చర్య తీసుకోగల పెద్ద డేటా: డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్ల మధ్య అంతరాన్ని ఎలా తగ్గించాలి

పెద్ద డేటా చుట్టూ ఉన్న సందడి విస్తృతమైన అపోహను సృష్టించింది: దాని ఉనికి కేవలం ఒక సంస్థకు క్రియాత్మకమైన అంతర్దృష్టులను మరియు సానుకూల వ్యాపార ఫలితాలను అందిస్తుంది. వాస్తవికత కొంచెం క్లిష్టంగా ఉంటుంది. పెద్ద డేటా నుండి విలువను పొందడానికి, దాని ద్వారా జల్లెడ పట్టుటకు మీకు డేటా శాస్త్రవేత్తల సామర్థ్యం అవసరం. చాలా వరకు, కార్పొరేషన్లు దీనిని అర్థం చేసుకుంటాయి, 2016 నుండి 2019 వరకు డేటా సైంటిస్ట్ ఉద్యోగాలలో 15x - 20x వృద్ధికి సాక్ష్యం. అయితే, మీరు డేటా శాస్త్రవేత్తల సామర్థ్యం గల బృందాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, మీరు ఇంకా ప్రధాన అడ్డంకిని తొలగించాలి ఆ ఆలోచనలను ఉత్పత్తిలో ఉంచడం. నిజమైన వ్యాపార విలువను గ్రహించడానికి, మీ ఇంజనీర్లు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఒకరితో ఒకరు కలిసి పనిచేయాలని మీరు నిర్ధారించుకోవాలి. వారి ప్రధాన భాగంలో, డేటా శాస్త్రవేత్తలు మీ కంపెనీ రోజువారీగా తీసుకునే డేటా నుండి కొత్త ఆలోచనలు మరియు ఆలోచనలను సేకరించే ఆవిష్కర్తలు, అయితే ఇంజనీర్లు ఆ ఆలోచనలను రూపొందించుకుంటారు మరియు మా డేటాను వీక్షించే స్థిరమైన లెన్స్‌లను సృష్టిస్తారు. సానుకూల వ్యాపార ఫలితాల కోసం డేటాను అర్థాన్ని విడదీయడం, మార్చడం మరియు మర్చండైజింగ్ చేయడం డేటా శాస్త్రవేత్తలకు పని. ఈ ఘనతను సాధించడానికి, వారు డేటా మైనింగ్ నుండి గణాంక విశ్లేషణ వరకు అనేక రకాల పనులను చేస్తారు. డేటాను సేకరించడం, నిర్వహించడం మరియు వివరించడం అన్నీ ముఖ్యమైన పోకడలను మరియు సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించే ప్రయత్నంలో జరుగుతాయి. ఇంజనీర్లు ఖచ్చితంగా డేటా శాస్త్రవేత్తలతో కలిసి పనిచేస్తుండగా, రెండు పాత్రల మధ్య కొన్ని విభిన్న తేడాలు ఉన్నాయి. ప్రాథమిక వ్యత్యాసాలలో ఒకటి, వ్యవస్థల “ఉత్పాదక సంసిద్ధత” పై ఇంజనీర్లు నిర్ణీత అధిక విలువను ఇస్తారు. డేటా శాస్త్రవేత్తలు రూపొందించిన మోడళ్ల యొక్క స్థితిస్థాపకత మరియు భద్రత నుండి వాస్తవ ఫార్మాట్ మరియు స్కేలబిలిటీ వరకు, ఇంజనీర్లు తమ వ్యవస్థలు వేగంగా మరియు విశ్వసనీయంగా పనిచేయాలని కోరుకుంటారు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే: డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీరింగ్ బృందాలు రోజువారీ ఆందోళనలను కలిగి ఉంటాయి. ఇది ప్రశ్న కోసం వేడుకుంటుంది, మీరు విజయానికి రెండు పాత్రలను ఎలా ఉంచగలరు మరియు చివరికి మీ డేటా నుండి చాలా అర్ధవంతమైన అంతర్దృష్టులను ఎలా తీయగలరు? డేటా మరియు ఇంజనీరింగ్ సంబంధాలను పరిపూర్ణం చేయడానికి సమయం మరియు వనరులను అంకితం చేయడంలో సమాధానం ఉంది. డేటా సెట్ల చుట్టూ ఉన్న అయోమయ లేదా “శబ్దాన్ని” తగ్గించడం చాలా ముఖ్యం, మీ వ్యాపార విజయంలో కీలక పాత్రలు పోషిస్తున్న ఈ రెండు జట్ల మధ్య ఏదైనా మరియు అన్ని ఘర్షణలను సున్నితంగా చేయడం కూడా ముఖ్యం. దీన్ని నిజం చేయడానికి ఇక్కడ మూడు క్లిష్టమైన దశలు ఉన్నాయి. కొంతమంది శాస్త్రవేత్తలను మరియు కొంతమంది ఇంజనీర్లను ఒక గదిలో ఉంచి, ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించమని వారిని అడగడం సరిపోదు. మీరు మొదట ఒకరికొకరు పరిభాషను అర్థం చేసుకొని ఒకే భాష మాట్లాడటం ప్రారంభించాలి. దీనికి ఒక మార్గం జట్లకు క్రాస్ ట్రైన్ చేయడం. శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్లను రెండు పాడ్లుగా జత చేయడం ద్వారా, మీరు భాగస్వామ్య అభ్యాసాన్ని ప్రోత్సహించవచ్చు మరియు అడ్డంకులను తొలగించవచ్చు. డేటా శాస్త్రవేత్తల కోసం, దీని అర్థం కోడింగ్ నమూనాలను నేర్చుకోవడం, మరింత వ్యవస్థీకృత పద్ధతిలో కోడ్ రాయడం మరియు, ముఖ్యంగా, ఉత్పత్తిలో ఒక నమూనాను ప్రవేశపెట్టడంలో పాల్గొన్న టెక్ స్టాక్ మరియు మౌలిక సదుపాయాల ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం. 7wData.be లో పోస్ట్ చేయబడింది