परिचय

हमारे कई उद्योग-अग्रणी और ब्लू-चिप ग्राहकों के लिए डेटा-संबंधित सेवाओं के अग्रणी प्रदाता के रूप में, हमें कभी-कभी हमारी विभिन्न डेटा-संबंधित क्षमताओं के बीच अंतर को स्पष्ट करना होगा। Aptude बहुत सारे हाई-प्रोफाइल डेटा प्रोजेक्ट करता है, जिसका मतलब है कि हमने क्षमताओं की गहराई और गहराई विकसित कर ली है।

यदि आप अपनी डेटा परियोजनाओं से निवेश (आरओआई) पर एक स्पष्ट वापसी की तलाश कर रहे हैं, तो यह जानना महत्वपूर्ण है कि आपको वास्तव में किस तरह का डेटा प्रोजेक्ट चाहिए, जो आपको चाहिए। लगभग सभी डेटा विज्ञान परियोजनाओं का परिणाम किसी न किसी प्रकार के आरओआई में होगा; क्लियर डेटा की बदौलत कम हुई त्रुटियों के कारण यह लाभ हो सकता है या क्लीनर, अधिक सटीक डेटा के परिणामस्वरूप बेहतर मार्केटिंग खर्च हो सकता है। या वास्तविक समय रूटिंग और मूल्य निर्धारण के परिणामस्वरूप बचत की लागत।

हालांकि, इन लाभों को महसूस करने के लिए, यह इस प्रकार है कि आप एक व्यवसाय के नेता और निर्णय-निर्माता के रूप में जानते हैं कि आप पहले क्या हासिल करना चाहते हैं। इस ब्लॉग में, हम स्पष्ट रूप से आपके द्वारा निवेश की जा सकने वाली विभिन्न डेटा गतिविधियों के बीच स्पष्ट रूप से परिसीमन करेंगे, हम चर्चा करेंगे कि यह निर्धारित करने के लिए कि आपको इनमें से किसके साथ अपने अगले डेटा-संचालित प्रोजेक्ट के लिए शुरुआत करनी है।

एक साथ सभी डेटा गतिविधियों गांठ के साथ समस्या

लेकिन पहले - सभी डेटा गतिविधियों को एक साथ करने में क्या समस्या है?

डेटा डेटा है डेटा, सही है?

इतना शीघ्र नही।

हालांकि अधिकतम डेटा प्राप्त करने के लिए, अपने डेटा की गुणवत्ता और विज़ुअलाइज़ेशन पर किसी भी अतिरिक्त ध्यान से आरओआई प्राप्त करना संभव है, यह यह जानने में मदद करता है कि आप किस प्रकार के परिणाम चाहते हैं ... और फिर यह निर्धारित करने के लिए पिछड़ें कि कौन सी डेटा गतिविधियाँ आपको मिल सकती हैं।

मान लीजिए, उदाहरण के लिए, आप एक परिवहन कंपनी हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग करके अधिक गतिशील मार्ग को लागू करना चाहती है। ऐसा करने के लिए, आपकी डेटा टीम को समन्वय और निर्धारित करने के लिए आपके संगठन के भीतर कई टीमों के साथ समन्वय करने की आवश्यकता होगी:

  • आपका वर्तमान रूटिंग और मूल्य निर्धारण प्रक्रिया आपके आदर्श भविष्य की स्थिति के विरुद्ध है
  • आपके संगठन की आदर्श भविष्य की स्थिति डेटा-चालित तकनीकों का उपयोग करके संसाधित होती है
  • आपके वर्तमान मूल्य निर्धारण नियम और त्रुटि दर
  • आपके रूटिंग नियम और त्रुटि दर
  • त्रुटियों के परिणामस्वरूप खोए समय, खोई हुई उत्पादकता या खोए हुए राजस्व की लागत
  • उपलब्ध बनाम आवश्यक डेटा सेट
  • वर्तमान डेटा स्रोत और गुणवत्ता
  • डायनामिक राउटिंग और मूल्य निर्धारण के लिए आवश्यक एल्गोरिदम
  • एल्गोरिदम को लागू करने और परीक्षण करने के लिए आवश्यक डेटा सेट

और इस तरह के एक प्रोजेक्ट को लागू करने के लिए आपको बस एक हिस्सा चाहिए।

इन कार्यों के साथ आगे बढ़ने के लिए, क्या आप आसानी से निर्धारित कर सकते हैं कि आपको टीमों की आवश्यकता है जो क्या कर सकती हैं?

  • डाटा इंजीनियरिंग
  • डेटा विश्लेषण
  • डाटा विज्ञान
  • भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी
  • क्यूए / परीक्षण

इस ब्लॉग में, हम डेटा विज्ञान के इन तत्वों में से प्रत्येक पर चर्चा करेंगे ताकि आप समझ सकें कि एक क्षेत्र के विशेषज्ञ दूसरे में विशेषज्ञों के साथ विनिमेय क्यों नहीं हैं।

डाटा इंजीनियरिंग क्या है

पता लगाने वाला पहला खंड डेटा इंजीनियरिंग है।

Aptude में, 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। 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

डेटा इंजीनियर विभिन्न प्रकार के जॉब टाइटल के साथ आते हैं, जैसे:

  • Hadoop डेवलपर
  • BI डेवलपर
  • मात्रात्मक डेटा इंजीनियर
  • खोज इंजीनियर
  • तकनीकी वास्तुकार
  • बिग डेटा विश्लेषक
  • समाधान वास्तुकार
  • डेटा वेयरहाउस इंजीनियर
  • डाटा साइंस सॉफ्टवेयर इंजीनियर
  • ETL डेवलपर
  • डेटा वास्तुकार
  • कंप्यूटर विजन इंजीनियर
  • मशीन सीखना अभियंता
  • बिजनेस इंटेलिजेंस इंजीनियर
  • बिग डेटा इंजीनियर
  • डेटा गुणवत्ता विशेषज्ञ

Aptude में, हमारी उन्नत डेटा विज्ञान पहल जैसे कि मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स प्रोजेक्ट डेटा इंजीनियरिंग टीम के काम पर निर्भर हैं।

डेटा एनालिटिक्स क्या है

खोज करने के लिए दूसरा डेटा साइंस क्षेत्र डेटा एनालिटिक्स है।

Aptude पर, हमारे डेटा विश्लेषिकी समूह में दोनों शामिल हैं डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और सच डेटा विश्लेषिकी। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक दृश्य प्रारूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करने की प्रक्रिया है, जैसा कि आप हमारे डैशबोर्ड में देख सकते हैं:

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सीमा यह है कि यह केवल उतना ही अच्छा है जितना डेटा सेट विज़ुअलाइज़ेशन पर बनाया गया है। दूसरी ओर, डेटा एनालिटिक्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की तुलना में एक कदम आगे जाता है: डेटा एनालिटिक्स पैटर्न खोजने के लिए डेटा सेट के बीच और भीतर के कनेक्शन को देखता है।

क्योंकि दोनों समान हैं, इसलिए डेटा एनालिटिक्स समूह में पैटर्न-खोज और विज़ुअलाइज़ेशन कार्य दोनों शामिल हैं। उदाहरण के लिए, हमारे पास एक ग्राहक है जो हमारी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टीम पर निर्भर करता है:

  • अपने डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग की जरूरतों को सुनने के लिए हितधारकों के साथ बैठक करें और पूछें दस्तावेज़
  • निर्धारित करें कि कौन सी डेटा पाइपलाइन उपलब्ध हैं, और यदि मौजूदा पाइपलाइन आवश्यकता को पूरा कर सकती हैं
  • आवश्यकतानुसार नई पाइपलाइन बनाने के लिए डेटा इंजीनियरिंग टीम के साथ काम करें
  • इसका अनुवाद एक मानकीकृत रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन में करें, जिसे भविष्य में खींचा जा सके

और यह हमारी अत्यधिक कुशल डेटा एनालिटिक्स टीम के लिए सिर्फ एक उपयोग का मामला है।

डेटा एनालिटिक्स जॉब्स विभिन्न प्रकार के जॉब टाइटल में आते हैं, जैसे:

  • डाटा वैज्ञानिक
  • डाटा विश्लेषक
  • बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट
  • बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ
  • बिजनेस इंटेलिजेंस कंसल्टेंट
  • खुफिया विश्लेषक
  • सलाहकार (विश्लेषिकी)
  • बिग डाटा सॉफ्टवेयर डेवलपर
  • मात्रात्मक विश्लेषक
  • विपणन विश्लेषक
  • परिवहन रसद विशेषज्ञ

Aptude पर, हमारी डेटा एनालिटिक्स टीम एक तेज़ गति से चलने वाली, अत्यधिक सक्षम टीम है, जो Power BI और झांकी जैसे उपकरणों का उपयोग करके डेटा को अत्यधिक कार्रवाई योग्य, आसानी से समझने वाली विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड में बदलने में सक्षम है।

डाटा साइंस क्या है

पता लगाने के लिए तीसरा क्षेत्र डेटा विज्ञान है।

डेटा विज्ञान, के अनुसार है विकिपीडिया, "एक अंतर-अनुशासनात्मक क्षेत्र जो कई संरचनात्मक और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों का उपयोग करता है। डेटा साइंस डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और बिग डेटा से संबंधित है। "

Aptude पर, हमारी डेटा विज्ञान टीम में क्षमताएं शामिल हैं:

  • एल्गोरिथम विकास
  • मशीन लर्निंग
  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता
  • भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी
  • बड़ा डेटा
  • प्राकृतिक भाषा संसाधन
  • सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स)
  • हडोप, पायथन, और आर

परिणामस्वरूप, हम आपके डेटा को साफ करने, मानकीकृत और डेटा पाइपलाइनों में डालने के बाद संभव हो सकने वाली सभी उन्नत डेटा पहलों के साथ मदद कर सकते हैं।

डायनामिक रूटिंग और लोड के मूल्य निर्धारण को विकसित करने के इच्छुक परिवहन कंपनी के हमारे उपरोक्त उदाहरण को लें: हमारी डेटा साइंस टीम वह है जो डेटा इंजीनियरिंग टीम के साथ अंतिम परिणाम को डिजाइन, विकसित, कार्यान्वित और अनुकूलित करेगी।

अपने अगले कदम कैसे निर्धारित करें

हालांकि एक व्यापक डेटा पहलों में उपरोक्त सभी डेटा क्षमताओं को शामिल किया जाना संभव है, लेकिन संभवत: यह वह जगह नहीं है जहां आप शुरू करना चाहते हैं।

आपकी टीम से पूछने के लिए यहां कुछ प्रश्न दिए गए हैं:

  • हमारा डेटा कितना खामोश है?
  • हमारा डेटा कितना साफ है?
  • क्या हमारे पास पहल के लिए एक बड़ा पर्याप्त डेटा सेट है?
  • क्या हमारे पास स्पष्ट उपयोग का मामला है?
  • परियोजना के कौन से हिस्से हमारी आंतरिक टीम अब संभाल सकती है?
  • हम किस तरह के आरओआई की तलाश कर रहे हैं?
  • क्या हम जानते हैं कि हमें किस क्षेत्र में दूसरों की तुलना में अधिक तत्काल आवश्यकता हो सकती है?
  • क्या हम वास्तव में केवल एमएल की कोशिश करने से पहले विज़ुअलाइज़ेशन की आवश्यकता 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।

इस सामग्री की तरह? इसे आज पीडीएफ के रूप में डाउनलोड करें।

याद रखें, यदि आप अपनी डेटा परियोजनाओं से निवेश (आरओआई) पर एक स्पष्ट वापसी की तलाश कर रहे हैं, तो यह जानना महत्वपूर्ण है कि आपको वास्तव में किस तरह का डेटा प्रोजेक्ट चाहिए जो आपको चाहिए। लगभग सभी डेटा विज्ञान परियोजनाओं का परिणाम किसी न किसी प्रकार के आरओआई में होगा; क्लियर डेटा की बदौलत कम हुई त्रुटियों के कारण यह लाभ हो सकता है या क्लीनर, अधिक सटीक डेटा के परिणामस्वरूप बेहतर मार्केटिंग खर्च हो सकता है।

हमने इस ब्लॉग में प्रश्नों को एक डाउनलोड करने योग्य और मुद्रण योग्य वर्कशीट में आपकी टीम के संदर्भ के लिए समझाया है। अपनी मुफ्त कॉपी का दावा करने के लिए फॉर्म भरें।