علم داده چیست؟ فرصت‌ها و چالش‌های آن کدام است؟

علم داده چیست؟ در این مقاله می‌خواهیم تعریف مفید و جامعی از علم داده ارائه دهیم و فرصت‌ها و چالش‌های آن را بشناسیم. پس تا انتهای این مقاله ما را همراهی کنید.

نوشتار اصلی: داده کاوی چیست؟

تعریف علم داده

علم داده چندین زمینه گوناگون از جمله آمار، روش‌های علمی، هوش مصنوعی (AI) و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را برای استخراج ارزش از داده‌ها ترکیب کرده و در بر می‌گیرد.

تعریف دانشمند داده: کسانی که روی علم داده کار انجام می‌دهند، دانشمند داده نامیده می‌شوند و تعدادی از مهارت‌ها را برای تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلفی چون وب، تلفن‌های هوشمند، مشتریان، حسگرها و سایر منابع ترکیب می‌کنند تا بینش‌های عملی به دست آورند.

علم داده شامل اقداماتی نظیر پایش، جمع‌آوری، و دست‌کاری داده‌ها باهدف دستیابی به پیشرفت‌های قابل‌ملاحظه در کسب‌وکار است.

دانشمندان علم داده با تجزیه‌وتحلیل نتایج داده‌ها، به دنبال کشف الگوهای رفتاری هستند تا به‌واسطه آنها مسیر پیشرفت کسب‌وکارها را برای مدیران، هموار کنند.

علم داده: منبعی استفاده نشده برای یادگیری ماشین

دلایل اهمیت علم داده چیست؟

علم داده یکی از هیجان‌انگیزترین رشته‌هایی است که امروزه وجود دارد. اما چه چیزی باعث شده تا این رشته، تا این اندازه اهمیت پیدا کند؟

شرکت‌ها، سازمان‌ها و ادارات به داده‌ها وابسته‌اند. این وابستگی روزبه‌روز بیشتر می شود. چرا که تکنولوژی امکان ایجاد و ذخیره حجم عظیمی از اطلاعات را بیش‌ازپیش فراهم آورده است. طبق یک آمار رسمی، چیزی قریب به 90 درصد از داده‌ها طی دو سال گذشته ایجاد شده‌اند. به‌عنوان‌مثال، کاربران فیس‌بوک در هر ساعت 10 میلیون عکس آپلود می‌کنند. اما این داده‌ها اغلب در پایگاه‌های داده و دریاچه‌های داده، عمدتاً دست‌نخورده باقی می‌مانند.

 داده‌های جمع‌آوری‌شده و ذخیره‌شده توسط این فناوری‌ها، فقط به شرطی که تفسیر شوند، مزایای تحول‌آفرینی را برای سازمان‌ها و جوامع در سراسر جهان به ارمغان می‌آورند. سؤال اینجاست که تفسیر این داده‌ها به دست چه کسانی انجام می‌شود؟

علم داده روندها را آشکار می‌کند و بینش‌هایی را ایجاد می‌کند که مشاغل می‌توانند از آن‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر و ایجاد محصولات و خدمات نوآورانه‌تر استفاده کنند. شاید مهم‌تر از آن، به مدل‌های یادگیری ماشینی (ML) اجازه می‌دهد تا از حجم عظیمی از داده‌هایی که به آن‌ها تغذیه می‌شود، بیاموزند. نه این‌که تماماً به کشف تحلیلگران تجاری تکیه کنند.

درست است که داده‌ها اساس نوآوری هستند. اما ارزش آنها در واقع در بینشی است که به دانشمندان می‌دهند تا بر اساس آنها عمل ‌کنند.

تفاوت بین علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

برای درک بهتر علم داده و نحوه استفاده از آن، دانستن سایر اصطلاحات مرتبط با این حوزه مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ضروری است. البته گاهی این اصطلاحات به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند. اما تفاوت‌هایی ظریف میان آنها وجود دارد.

می‌توانیم برای درک بهتر تفاوت این دو، توضیحی ساده ارائه دهیم:

هوش مصنوعی تماماً در مورد این است که یک رایانه به‌نوعی رفتار انسان را تقلید کند.

اما علم داده زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و بیشتر به حوزه‌های آمار، روش‌های علمی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها اشاره دارد که همگی برای استخراج معنا و اطلاعات استفاده می‌شوند.

یادگیری ماشین یکی دیگر از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که شامل تکنیک‌ها و روش‌های بررسی داده‌های رایانه‌ای است. البته تعریف ما از یادگیری ماشین به همین‌جا محدود نمی‌شود و می‌توانیم به شکل دیگری نیز، آن را ارائه دهیم:

یادگیری عمیق که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا مسائل پیچیده‌تری را حل کنند.

بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین چیست؟ ، یادگیری عمیق چیست؟ ، هوش مصنوعی چیست؟ ، تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

علم داده چگونه تجارت را متحول می‌کند؟

سازمان‌ها از علم داده برای تبدیل داده‌ها به‌منظور پالایش محصولات و خدمات استفاده می‌کنند. موارد استفاده برای علم داده و یادگیری ماشین عبارتند از:

۱. با تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از نقاط تماس (Touchpoints) شرکت با مشتریان، زمینه‌های ریزش مشتریان را شناسایی می‌کند تا واحد بازاریابی بتواند برای رفع آن‌ها و حفظ مشتریان اقدام کند.

۲. بهبود کارایی با تجزیه‌وتحلیل الگوهای ترافیک، آب‌وهوا و سایر عوامل می توانند سرعت تحویل را بهبود بخشند و در نهایت هزینه‌ها را کاهش دهند.

۳. تشخیص بیماری افراد با کمک تجزیه‌وتحلیل داده‌های مربوط به آزمایش‌های پزشکی امکان پذیر خواهد شد.

۴. می‌تواند با پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات، زنجیره تأمین را بهینه کند.

۵. با شناسایی رفتارهای مشکوک و اقدامات غیرعادی، تقلب در خدمات مالی را کشف کند.

۶. با ایراد توصیه‌هایی برای مشتریان بر اساس خریدهای قبلی، کیفیت فروش را بهبود ببخشد.

بسیاری از شرکت‌ها علم داده را در اولویت قرار داده‌اند و سرمایه‌گذاری زیادی روی آن می‌کنند.

در نظرسنجی اخیر گارتنر که از بیش از 3000 CIO، پاسخ‌دهندگان تجزیه‌وتحلیل و هوش تجاری را به عنوان برترین فناوری متمایز‌کننده برای سازمان‌های خود رتبه‌بندی کردند. CIOهای مورد بررسی این فناوری‌ها را استراتژیک‌ترین روش برای کسب‌وکار خود می‌دانند و بر این اساس سرمایه‌گذاری می‌کنند.

علم داده بیشترین نقش را در تجارت جهانی دارد.

کارکرد علم داده چیست؟

فرایند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به‌جای خطی، تکراری است. اما چرخه حیات علم داده معمولاً برای پروژه مدل‌سازی داده به این صورت است:

برنامه ریزی: تعریف یک پروژه و تعیین مسیر برای برداشت بهترین نتیجه ممکن.

ساخت یک مدل داده: دانشمندان داده اغلب از انواع کتابخانه‌های منبع‌باز یا ابزارهای کاربردی درون پایگاه‌داده برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا نمایه‌سازی و تجسم داده‌ها را تسهیل کنند. آن‌ها به ابزار و دسترسی به داده‌‌ها و منابع دیگر مانند قدرت محاسباتی نیاز دارند.

ارزیابی یک مدل: لازم است تا دانشمندان داده، بادقت مدل‌های خود را به کار گیرند. ارزیابی مدل معمولاً مجموعه کاملی از معیارها را بررسی می‌کند تا داده‌ها را به شکلی بهینه، رتبه‌بندی کند. ارزیابی مدل فرایندی است که فراتر از عملکرد خام است و رفتار تمامی مدل‌ها را در نهایت به معیارهای مورد انتظار نزدیک می‌کند.

توضیح مدل‌ها: توانایی توضیح نتایج مدل یادگیری ماشین به زبان انسانی همیشه ممکن نبوده است. اما ازآنجایی‌که امروزه این توانایی، اهمیت زیادی پیدا کرده است، دانشمندان داده همواره به دنبال آن هستند.

استقرار یک مدل: استفاده از یک مدل یادگیری ماشینی آموزش‌دیده و ادغام آن با سیستم‌های مناسب اغلب یک فرایند دشوار و پرزحمت است. این را می‌توان با عملیاتی کردن مدل‌ها به‌عنوان APIهای مقیاس‌پذیر و امن یا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در پایگاه‌داده تسهیل کرد.

الگوهای نظارت: متأسفانه، استقرار یک الگو پایان کار نیست. الگوها باید همیشه پس از استقرار کنترل شوند تا از درست کارکردن آنها اطمینان حاصل شود. داده‌هایی که مدل بر پایه و اساس آن‌ها آموزش‌داده‌شده است ممکن است پس از مدتی برای پیش‌بینی‌های آینده کارآمد نباشد. به‌عنوان‌مثال، در کشف کلاهبرداری، مجرمان همیشه راه‌های جدیدی برای هک کردن حساب‌ها پیدا می‌کنند.

ابزارهای علم داده چیست؟

ایجاد، ارزیابی، استقرار و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند فرایند پیچیده‌ای باشد. به همین دلیل است که تعداد ابزارهای علم داده افزایش‌یافته و دانشمندان علم داده از انواع مختلفی از آنها استفاده می‌کنند. یکی از رایج‌ترین ابزارهای علم داده، لپ‌تاپ‌های منبع‌باز هستند که برای اجرای برنامه‌های مبتنی بر وب و  تصویرسازی داده‌ها و دیدن نتایج، مورداستفاده قرار می‌گیرند.

برخی از محبوب‌ترین لپ‌تاپ‌ها Jupyter، RStudio و Zeppelin هستند. نوت‌بوک‌ها برای انجام تحلیل‌ها بسیار مفید هستند، اما زمانی که دانشمندان داده باید به‌صورت گروهی کار کنند، محدودیت‌های خود را آشکار می‌کنند. پلتفرم‌های علم داده برای حل این مشکل طراحی شده‌اند.

پرسشی که کاربران حرفه‌ای علم داده مطرح می‌کنند این است که کدام ابزار علم داده برای ما مناسب‌تر است؟ پیش از پاسخ به چنین سؤالی، باید سؤالات زیر را پاسخ دهیم: متخصصین داده شما از چه زبان‌هایی و چه نوع منابع داده‌ای استفاده می‌کنند؟ و آنها چه نوع روش‌های کاری را ترجیح می‌دهند؟

به‌عنوان‌مثال، ترجیح برخی کاربران بر این است که سرویسی مستقل از منبع داده‌ داشته باشند که از کتابخانه‌‌های منبع‌باز استفاده می‌کند. برخی دیگر سرعت الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایگاه‌داده را ترجیح می‌دهند.

چه کسی بر فرآیند علم داده نظارت دارد؟

در بیشتر سازمان‌ها، پروژه‌های علم داده معمولاً توسط سه مدیر نظارت می‌شوند:

رهبران کسب‌وکار: این رهبران با تیم علم داده کار می‌کنند تا مشکل را تعریف و یک استراتژی تجزیه‌وتحلیل ایجاد کنند. آن‌ها ممکن است رئیس یک حوزه تجاری مانند بازاریابی مالی باشند.

مدیران فناوری اطلاعات: مدیران ارشد فناوری اطلاعات دائماً بر عملیات و استفاده از منابع نظارت می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که تیم‌های علم داده به طور مؤثر و ایمن کار می‌کنند. آن‌ها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و به‌روزرسانی محیط‌های محاسباتی برای تیم‌های علم داده باشند.

مدیران علوم داده: این مدیران بر تیم علم داده و کارهای آن نظارت می‌کنند. همچنین می‌توانند توسعه تیم را با برنامه‌ریزی و پیگیری پروژه متعادل کنند.

اما مهم‌ترین بازیگر در این فرایند دانشمند داده است.

دانشمند داده کیست؟

به‌عنوان یک تخصص، علم داده جوان است. مجله Data Science در سال 2002 توسط شورای بین‌المللی علم و فناوری منتشر شد.

در سال 2008، عنوان دانشمند داده مطرح شد و این رشته به‌سرعت فراگیر شد. از آن زمان، باوجوداینکه کالج‌ها و دانشگاه‌های بیشتری ارائه مدارک علوم داده را آغاز کرده‌اند، کمبود دانشمندان داده همچنان وجود دارد.

وظایف یک دانشمند داده ممکن است شامل توسعه استراتژی‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل، آماده‌سازی، کاوش و تصویرسازی مدل‌ها باشد. اما دانشمند داده به‌تنهایی نمی‌تواند تأثیر بسزایی در روند کار داشته باشد و باید در قالب یک تیم، با دیگر رشته‌های داده مثل تحلیلگر تجاری که مشکلات را شناسایی می‌کند. مهندس داده و یک معمار فناوری اطلاعات که بر فرایندها و زیرساخت‌های اساسی نظارت می‌کند و یک توسعه‌دهنده برنامه که مدل‌ها یا نتایج تجزیه‌وتحلیل به برنامه‌ها و محصولات همکاری کند.

چالش‌های اجرایی پروژه‌های علم داده چیست؟

با وجود توفیق علم داده و سرمایه‌گذاری‌های عظیم در زمینه‌های مرتبط با آن، هنوز بسیاری از شرکت‌ها ارزش کامل داده‌های خود را درک نکرده‌اند. برخی از شرکت‌ها نیز به دلیل به‌کارگیری نیروهای غیرمتخصص در زمینه علم داده، بازدهی ناقصی از کار تیمی دریافت کرده‌اند. آن چه مسلم است این است که بدون مدیریت منظم و متمرکز، رهبران بازده کامل سرمایه‌گذاری خود را نمی‌بینند و دانشمندان داده نمی‌توانند آن‌طور که باید کار کنند.

ازآنجایی‌که به طور معمول، برای دسترسی به داده‌ها و منابعی که برای تجزیه‌وتحلیل نیاز است، زمان بسیار زیادی صرف می‌شود. دسترسی به داده‌ها را به یک مدیر فناوری اطلاعات می‌سپارند تا زمان کمتری از دانشمندان گرفته شود. پس از آنکه دسترسی به داده‌ها میسر شد، تیم داده می‌تواند اطلاعات را با استفاده از ابزارهای مختلف یا حتی ناسازگار تجزیه‌وتحلیل کند. به همین دلیل است که استقرار مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی مفید می‌تواند هفته‌ها یا حتی ماه‌ها طول بکشد.

توسعه‌دهندگان برنامه نمی‌توانند به یادگیری ماشینی قابل‌استفاده دسترسی داشته باشند. چرا که گاهی اوقات مدل‌های یادگیری ماشینی که توسعه‌دهندگان دریافت می‌کنند، برای استقرار در برنامه‌ها مناسب نیستند و ازآنجایی‌که نقاط پایانی می‌توانند انعطاف‌ناپذیر باشند، مدل‌ها را نمی‌توان در همه سناریوها مستقر کرد و مقیاس‌پذیری به توسعه‌دهنده برنامه واگذار می‌شود.

مدیران فناوری اطلاعات زمان زیادی را صرف پشتیبانی می‌کنند. باتوجه‌به گسترش ابزارهای منبع‌باز، فناوری اطلاعات ممکن است فهرستی از ابزارهای پشتیبانی داشته باشد. به‌عنوان‌مثال، یک دانشمند داده در بازاریابی، ممکن است از ابزارهای متفاوتی نسبت به یک دانشمند داده در امور مالی استفاده کند. تیم‌ها همچنین می‌توانند گردش کار متفاوتی داشته باشند، به این معنی که فناوری اطلاعات باید به طور مداوم محیط‌ها را بازسازی به‌روز کند.

رهبران کسب‌وکار از علم داده بسیار دور هستند. گردش‌های کاری علم داده همیشه در فرایندها و سیستم‌های تصمیم‌گیری تجاری ادغام نمی‌شوند و همکاری آگاهانه با دانشمندان داده را برای رهبران کسب‌وکار دشوار می‌سازد.

بدون ادغام بهتر، رهبران کسب‌وکار در تلاش هستند تا بفهمند چرا رسیدن از نمونه اولیه به تولید آن‌قدر طول می‌کشد، و کمتر احتمال دارد که سرمایه‌گذاری در پروژه‌هایی را که تصور می‌کنند بسیار کند هستند حفظ کنند.

پلتفرم علم داده چیست؟

پلتفرم علم داده قابلیت‌های جدیدی را ارائه می‌دهد.

بسیاری از شرکت‌ها دریافته‌اند که بدون یک پلتفرم یکپارچه، کار علم داده ناکارآمد، ناامن و مقیاس‌پذیری آن دشوار خواهد بود. این دریافت، منجر به توسعه پلتفرم‌های علم داده شده است. این پلتفرم‌ها درواقع، هاب‌های نرم‌افزاری هستند که تمام کارهای علم داده در اطراف آنها انجام می‌شود. یک پلتفرم خوب بسیاری از چالش‌ها را کاهش می‌دهد و امکان تبدیل هرچه سریع‌تر داده‌ها به نتایج مورداستفاده در کسب‌وکارها را فراهم می‌کند.

با وجود یک پلتفرم متمرکز، دانشمندان داده می‌توانند در یک محیط مشترک با ابزارهای منبع‌باز موردعلاقه خود کار کنند و تمام عملکردها و وظایفشان  توسط یک سیستم کنترل نسخه همگام می‌شود.

مزایای یک پلتفرم علم داده چیست؟

پلتفرم علم داده اجازه اشتراک‌گذاری کد، نتایج و گزارش‌ها را به تیم‌ها می‌دهد و با کاهش افزونگی بار نوآوری را مدیریت می‌کند. پلتفرم‌ها همچنین با ساده‌سازی مدیریت و ادغام بهترین شیوه‌ها، گلوگاه‌ها را در جریان کار برطرف خواهند کرد.

به‌طورکلی، بهترین پلتفرم‌های علم داده به دنبال موارد زیر هستند:

۱. با کمک آن‌ها سرعت بخشیدن در ارائه مدل‌ها توسط دانشمندان داده، افزایش می‌یابد.

۲. کار را برای دانشمندان داده در مواجهه با حجم و انواع زیاد داده‌ها آسان می‌کنند.

۳. هوش مصنوعی قابل‌اعتماد و درجه یک سازمانی را ارائه می‌دهند که بی‌طرفانه، قابل ممیزی و قابل تکرار باشد.

۴. پلتفرم‌های علم داده برای همکاری طیف وسیعی از کاربران، از جمله دانشمندان داده، دانشمندان داده شهروندی، مهندسان داده، و مهندسان یا متخصصان یادگیری ماشین طراحی شده‌اند.

تقاضا برای پلتفرم‌های علم داده در بازار افزایش‌یافته است. در واقع، انتظار می‌رود که بازار پلتفرم‌ها با نرخ مرکب سالانه بیش از 39 درصد در چند سال آینده رشد کند و تا سال 2025 به 385 میلیارد دلار برسد.

آنچه یک دانشمند داده در یک پلتفرم به آن نیاز دارد

اگر آماده کشف قابلیت‌های پلتفرم‌های علم داده هستید، برخی از ویژگی‌های کلیدی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:

۱. یک رابط کاربری انتخاب کنید که همکاری تیمی را گسترش می دهد. این پلتفرم باید به افراد اجازه دهد تا با یکدیگر بر روی یک مدل، از مفهوم تا توسعه نهایی، کار کنند. این امر باید به هر عضو تیم امکان دسترسی شخصی به داده‌ها و منابع را بدهد.

۲. یکپارچگی و انعطاف‌پذیری را در اولویت قرار دهید. اطمینان حاصل کنید که پلتفرم شامل پشتیبانی از جدیدترین ابزارهای منبع‌باز، ارائه‌دهندگان کنترل نسخه محبوب، مانند GitHub، GitLab و Bitbucket و یکپارچگی دقیق با منابع دیگر باشد.

۳. شامل ویژگی‌های درجه یک سازمانی باشد. اطمینان حاصل کنید که پلتفرم می‌تواند با کسب‌وکار شما گسترش یابد. این پلتفرم باید بسیار در دسترس باشد، کنترل‌های دسترسی قوی داشته باشد و تعداد زیادی از کاربران هم‌زمان را پشتیبانی کند.

علم داده را به‌صورت سلف‌سرویس بیشتر کنید. به دنبال پلتفرمی باشید که بار IT و مهندسی را کاهش دهد و به دانشمندان داده اجازه دهد تا به‌راحتی محیط‌هایی را فوراً ایجاد کنند، همه کارهای خود را ردیابی کنند و به‌راحتی مدل‌ها را برای تولید مستقر کنند.

از استقرار مدل راحت‌تر اطمینان حاصل کنید. استقرار و عملیاتی کردن مدل‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در چرخه زندگی یادگیری ماشینی است، اما اغلب نادیده گرفته می‌شود. اطمینان حاصل کنید که سرویسی که انتخاب می‌کنید، عملیاتی کردن مدل‌ها را آسان می‌کند، خواه API ارائه کند یا اطمینان حاصل شود که کاربران مدل‌هایی را به‌گونه‌ای ایجاد می‌کنند که امکان یکپارچه‌سازی آسان را فراهم می‌کند.

بیشتر بخوانید: پلتفرم داده بزرگ

چه زمانی استفاده از یک پلتفرم علم داده تصمیم درستی است؟

زمانی که متوجه شده باشید نواقص زیر در کاد سازمان شما وجود دارد، آن‌گاه ممکن است برای استفاده از یک پلتفرم علم داده آماده باشد:

۱. بهره‌وری و همکاری تیمی کاهش می‌یابد.

۲.مدل‌های یادگیری ماشین را نمی‌توان ممیزی یا تکرار کرد.

۳. مدل‌ها هرگز وارد تولید نمی‌شوند.

در این مقاله دراین‌خصوص که علم داده چیست، مطالبی را مطرح کردیم. به امید این که مورد استفاده‌تان واقع شده باشد.

منابع

۱. تعریف علم داده – ترجمه از انگلیسی