परिचय

यदि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, या भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स आपकी कंपनी को 2021 में प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने में मदद करने के बारे में सोचने वाले कई अधिकारियों में से एक हैं, तो पढ़ते रहें, क्योंकि हम कई विरासत कंपनियों द्वारा सामना किए जाने वाले एक आम नुकसान का पता लगाते हैं। ऐतिहासिक डेटा के अपने पहाड़ों का लाभ।

मशीन सीखने के लिए काम पर रखने के नुकसान भी जल्दी

कई अधिकारी मशीन लर्निंग पर बेचे जाते हैं (अधिकारपूर्वक), फिर भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट शुरू करने का फैसला करने से पहले उन्हें अपने डेटा की सही स्थिति का एहसास नहीं हो सकता है।

दुखद वास्तविकता यह है कि आपके संगठन में व्यापक स्तर पर मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए, डेटा इंजीनियरिंग क्षेत्र में बहुत सारे काम करने की आवश्यकता होगी, इससे पहले कि आप जिस उन्नत पहल से निपटना चाहते हैं। , जो शामिल होने की जरूरत है, और यह कैसे किया जाएगा।

Aptude पर, हम डेटा इंजीनियरिंग को डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को तैयार करने में शामिल क्षमताओं के रूप में परिभाषित करते हैं।

जैसा कि में उल्लेख किया है एक और पोस्ट, डेटा इंजीनियरिंग में शामिल हैं:

  • "डेटा शब्दकोशों" को रणनीतिक और बनाना जो कि डेटा के लिए एक संदर्भ बन सकता है, यह अन्य डेटा, इसके उपयोग और इसके प्रारूप से कैसे संबंधित है
  • "सफाई" डेटा इसलिए इसे डेटा स्रोतों में मानकीकृत किया जा सकता है और जब इसे विज़ुअलाइज़ेशन और एल्गोरिदम में उपयोग किया जाता है तो विश्वसनीय होता है
  • डेटा वेयरहाउस में डेटा झीलों को बदलना
  • असंरचित स्रोतों से डेटा आयात करना और डेटा को एक संरचित, मानकीकृत प्रारूप में बदलना
  • "डेटा पाइपलाइन" बनाना जो कई स्रोतों से डेटा को समेकित करता है और इसे डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपलब्ध कराता है

बहुत जल्दी काम पर रखने का नुकसान यह है कि आपका डेटा वैज्ञानिक सबसे अच्छे से निराश हो जाएगा ... और सबसे खराब तरीके से समझा जाएगा। या एक ऐसा काम करना जो डेटा इंजीनियर या डेटा आर्किटेक्ट के लिए बेहतर होगा।

साइन 1: आपने अपना डेटा सिल दिया है

पहला संकेत जो आप मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए तैयार होने के लिए ट्रैक पर हैं, वह यह है कि आपने अपने कई डेटा साइलो और डेटा झीलों को संबोधित किया है। आपने पहचान लिया है कि कौन कौन से डेटा का मालिक है, इसके रखरखाव के लिए कौन जिम्मेदार है, और कैसे डेटा पाइपलाइन का निर्माण किया जा सकता है ताकि डेटा का विश्लेषण और उपयोग किया जा सके।

साइन 2: आपका डेटा ईज़ी-टू-कंस्यूम डेटा वेयरहाउस या डेटा मार्ट में है

आपके द्वारा तैयार किया गया दूसरा संकेत यह है कि आपने अपने डेटा को संरचित करने और विभिन्न डेटा स्रोतों को एक साथ आसानी से उपभोग करने वाले डेटा कार्ट में डालने का एक और कदम उठाया है। आपकी टीम शायद बुनियादी रिपोर्ट खींच सकती है और कुछ सहजता के साथ विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण कर सकती है, भले ही यह एकदम सही न हो।

साइन 3: टीमों के पार संगठन कुछ हद तक डेटा साझा करते हैं

उन्नत डेटा परियोजनाओं के लिए आप जिस तीसरे संकेत पर हैं, वह यह है कि आपकी टीम डेटा साझा करती है। डेटा साझा करने की यह संस्कृति - इसे जमा करने के बजाय - प्रभावी डेटा प्रबंधन, भंडारण और नेतृत्व का एक स्वाभाविक परिणाम है।

साइन 4: आपके पास स्वच्छ डेटा की बड़ी मात्रा है

एक चौथा संकेत आप अपने संगठन में एमएल के लिए तैयार हो सकते हैं कि आपके पास बड़ी मात्रा में डेटा है ... अधिमानतः, स्वच्छ डेटा। इसका अर्थ है कि आपका डेटा आपके डेटा शब्दकोशों के अनुरूप है और इसका उपयोग विज़ुअलाइज़ेशन, विश्लेषण और अंततः मशीन लर्निंग एप्लिकेशन में किया जा सकता है। मशीन सीखने के लिए काम करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा महत्वपूर्ण है।

साइन 5: मशीन लर्निंग के लिए आपके पास स्पष्ट उपयोग के मामले हैं।

अंत में, मशीन सीखने के लिए तैयार पांचवां संकेत यह है कि आपके पास अपने पहले (या अगले) मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए स्पष्ट उपयोग का मामला है। यह उपयोग मामला एक ऐसी समस्या हो सकती है जिसे आप हल करना चाहते हैं या एक प्रश्न (या प्रश्न) जिसे आप उन तरीकों से जवाब देने में सक्षम होना चाहते हैं जो आप अभी नहीं कर सकते।

आदर्श रूप से, आप जानते हैं कि आप क्या करना चाहते हैं, बस यह नहीं कि आप इसे कैसे करने जा रहे हैं।

एक मशीन लर्निंग माइक्रो प्रोजेक्ट के लाभ

यदि आपके पास ये सभी वस्तुएं हैं, तो बढ़िया है। आप एक मजबूत, डेटा-संचालित संगठन बनाने के लिए अपने रास्ते पर अच्छी तरह से हैं जिसमें एक प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त है। लेकिन अगर आपके पास ये जगह नहीं हैं, तो अभी भी उम्मीद है।

शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगह यदि आप अपने सभी डेटा को संबोधित नहीं कर सकते हैं तो एक माइक्रो प्रोजेक्ट के साथ छोटी शुरुआत करें। एक माइक्रो प्रोजेक्ट आपको आपके द्वारा नियंत्रित किए जाने वाले डेटा के एक छोटे सेट पर ध्यान केंद्रित करने, उसे साफ करने और फिर उस डेटा के आधार पर एक छोटी मशीन लर्निंग-आधारित समाधान बनाने की अनुमति देता है।

इसलिए शायद आपके समाधान में केवल बिक्री शामिल है, उदाहरण के लिए। या विपणन डेटा। या ऐतिहासिक परिवहन लॉग। जो भी हो, पूछना छोटा है, एक ही सवाल तक सीमित है, और स्पष्ट आरओआई है।

इसलिए आप अब डेटा परियोजनाओं में निवेश कर सकते हैं और जल्द ही आरओआई प्राप्त कर सकते हैं, बजाय इसके कि आप अपने सभी डेटा बतख को एक पंक्ति में रखने के लिए वर्षों तक प्रतीक्षा करें।

कैसे Aptude मदद कर सकता है

यदि आप कुछ विशेषज्ञ को यह पता लगाने में मदद करना चाहते हैं कि डेटा, मैनपावर, टूल्स और बजट के संदर्भ में आपको कहाँ से क्या शुरू करना है और क्या चाहिए, तो हम मदद कर सकते हैं। हमारी कई परियोजनाओं में डेटा से संबंधित पहल शामिल हैं, खासकर जब से अब हमारे पास मेक्सिको सिटी, मैक्सिको में पायथन सेंटर ऑफ एक्सीलेंस है। हमारी मदद लेना उतना ही आसान है, जितना कि ईमेल, फॉर्म या फोन के जरिए हमसे संपर्क करना।

हम एक छोटी सी सूक्ष्म परियोजना पर मशीन सीखने की कोशिश भी कर सकते हैं, जहां हम हल करने के लिए एक लघु प्रश्न के साथ तत्काल आरओआई की तलाश करते हैं या हल करने के लिए समस्या। या, हम आपको डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए तैयार करने के लिए प्रारंभिक डेटा क्लीनअप चरणों में से कुछ के साथ मदद कर सकते हैं। बातचीत शुरू करने के लिए हमसे संपर्क करें।

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Aptude अपनी निजी IT पेशेवर सेवा फर्म है। हम अपने ग्राहकों को निरंतर, लागत-युक्त फैशन में प्रथम श्रेणी के संसाधन प्रदान करते हैं।

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