیت ڈیٹا میں مستقل مزاجی کا ترجمہ کرتی ہے جسے اعلیٰ حکام یہ فیصلہ کرنے کے لیے تلاش کر رہے ہیں کہ آیا ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کافی اہمیت کا حامل ہے یا نہیں اور ان کے کاروباری مقاصد کے مطابق ہے۔

ان اعلیٰ افسران کو، بدلے میں، توقع رکھنی چاہیے کہ جیسے جیسے ان کی سائنس ٹیمیں پھیلتی جائیں گی، اسی طرح پرانے پروجیکٹس کے نتائج میں مستقل مزاجی کو یقینی بنانے کے لیے ضروری تربیتی سیٹ اور ہارڈویئر کی ضروریات بھی پوری ہوں گی۔ لہذا، عمل اور نظام جو ماحول کو منظم کرنے میں مدد کرتے ہیں ڈیٹا سائنس ٹیم کی توسیع کے لیے ایک مطلق ضرورت ہیں۔ اگر، مثال کے طور پر، ایک ڈیٹا سائنسدان ایک لیپ ٹاپ استعمال کر رہا ہے جبکہ ایک ڈیٹا انجینئر کلاؤڈ VM پر چلنے والی لائبریری کا مختلف ورژن چلا رہا ہے، تو وہ ڈیٹا سائنسدان اپنے ڈیٹا ماڈل کو ایک مشین سے دوسری مشین تک مختلف نتائج پیدا کرتے ہوئے دیکھ سکتا ہے۔ پایان لائن: ایگزیکٹوز کو اس بات کو یقینی بنانا چاہئے کہ ان کے ڈیٹا کے ساتھیوں کے پاس بالکل وہی سافٹ ویئر ماحول شیئر کرنے کا ایک مستقل طریقہ ہے۔

تیسرا حصہ: تعاون

 
آخر میں، ہم محفوظ تعاون کی اہمیت پر آتے ہیں۔ چونکہ کاروبار اپنے کاموں کو گھر سے کام کرنے والے ماڈل میں منتقل کرنا جاری رکھے ہوئے ہیں، تنظیمیں یہ سمجھ رہی ہیں کہ ڈیٹا سائنس کا تعاون ذاتی تعاون سے کہیں زیادہ مشکل ہے۔ اگرچہ ڈیٹا سائنس کے کچھ بنیادی فرائض ایک ہی ڈیٹا سائنس (ڈیٹا پریپ، ریسرچ، اور ڈیٹا ماڈل کی تکرار) کی مدد سے قابل انتظام ہیں، لیکن زیادہ تر کاروباری ایگزیکٹوز نے غلطی سے تعاون چھوڑ دیا ہے اور اس کے نتیجے میں دور دراز کی پیداواری صلاحیت میں رکاوٹ پیدا ہوئی ہے۔

لیکن پراجیکٹ کے شرکاء کے ساتھ ساتھ پراجیکٹ کے ڈیٹا کی حفاظت کے درمیان موثر اور دور دراز کوآرڈینیشن کو کس طرح سہولت فراہم کرتا ہے؟ اس کا جواب قابل اشتراک کام کی فائلوں اور ڈیٹا سائنس پروجیکٹ سے متعلق ڈیٹا میں ہے۔ جو اسے زیادہ قابل عمل بناتا ہے۔ معلومات کو دور سے پھیلانا۔ اور جیسے جیسے پراجیکٹ سے متعلق ڈیٹا کی تقسیم آسان ہوتی جاتی ہے، معلومات کا اشتراک کرنا جتنا آسان ہوتا جاتا ہے، اتنا ہی آسان ہوتا ہے ریموٹ ڈیٹا تعاون کو آسان بنانا۔ ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کے شرکاء اپنی تحقیق کے پیچھے سیکیورٹی کو مضبوط بنانے کے لیے کلاؤڈ بیسڈ ٹولز کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ لیکن بہت سارے رہنماؤں نے تعاون کی حوصلہ افزائی نہ کرنے، پیداواری صلاحیت کو کم کرنے کی غلطی کی ہے۔

نتیجہ

 
حالیہ برسوں میں ڈیٹا سائنس کے دائرے میں جو سراسر پیشرفت ہوئی ہے وہ بے مثال اور واضح طور پر حیرت انگیز ہے۔ ڈیٹا سائنس کی ترقی نے دنیا بھر کی کمپنیوں کے لیے ایسے سوالات کو حل کرنا ممکن بنا دیا ہے جن کے جوابات پہلے بہت کم تھے، اگر ہیں تو، آسانی سے دستیاب جوابات ان اختراعات کے بغیر جو AI اور ML نے ممکن بنائے ہیں۔ 

تاہم، جیسا کہ ڈیٹا سائنس کی دنیا پختہ اور بڑھ رہی ہے، اب وقت آگیا ہے کہ اعلیٰ حکام اور ڈیٹا سائنس کی ٹیمیں جن کی وہ نگرانی کرتے ہیں، کام کرنے کے زیادہ ایڈہاک اور رد عمل سے ہٹ کر منتقل ہوجائیں۔ وہ وسائل جو ڈیٹا سائنسدان سیاق و سباق پیدا کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، مستقل مزاجی اور سافٹ ویئر ورک بینچز جیسے زیادہ تعاون ڈیٹا سائنس کی کامیابی کے لیے ضروری ہیں۔ بالآخر، پروجیکٹس ڈیٹا سائنسدانوں، انجینئروں، تجزیہ کاروں اور محققین سے کم محنت کا مطالبہ کریں گے، جو فیلڈ کی مسلسل اور حیران کن کامیابی کو تیز کرنے کے قابل ہوں گے۔

 
 
نالہ ڈیوس ایک سافٹ ویئر ڈویلپر اور ٹیک مصنف ہے۔ اپنے کام کو مکمل وقت تکنیکی تحریر کے لیے وقف کرنے سے پہلے، اس نے ایک Inc. 5,000 تجرباتی برانڈنگ تنظیم میں لیڈ پروگرامر کے طور پر خدمات انجام دینے کے لیے — دیگر دلچسپ چیزوں کے علاوہ — جس کے مؤکلوں میں Samsung، Time Warner، Netflix، اور Sony شامل ہیں۔

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