მოქმედებადი დიდი მონაცემები: როგორ დავძლიოთ უფსკრული მონაცემების მეცნიერებსა და ინჟინრებს შორის

დიდი მონაცემების გარშემო არსებულმა უზარმაზარმა შეცდომამ შექმნა გავრცელებული მცდარი წარმოდგენა: რომ მისი უბრალო არსებობა კომპანიას შეუძლია მიაწოდოს ქმედუნარიანი შეხედულებები და ბიზნესის პოზიტიური შედეგები. რეალობა ცოტა უფრო რთულია. დიდი მონაცემებისგან ღირებულების მისაღებად, საჭიროა მონაცემების მეცნიერთა გუნდი, რომ შეძლოთ მისი ამოღება. უმეტესწილად, კორპორაციებს ესმით ეს, რაც დასტურდება მონაცემთა მეცნიერთა სამუშაოების 15x - 20x ზრდით 2016 წლიდან 2019 წლამდე. თუმცა, მაშინაც კი, თუ თქვენ გაქვთ მონაცემების მეცნიერთა გამოცდილი გუნდი ხელთ, თქვენ მაინც უნდა გაასუფთაოთ ძირითადი სირთულეები. ამ იდეების წარმოებაში. იმისათვის, რომ გააცნობიერონ ნამდვილი ბიზნეს ღირებულება, უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენი ინჟინრები და მონაცემთა მეცნიერები მუშაობენ ერთმანეთთან კონცერტზე. მათი ძირითადი მონაცემები, მეცნიერები არიან ინოვატორები, რომლებიც ყოველდღიურად იღებენ ახალ იდეებსა და აზრებს იმ მონაცემებიდან, რომელიც თქვენს კომპანიას ყოველდღიურად იყენებს, ხოლო ინჟინრები, თავის მხრივ, ამ იდეებს აშენებენ და ქმნიან მდგრად ლინზებს, რომლებშიც ჩვენი მონაცემები ნახონ. მონაცემთა მეცნიერებს ევალებათ მონაცემების გაშიფვრა, მანიპულირება და სავაჭრო ობიექტის დადებითი შედეგები. ამ მიზნის მისაღწევად, ისინი ასრულებენ მრავალფეროვან დავალებებს, დაწყებული მონაცემთა მოპოვებიდან დაწყებული და სტატისტიკური ანალიზით. მონაცემთა შეგროვება, ორგანიზება და ინტერპრეტაცია ხდება მნიშვნელოვანი ტენდენციების და შესაბამისი ინფორმაციის დადგენის მიზნით. მიუხედავად იმისა, რომ ინჟინრები, რა თქმა უნდა, თანამშრომლობენ მონაცემთა მეცნიერებთან, ამ როლებს შორის გარკვეული განსხვავებებია. ერთ – ერთი ფუნდამენტური განსხვავებაა ის, რომ ინჟინრები მნიშვნელოვან მაღალ მნიშვნელობას აყენებენ სისტემების „წარმოების მზადყოფნაზე“. მონაცემთა მეცნიერთა მიერ გენერირებული მოდელების სიმტკიცედან და უსაფრთხოებიდან დაწყებული ფორმატის და მასშტაბურობიდან გამომდინარე, ინჟინრებს სურთ, რომ მათი სისტემები იყოს სწრაფი და საიმედოდ ფუნქციონალური. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ: მონაცემთა მეცნიერებსა და საინჟინრო გუნდებს აქვთ ყოველდღიური განსხვავებული პრობლემები. ეს იწვევს კითხვას, როგორ შეგიძლიათ განასხვაოთ ორივე როლი წარმატებისთვის და საბოლოოდ გამოიტანოთ ყველაზე მნიშვნელოვანი შეხედულებები თქვენი მონაცემებიდან? პასუხი მდგომარეობს იმაში, რომ დროისა და რესურსების მიძღვნა მონაცემების სრულყოფასა და საინჟინრო ურთიერთობებს სრულყოფს. ისევე, როგორც მნიშვნელოვანია, შეამციროთ არეულობა ან „ხმაური“ მონაცემთა ნაკრების გარშემო, ასევე მნიშვნელოვანია ამ ორ გუნდს შორის ნებისმიერი და ყველა ხახუნის გასუფთავება, რომლებიც მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ თქვენს ბიზნესში წარმატების მიღწევაში. აქ მოცემულია სამი კრიტიკული ნაბიჯი ამ რეალობის რეალიზაციისთვის. საკმარისი არ არის უბრალოდ რამდენიმე მეცნიერი და რამდენიმე ინჟინერი მოათავსონ ოთახში და ვთხოვოთ მათ მსოფლიოში პრობლემების მოგვარება. თქვენ პირველ რიგში უნდა გაითვალისწინოთ ისინი ერთმანეთის ტერმინოლოგიის გაგების მიზნით და დაიწყეთ ერთი და იგივე ენის ლაპარაკი. ამის გაკეთების ერთი გზაა გუნდების გადამზადება. მეცნიერებისა და ინჟინრების ორადგილიან წყვილში გაყოფით, შეგიძლიათ ხელი შეუწყოთ გაზიარებულ სწავლებას და დაძლიოთ ბარიერები. მონაცემთა მეცნიერთათვის, ეს ნიშნავს კოდირების შაბლონების სწავლებას, კოდის დაწერას უფრო ორგანიზებულ რეჟიმში და, რაც მთავარია, ტექნიკური დასტის და ინფრასტრუქტურის ვაჭრობის გაგებას, რაც შედის მოდელის წარმოებაში. გამოქვეყნებულია 7wData.be- ზე