അദൃശ്യ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങൾ നേടുന്നതിനും ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും ആധുനിക ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയുടെ വിശാലമായ അളവ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പഠന മേഖലയാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്. പ്രവചന മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഡാറ്റാ സയൻസ് സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വരികയും വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യാം. ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്താണെന്ന് അറിയാം, ഡാറ്റാ സയൻസ് ജീവിതശൈലി നോക്കാം.

ഡാറ്റാ സയൻസ് ലൈഫ് സൈക്കിൾ

ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്താണെന്ന് അറിയാം, അടുത്തതായി നമുക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് ജീവിതചക്രത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാം. ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ജീവിതചക്രത്തിൽ അഞ്ച് വ്യത്യസ്ത ഘട്ടങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ചുമതലകളുണ്ട്:

ക്യാപ്ചർ: ഡാറ്റ അക്വിസിഷൻ, ഡാറ്റാ എൻട്രി, സിഗ്നൽ റിസപ്ഷൻ, ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ. ഈ ഘട്ടത്തിൽ അസംസ്കൃത ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.

പരിപാലനം: ഡാറ്റാ വെയർഹൗസിംഗ്, ഡാറ്റ ക്ലെൻസിംഗ്, ഡാറ്റ സ്റ്റേജിംഗ്, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ. അസംസ്കൃത ഡാറ്റ എടുത്ത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു രൂപത്തിൽ വയ്ക്കുന്നത് ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

പ്രക്രിയ: ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് / ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഡാറ്റ മോഡലിംഗ്, ഡാറ്റ സംഗ്രഹം. പ്രവചന വിശകലനത്തിൽ ഇത് എത്രത്തോളം ഉപയോഗപ്രദമാകുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ തയ്യാറാക്കിയ ഡാറ്റ എടുക്കുകയും അതിന്റെ പാറ്റേണുകൾ, ശ്രേണികൾ, പക്ഷപാതങ്ങൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

വിശകലനം: പര്യവേക്ഷണം / സ്ഥിരീകരണം, പ്രവചന വിശകലനം, റിഗ്രഷൻ, ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ്, ഗുണപരമായ വിശകലനം. ജീവിതചക്രത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ മാംസം ഇതാ. ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഡാറ്റയിൽ വിവിധ വിശകലനങ്ങൾ നടത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.

ആശയവിനിമയം: ഡാറ്റാ റിപ്പോർട്ടിംഗ്, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ്, തീരുമാനമെടുക്കൽ. ഈ അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, വിശകലന വിദഗ്ധർ ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രാഫുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള എളുപ്പത്തിൽ വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന രൂപങ്ങളിൽ വിശകലനങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് ആരാണ് മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നത്?

മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളിലും, ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്റ്റുകൾ സാധാരണയായി മൂന്ന് തരം മാനേജർമാരാണ് മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നത്:

ബിസിനസ്സ് മാനേജർമാർ: ഈ മാനേജർമാർ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിനൊപ്പം പ്രശ്നം നിർവചിക്കുന്നതിനും വിശകലനത്തിനായി ഒരു തന്ത്രം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. മാർക്കറ്റിംഗ്, ഫിനാൻസ് അല്ലെങ്കിൽ സെയിൽസ് പോലുള്ള ഒരു ബിസിനസ്സ് ലൈനിന്റെ തലവനായിരിക്കാം അവർ, അവർക്ക് ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുന്നു. പ്രോജക്ടുകൾ വിതരണം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അവർ ഡാറ്റാ സയൻസ്, ഐടി മാനേജർമാരുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഐടി മാനേജർമാർ: ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെയും ആർക്കിടെക്ചറിന്റെയും ഉത്തരവാദിത്തം സീനിയർ ഐടി മാനേജർമാർക്കാണ്. ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുകൾ കാര്യക്ഷമമായും സുരക്ഷിതമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അവർ നിരന്തരം പ്രവർത്തനങ്ങളും വിഭവ ഉപയോഗവും നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുകൾക്കായി ഐടി പരിതസ്ഥിതികൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും അവർ ഉത്തരവാദികളായിരിക്കാം.

ഡാറ്റാ സയൻസ് മാനേജർമാർ: ഈ മാനേജർമാർ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിന്റെയും അവരുടെ ദൈനംദിന ജോലികളുടെയും മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നു. പ്രോജക്റ്റ് ആസൂത്രണവും നിരീക്ഷണവുമായി ടീം വികസനം സന്തുലിതമാക്കാൻ കഴിയുന്ന ടീം ബിൽഡർമാരാണ് അവർ.

എന്നാൽ ഈ പ്രക്രിയയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കളിക്കാരൻ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ആണ്.

എന്താണ് Data Scientist?

ഒരു സ്പെഷ്യാലിറ്റി എന്ന നിലയിൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ചെറുപ്പമാണ്. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് എന്നീ മേഖലകളിൽ നിന്നാണ് ഇത് വളർന്നത്. ഇന്റർനാഷണൽ കൗൺസിൽ ഫോർ സയൻസ്: കമ്മിറ്റി ഓൺ ഡാറ്റ ഫോർ സയൻസ് ആൻഡ് ടെക്നോളജി പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഡാറ്റാ സയൻസ് ജേണൽ 2002 ൽ ആരംഭിച്ചു. 2008 ആയപ്പോഴേക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എന്ന പദവി ഉയർന്നുവന്നു, ഈ മേഖല വേഗത്തിൽ ആരംഭിച്ചു. കൂടുതൽ കോളേജുകളും സർവകലാശാലകളും ഡാറ്റാ സയൻസ് ബിരുദങ്ങൾ നൽകാൻ തുടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അതിനുശേഷം ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ കുറവുണ്ട്.

ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക, വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുക, ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക, പൈത്തൺ, ആർ തുടങ്ങിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുക, മോഡലുകളെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് വിന്യസിക്കുക എന്നിവ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ചുമതലകളിൽ ഉൾപ്പെടാം.

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ഒറ്റയ്ക്ക് പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല. വാസ്തവത്തിൽ, ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുകളിലാണ് ചെയ്യുന്നത്. ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന് പുറമേ, പ്രശ്നം നിർവചിക്കുന്ന ഒരു ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റ്, ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുകയും അത് എങ്ങനെ ആക്സസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ, അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയകൾക്കും ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിനും മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന ഒരു ഐടി ആർക്കിടെക്റ്റ്, വിശകലനത്തിന്റെ മോഡലുകളോ ഔട്ട്പുട്ടുകളോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്കും ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്കും വിന്യസിക്കുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്പർ എന്നിവർ ഈ ടീമിൽ ഉൾപ്പെടാം.

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്ടുകൾ നടപ്പാക്കുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾ

ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ വാഗ്ദാനവും ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുകളിൽ വലിയ നിക്ഷേപവും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പല കമ്പനികളും അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ പൂർണ്ണ മൂല്യം മനസ്സിലാക്കുന്നില്ല. പ്രതിഭകളെ നിയമിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാമുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഓട്ടത്തിൽ, ചില കമ്പനികൾ കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ടീം വർക്ക്ഫ്ലോകൾ അനുഭവിച്ചിട്ടുണ്ട്, വ്യത്യസ്ത ആളുകൾ വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങളും പ്രക്രിയകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടുതൽ അച്ചടക്കമുള്ളതും കേന്ദ്രീകൃതവുമായ മാനേജുമെന്റ് ഇല്ലാതെ, എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് അവരുടെ നിക്ഷേപങ്ങളിൽ പൂർണ്ണ വരുമാനം കാണാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല.

ഈ കലുഷിതമായ അന്തരീക്ഷം നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു.

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം ഒരു ഐടി അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർ അനുവദിക്കേണ്ടതിനാൽ, ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് പലപ്പോഴും ഡാറ്റയ്ക്കും അത് വിശകലനം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ വിഭവങ്ങൾക്കും വേണ്ടി നീണ്ട കാത്തിരിപ്പുണ്ട്. അവർക്ക് ആക്സസ് ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം വ്യത്യസ്തവും ഒരുപക്ഷേ പൊരുത്തപ്പെടാത്തതുമായ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ശാസ്ത്രജ്ഞൻ ആർ ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷൻ മറ്റൊരു ഭാഷയിൽ എഴുതിയിരിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗപ്രദമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് വിന്യസിക്കാൻ ആഴ്ചകളോ മാസങ്ങളോ എടുക്കുന്നത്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഉപയോഗയോഗ്യമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. ചിലപ്പോൾ ഡവലപ്പർമാർക്ക് ലഭിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വിന്യസിക്കാൻ തയ്യാറല്ല. ആക്സസ് പോയിന്റുകൾ അനായാസമായതിനാൽ, എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാൻ കഴിയില്ല, സ്കെയിലബിലിറ്റി ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡവലപ്പർക്ക് വിടുന്നു.

ഐടി അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാർ പിന്തുണയ്ക്കായി വളരെയധികം സമയം ചെലവഴിക്കുന്നു. ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകളുടെ വ്യാപനം കാരണം, ഐടിക്ക് പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പട്ടിക ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, മാർക്കറ്റിംഗിലെ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ധനകാര്യത്തിലെ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടാകാം. ടീമുകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഉണ്ടായിരിക്കാം, അതായത് ഐടി നിരന്തരം പരിസ്ഥിതികൾ പുനർനിർമ്മിക്കുകയും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും വേണം.

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ നിന്ന് ബിസിനസ്സ് മാനേജർമാരെ വളരെ നീക്കം ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ സയൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ബിസിനസ്സ് തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകളിലും സിസ്റ്റങ്ങളിലും സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നില്ല, ഇത് ബിസിനസ്സ് മാനേജർമാർക്ക് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുമായി അറിവോടെ സഹകരിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. മെച്ചപ്പെട്ട സംയോജനമില്ലാതെ, പ്രോട്ടോടൈപ്പിൽ നിന്ന് ഉൽ പാദനത്തിലേക്ക് പോകാൻ എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത്രയധികം സമയമെടുക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ബിസിനസ്സ് മാനേജർമാർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാണ് – മാത്രമല്ല അവർ വളരെ മന്ദഗതിയിലാണെന്ന് കരുതുന്ന പ്രോജക്റ്റുകളിലെ നിക്ഷേപത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണ്.

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം പുതിയ കഴിവുകൾ നൽകുന്നു

ഒരു സംയോജിത പ്ലാറ്റ്ഫോം ഇല്ലാതെ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ജോലി കാര്യക്ഷമമല്ലെന്നും സുരക്ഷിതമല്ലെന്നും അളക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്നും പല കമ്പനികളും തിരിച്ചറിഞ്ഞു. ഈ തിരിച്ചറിവ് ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ വികസനത്തിലേക്ക് നയിച്ചു. ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എല്ലാ ഡാറ്റാ സയൻസ് ജോലികളും നടക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ ഹബ്ബുകളാണ്. ഒരു നല്ല പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റാ സയൻസ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന്റെ പല വെല്ലുവിളികളും ലഘൂകരിക്കുകയും ബിസിനസുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഒരു കേന്ദ്രീകൃത, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിച്ച്, ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് അവരുടെ പ്രിയപ്പെട്ട ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സഹകരണ അന്തരീക്ഷത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, അവരുടെ എല്ലാ ജോലികളും ഒരു പതിപ്പ് നിയന്ത്രണ സംവിധാനം ഉപയോഗിച്ച് സമന്വയിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെ നേട്ടങ്ങൾ

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ആധിക്യം കുറയ്ക്കുകയും കോഡ്, ഫലങ്ങൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ എന്നിവ പങ്കിടാൻ ടീമുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെ നവീകരണത്തെ നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മാനേജുമെന്റ് ലളിതമാക്കുന്നതിലൂടെയും മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും ഇത് ജോലിയുടെ ഒഴുക്കിലെ തടസ്സങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു.

പൊതുവേ, മികച്ച ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്:

മോഡലുകൾ വേഗത്തിലും കുറഞ്ഞ പിശകോടെയും ത്വരിതപ്പെടുത്താനും എത്തിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ കൂടുതൽ ഉൽ പാദനക്ഷമമാക്കുക

ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് വലിയ വോള്യങ്ങളും വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുക

പക്ഷപാതരഹിതവും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ വിശ്വസനീയവും എന്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നൽകുക

വിദഗ്ധ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ അല്ലെങ്കിൽ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ എന്നിവരുൾപ്പെടെ നിരവധി ഉപയോക്താക്കളുടെ സഹകരണത്തിനായി ഡാറ്റ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ എപിഐകളായി മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാൻ അനുവദിച്ചേക്കാം, ഇത് അവയെ വ്യത്യസ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഐടിക്കായി കാത്തിരിക്കാതെ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റ, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ആവശ്യം വിപണിയിൽ വർദ്ധിച്ചു. വാസ്തവത്തിൽ, പ്ലാറ്റ്ഫോം വിപണി അടുത്ത കുറച്ച് വർഷങ്ങളിൽ 39 ശതമാനത്തിലധികം സംയോജിത വാർഷിക നിരക്കിൽ വളരുമെന്നും 2025 ഓടെ 385 ബില്യൺ യുഎസ് ഡോളറിലെത്തുമെന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന് എന്താണ് വേണ്ടത്

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ കഴിവുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാണെങ്കിൽ, പരിഗണിക്കേണ്ട ചില പ്രധാന കഴിവുകളുണ്ട്:

സഹകരണം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പ്രോജക്റ്റ് അധിഷ്ഠിത യുഐ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ആശയം മുതൽ അന്തിമ വികസനം വരെ ഒരു മാതൃകയിൽ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം ആളുകളെ ശാക്തീകരിക്കണം. ഇത് ഓരോ ടീം അംഗത്തിനും ഡാറ്റയിലേക്കും വിഭവങ്ങളിലേക്കും സ്വയം സേവന പ്രവേശനം നൽകണം.

സംയോജനത്തിനും വഴക്കത്തിനും മുൻഗണന നൽകുക. ഏറ്റവും പുതിയ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകൾ, ഗിറ്റ്ഹബ്, ഗിറ്റ് ലാബ്, ബിറ്റ്ബക്കറ്റ് തുടങ്ങിയ സാധാരണ പതിപ്പ് നിയന്ത്രണ ദാതാക്കൾ, മറ്റ് വിഭവങ്ങളുമായുള്ള കർശനമായ സംയോജനം എന്നിവയ്ക്കുള്ള പിന്തുണ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഉൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

എന്റർപ്രൈസ് ഗ്രേഡ് കഴിവുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക. നിങ്ങളുടെ ടീം വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനൊപ്പം പ്ലാറ്റ്ഫോമിന് സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. പ്ലാറ്റ്ഫോം വളരെയധികം ലഭ്യമായിരിക്കണം, ശക്തമായ ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം, കൂടാതെ ധാരാളം കൺകറന്റ് ഉപയോക്താക്കളെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും വേണം.

ഡാറ്റാ സയൻസ് കൂടുതൽ സ്വയം സേവനമാക്കുക. ഐടി, എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നിവയുടെ ഭാരം ഏറ്റെടുക്കുന്ന ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം തിരയുക, ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് തൽക്ഷണം പരിതസ്ഥിതികൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അവരുടെ എല്ലാ ജോലികളും ട്രാക്കുചെയ്യാനും മോഡലുകൾ ഉൽപാദനത്തിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ വിന്യസിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ലളിതമായ മോഡൽ വിന്യാസം ഉറപ്പാക്കുക. മോഡൽ വിന്യാസവും പ്രവർത്തനവും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ജീവിതചക്രത്തിന്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ്, പക്ഷേ ഇത് പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു. നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന സേവനം മോഡലുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, അത് എപിഐകൾ നൽകുകയോ അല്ലെങ്കിൽ എളുപ്പത്തിൽ സംയോജനം അനുവദിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഉപയോക്താക്കൾ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയോ ചെയ്യുക.

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ശരിയായ നീക്കമാകുമ്പോൾ

നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷൻ ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിനായി തയ്യാറായേക്കാം:

ഉൽപാദനക്ഷമതയും സഹകരണവും സമ്മർദ്ദത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനോ പുനർനിർമ്മിക്കാനോ കഴിയില്ല

മോഡലുകൾ ഒരിക്കലും ഉൽ പാദനത്തിലേക്ക് കടക്കുന്നില്ല

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിന് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് യഥാർത്ഥ മൂല്യം നൽകാൻ കഴിയും. മോഡൽ വിന്യാസം ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഡാറ്റാ സയൻസ് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സമഗ്രവും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് അനുഭവം നൽകുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന സേവനങ്ങൾ ഒറാക്കിളിന്റെ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.