डेटा साइंस की 5 आम चुनौतियाँ और प्रभावी समाधान

यह लेख हमारे समुदाय का एक मूल्यवान योगदान है और स्पष्टता व सटीकता के लिए DataCamp द्वारा संपादित किया गया है।

क्या आप अपना अनुभव साझा करना चाहते हैं? हमें आपसे सुनकर खुशी होगी! हमारे Community Contribution Form के माध्यम से अपने लेख या विचार बेझिझक भेजें।

डेटा साइंस वह प्रक्रिया है जिसमें निर्णय लेने के लिए उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालने हेतु डेटा का अध्ययन किया जाता है। इसमें आँकड़ों और गणित से लेकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कंप्यूटर इंजीनियरिंग तक सब शामिल है।

डेटा साइंस जितनी महत्वपूर्ण है, उतनी ही कई बाधाएँ भी हैं जो व्यवसायों को इसकी पूरी क्षमता का इस्तेमाल करने से रोकती हैं। इस लेख में, आप पाँच प्रमुख डेटा साइंस चुनौतियों के बारे में जानेंगे जिन्हें आपको डेटा एनालिटिक्स का अधिकतम लाभ उठाने और व्यावसायिक निर्णय-निर्धारण को बेहतर बनाने के लिए पार करना होगा।

1. एकाधिक डेटा स्रोतों का प्रबंधन

विश्लेषण के लिए सही डेटा पाना एक दुष्कर कार्य है, खासकर जब आप विभिन्न स्रोतों से डेटा ले रहे हों। यही कारण है कि प्रभावी डेटा साइंस के लिए, कई स्रोतों से डेटा का एकीकरण आवश्यक है।

हालाँकि, बदलते और अर्ध-संरचित स्रोतों से डेटा को समेकित करना एक जटिल और समय-साध्य प्रक्रिया है।

इस चुनौती का एक त्वरित समाधान डेटा इंटीग्रेशन टूल्स या Informatica और Oracle जैसे डेटा प्रबंधन सिस्टम का उपयोग करना है। ये सॉफ़्टवेयर समाधान आपको विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्रित व एकत्र करने और उसे आसान पहुँच के लिए फ़िल्टर करने में मदद करेंगे।

ये ऐसा एक केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म बनकर करते हैं जो डेटा के स्रोतों के साथ एकीकृत होता है। परिणामस्वरूप, आपको अपने सभी डेटा का समग्र दृश्य मिलता है, जिससे आप अधिक सटीक और सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकते हैं।

आप तेज़ी से डेटा का विश्लेषण करने और उपयोगी व्यावसायिक निर्णय सुझाने के लिए बिज़नेस AI समाधानों का भी उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि जेनरेटिव AI के जोखिम जैसे AI हैलुसिनेशन मौजूद हैं, लेकिन तथ्यों की जाँच जैसे प्रतिविधान अपनाकर इन्हें आसानी से नियंत्रित किया जा सकता है।

2. कुशल कर्मियों की कमी

दुनिया निर्णय लेने के लिए बढ़ते स्तर पर डेटा साइंस पर निर्भर होती जा रही है। चौंकाने वाले 59% व्यवसाय अपने प्रदर्शन को सुधारने के लिए अलग-अलग तरीकों से डेटा साइंस का उपयोग करते हैं। नतीजतन, कुशल डेटा साइंस पेशेवरों की माँग आपूर्ति से अधिक हो गई है। सोचिए: डेटा साइंस नौकरियों के पोस्टिंग्स की संख्या नौकरी खोजों से तीन गुना है।

स्रोत

लेकिन बस इतना ही नहीं। मौजूदा कुछ डेटा वैज्ञानिकों के पास भी आधुनिक दुनिया में डेटा संभालने के लिए ज़रूरी उन्नत कौशल नहीं हैं। जेनरेटिव AI जैसी उभरती तकनीकों के कारण डेटा के साथ काम करने का पारंपरिक तरीका अब उपयोगी नहीं रहा। फिर दो अन्य विकास हैं जो डेटा पेशेवरों के अपस्किलिंग या रीस्किलिंग को आवश्यक बनाते हैं: डेटा का विस्फोट और कंप्यूट क्षमता में प्रगति।

मौजूदा डेटा साइंस विशेषज्ञों का अपस्किलिंग और रीस्किलिंग केवल तकनीकी कौशल तक सीमित नहीं है। डेटा साइंस विशेषज्ञों को उन्नत समस्या-समाधान और संचार कौशल की भी आवश्यकता है। अब उपलब्ध विशाल डेटा के साथ नई चुनौतियाँ और समस्याएँ आती हैं जिन्हें संबोधित करना ज़रूरी है।

इन समस्याओं के समाधान टीम सदस्यों और प्रबंधन को ठीक से संप्रेषित किए जाने चाहिए, जिनके पास अपने आप डेटा की व्याख्या करने का कौशल हो भी सकता है और नहीं भी। हम इसे आगे और विस्तार से देखेंगे।

माँग की तुलना में छोटे टैलेंट पूल की चुनौती से निपटने के लिए, आपको संभावित नियोक्ता के रूप में अलग दिखना होगा और उस पूल के पेशेवरों को आकर्षित करना होगा। इसलिए, प्रतिस्पर्धी वेतन और लाभ दें। Glassdoor के अनुसार, अमेरिका में डेटा वैज्ञानिकों का औसत बेस वेतन $146,422 है, और यदि आप इससे अधिक दे सकते हैं, तो और बेहतर।

चाहे आप डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करें या आपके पास पहले से ही डेटा पेशेवर कर्मचारी हों, आपको डेटा साइंस वर्कशॉप्स और प्रशिक्षण में निवेश करना चाहिए। इससे सुनिश्चित होगा कि आपकी टीम के कौशल समयानुकूल रहें और डेटा साइंस उद्योग की मौजूदा प्रथाओं और मानकों के अनुरूप हों।

3. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा

क्लाउड वातावरण की ओर संक्रमण ने 21वीं सदी में डेटा सुरक्षा उल्लंघनों में वृद्धि में योगदान दिया है। अनुमान है कि 60% कॉर्पोरेट डेटा क्लाउड में संग्रहीत है। केवल 2020 में ही, FBI को प्रतिदिन 2,000 से अधिक साइबरक्राइम शिकायतें मिलीं। रैनसमवेयर, डेटा सिस्टम पर हमले, और डेटा चोरी डेटा सुरक्षा उल्लंघनों के कुछ सामान्य रूप हैं।

नतीजतन, व्यवसाय अब साइबरसुरक्षा विशेषज्ञों को नियुक्त कर रहे हैं, जिनमें हैकिंग के लिए ChatGPT का उपयोग करने वाले एथिकल हैकर्स भी शामिल हैं, ताकि उनके क्लाइंट डेटा सुरक्षित रहें। यह एथिकल हैकिंग संभावित सुरक्षा जोखिमों की पहचान करने और उन्हें पहले से ठीक करने में मदद करती है।

इतना सारा डेटा गलत हाथों में जा सकता है, इसलिए यूरोपीय संघ जैसी संस्थाओं ने भी कदम उठाए हैं।

उदाहरण के लिए, जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन, जो 2018 में प्रभावी हुआ, EU के लोगों के डेटा की सुरक्षा का लक्ष्य रखता है। यह संगठनों पर, जो GDPR के गोपनीयता और सुरक्षा मानकों का उल्लंघन करते हैं, लाखों यूरो तक के दंड और जुर्माने लगाता है।

स्रोत

एक व्यवसाय के रूप में, आपको न केवल अपनी कंपनी बल्कि अपने उपभोक्ताओं की भी सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करनी होगी।

इस डेटा की प्रभावी सुरक्षा के लिए, सबसे पहले आपको पता होना चाहिए कि आपके पास कौन-सा डेटा है और वह फिलहाल कहाँ स्थित है—इसे डेटा डिस्कवरी कहा जाता है। आप Tableau और IBM Cognos Analytics जैसे स्वचालित डेटा डिस्कवरी टूल का उपयोग कर अपने संवेदनशील डेटा की शीघ्र पहचान कर सकते हैं।

फिर, एक विश्वसनीय डेटा स्टोरेज समाधान चुनें जो अतिरिक्त सुरक्षा स्तर के रूप में काम करे। इसके अलावा, हमेशा अपने डेटा का बैकअप लें ताकि हानि या भ्रष्टाचार की स्थिति में आप उसे आसानी से पुनर्प्राप्त कर सकें।

सुनिश्चित करें कि आपके पास सूक्ष्म स्तर के एक्सेस नियंत्रण हों। आपके व्यवसाय की प्रकृति चाहे जो भी हो, सभी को समान एक्सेस देना तर्कसंगत नहीं है।

स्रोत

उदाहरण के लिए एक सॉफ़्टवेयर कंपनी को लें। वित्त टीम को अपने दैनिक कार्यों के लिए जिस डेटा की आवश्यकता होती है, वह मार्केटिंग विभाग की SaaS मार्केटिंग रणनीतियों को निष्पादित करने हेतु आवश्यक डेटा से काफी अलग होगा। इसी तरह, सेल्स टीम और ग्राहक सहायता विभागों को प्रदर्शन के लिए अलग-अलग प्रकार के डेटा चाहिए होंगे।

और भी महत्वपूर्ण यह कि सूक्ष्म-स्तरीय एक्सेस नियंत्रण अनधिकृत पहुँच को रोकेंगे और आपके ग्राहकों की डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के उल्लंघन के जोखिम को कम करेंगे। यह आवश्यक है, क्योंकि संगठनों और डेटा विशेषज्ञों को ग्राहकों के गोपनीय डेटा को निजी रखते हुए संबंधित टीम सदस्यों के साथ आवश्यक डेटा सेट साझा करने के बीच संतुलन बनाना होता है। संवेदनशील डेटा को प्रतिबंधित करते हुए प्रासंगिक डेटासेट तक डेटा विशेषज्ञों को आवश्यक पहुँच देने में मदद के लिए डेटा कैटलॉग का उपयोग करने पर विचार करें।

4. डेटा शुद्धिकरण

अपने डेटासेट्स से अवांछित डेटा हटाना उन प्रमुख चुनौतियों में से एक है जिनका आप सामना करेंगे। खराब डेटा व्यवसायों के लिए महंगा साबित होता है—कुछ इसके कारण हर साल $12.1 मिलियन तक खो देते हैं। गलत, डुप्लिकेट, असंगत, या अनुपयुक्त डेटा के साथ काम करना हर डेटा वैज्ञानिक का दुःस्वप्न है। इससे गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं और परिणामस्वरूप गलत निर्णय लिए जा सकते हैं।

एक व्यवसाय के रूप में, डेटा शुद्धिकरण में मदद के लिए बिग डेटा के चार V जानना आवश्यक है। इनमें शामिल हैं:

• Velocity - यह वह गति है जिस पर डेटा स्थानांतरित होता है। चूँकि स्थानांतरण वास्तविक समय में होता है, इसलिए आपको इन डेटासेट्स का विश्लेषण भी वास्तविक समय में करना होगा।
• Veracity - आपको अपने व्यवसाय से संबंधित डेटा चुनना चाहिए ताकि लोग इससे निकले निर्णयों पर भरोसा कर सकें।
• Volume - डेटा आदान-प्रदान प्रतिदिन बहुत बढ़ रहा है। इसका अर्थ है कि आपको इससे निपटने में मदद के लिए तकनीक का उपयोग करना होगा।
• Variety - आपको डेटा के कई रूप मिलेंगे, जिनमें संरचित, असंरचित, और अर्ध-संरचित डेटा शामिल हैं। डेटा विविधता को संभालने के लिए एक मानकीकृत फ़ॉर्मेट तय करना आवश्यक है।

जितनी बड़ी मात्रा और विविधता के डेटा पर आपको काम करना होता है, असंगत डेटा को शुद्ध करने में आपको घंटों लग सकते हैं।

इस समस्या के समाधान के रूप में डेटा गवर्नेन्स का उपयोग करने पर विचार करें। यह उन प्रक्रियाओं को संदर्भित करता है जो कोई कंपनी अपने डेटा परिसंपत्तियों के प्रबंधन के लिए निर्धारित करती है। आधुनिक डेटा गवर्नेन्स टूल्स आपके डेटासेट्स को शुद्ध, फ़ॉर्मेट और सटीक बनाए रखने में मदद करेंगे। IBM Data Governance, OvalEdge और Collibra इसके अच्छे उदाहरण हैं।

साथ ही, ऐसे डेटा पेशेवरों की नियुक्ति करें जिनका काम हर विभाग में डेटा गुणवत्ता की देखभाल करना हो। इससे आपको उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट्स मिलेंगे, साथ ही समय और धन की बचत होगी।

5. गैर-तकनीकी हितधारकों को रिपोर्टिंग

किसी संगठन की सूचित निर्णय लेने की क्षमता बढ़ाना डेटा साइंस का एक प्रमुख उद्देश्य है। ये निर्णय कंपनी की व्यवसाय योजना के अनुरूप होने चाहिए। इसी तरह व्यवसाय अपने लक्ष्यों को प्राप्त कर सकता है।

हमने अभी थोड़ी देर पहले इसका संक्षेप में उल्लेख किया था। चूँकि डेटा साइंस अत्यधिक तकनीकी क्षेत्र है, इसलिए उन प्रबंधकों और व्यावसायिक अधिकारियों को डेटा वैज्ञानिकों के निष्कर्षों को संप्रेषित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है जो तकनीकी भाषा नहीं बोलते। कई प्रबंधक और संगठनात्मक नेता डेटा साइंस में उपयोग किए जाने वाले टूल्स और मशीन लर्निंग मॉडलों से परिचित नहीं हैं।

फिर, यह तथ्य भी है कि कुछ संगठनों में व्यावसायिक शब्दों और KPI की स्पष्ट परिभाषाएँ नहीं होतीं। रिपोर्टिंग के मामले में यह आपके डेटा वैज्ञानिकों के लिए चुनौती बन सकता है। यदि प्रत्येक विभाग व्यावसायिक शब्दों की अलग-अलग व्याख्या करता है और KPI की गणना के लिए अलग-अलग मापदंड इस्तेमाल करता है, तो आपके डेटा वैज्ञानिकों के पास करने के लिए बहुत कुछ होगा।

उन्हें अपने कार्य के प्रभाव को प्रत्येक विभाग के विशिष्ट KPI के संदर्भ में समझाना होगा। परिणामस्वरूप, ऐसा समग्र व्यावसायिक निर्णय निकालना कठिन हो सकता है जिससे हर विभाग को लाभ हो।

इन बड़ी चुनौतियों का समाधान? एक तो हमने बताया: अपने डेटा वैज्ञानिकों का रीस्किलिंग और अपस्किलिंग करें ताकि वे संचार कौशल निखार सकें। आप उन्हें अपने श्रोताओं के लिए निष्कर्षों का प्रभावी विज़ुअलाइज़ेशन करने हेतु डेटा स्टोरीटेलिंग में प्रशिक्षित कर सकते हैं। डेटा स्टोरीटेलिंग से सुनिश्चित होता है कि डेटा विश्लेषण आसानी से समझ में आए। इसके ज़रिए यह भी समझाया जा सकता है कि लिया गया व्यावसायिक निर्णय क्यों उपयुक्त है।

एक और समाधान है गैर-तकनीकी कर्मियों—यानी डेटा वैज्ञानिकों के श्रोताओं—को डेटा साइंस की अच्छी बुनियादी समझ देना।

आपको अपने संगठन के KPI स्पष्ट रूप से परिभाषित करने चाहिए और सुनिश्चित करना चाहिए कि सभी विभाग प्रत्येक व्यावसायिक शब्द की एक समान समझ रखें। इससे डेटा वैज्ञानिकों के लिए अपने विश्लेषण से प्राप्त प्रमुख अंतर्दृष्टियों को संप्रेषित करना आसान हो जाएगा।

इस स्थिरता को सुनिश्चित करने का एक तरीका, फिर से, डेटा कैटलॉग का उपयोग करना है। यह आपके व्यावसायिक शब्दों और KPI के लिए सिंगल सोर्स ऑफ ट्रुथ के रूप में कार्य करता है, जिससे सबके पास उनके अर्थ की समान व्याख्या रहती है।

निष्कर्ष

संक्षेप में, जैसे-जैसे व्यवसाय काम पूरा करने के लिए लगातार तकनीक अपना रहे हैं, कई डेटा साइंस चुनौतियाँ उभरती रहती हैं। अनेक या अविश्वसनीय डेटा स्रोत डेटा वैज्ञानिकों के लिए बड़े पैमाने पर डेटा से कृत्यात्मक अंतर्दृष्टि निकालना कठिन बना देते हैं। साथ ही, टैलेंट गैप है जो व्यावहारिक अनुभव वाले कुशल डेटा साइंस विशेषज्ञों को ढूँढना मुश्किल बनाता है।

डेटा गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ व्यवसायों के लिए उस डेटा तक पहुँच पाना चुनौतीपूर्ण बनाती रहती हैं जिसे उन्हें विश्लेषित करना है। खराब डेटा की पहचान और उसे हटाने की कोशिश में डेटा शुद्धिकरण पर बहुत समय और धन लगता है। अंततः, चूँकि डेटा साइंस तकनीकी क्षेत्र है, गैर-तकनीकी हितधारकों को रिपोर्ट करना कठिन हो सकता है।

इन चुनौतियों को सुलझाने के लिए, प्रतिस्पर्धी वेतन दें ताकि आप माँग की तुलना में छोटे टैलेंट पूल से आधुनिक डेटा वैज्ञानिकों को आकर्षित कर सकें। अपने डेटा पेशेवरों का अपस्किलिंग और रीस्किलिंग करें ताकि वे बदलती तकनीकों और उभरती माँगों के अनुरूप बने रहें। अपने अन्य कर्मचारियों को भी प्रशिक्षित करें ताकि उन्हें डेटा साइंस की बुनियादी समझ हो। साथ ही, डेटा कैटलॉग और डेटा गवर्नेन्स सॉफ़्टवेयर जैसे टूल्स के उपयोग पर भी विचार करें।

इन सुझावों का पालन करें और आप अपने व्यवसाय के लिए डेटा साइंस की पूरी क्षमता को उजागर करेंगे और रोमांचक अवसर खोजेंगे।