डेटा साइंस का भविष्य

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डेटा विज्ञान के उपयोग की एक विशाल श्रृंखला है, और संबंधित प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ इसका भविष्य भी उज्ज्वल है। डेटा विज्ञान का भविष्य(Future of Data Science) लेख का मुख्य विषय है। प्रतिदिन क्वाड्रिलियन(quadrillion) बाइट्स डेटा उत्पन्न होता है। बड़ी मात्रा में डेटा बनाने वाली किसी भी फर्म के लिए डेटा विज्ञान आवश्यक है। तेजी से विस्तार करने वाली उभरती प्रौद्योगिकियों में डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आदि जैसी प्रौद्योगिकियां शामिल हैं।

 

व्यवसायों के लिए डेटा विज्ञान लाभ

व्यवसायों में डेटा विज्ञान का उपयोग (Use of Data Science) करने के कुछ लाभ निम्नलिखित हैं:

• संभावित ग्राहकों को उनके क्रय विकल्पों को प्रभावित करने के प्रयास में विभाजित करना।
• भविष्य के उत्पादों की व्यवहार्यता और लाभप्रदता का विश्लेषण।
• ग्राहकों की प्राथमिकताओं की बेहतर समझ
• बेहतर विपणन अभियान
• ई-कॉमर्स, सोशल नेटवर्क आदि के लिए बेहतर रणनीति
• संभावित ग्राहक हानि जोखिमों का पता लगाना और मापना

 

डेटा विज्ञान का विकास

डेटा विज्ञान का विकास सांख्यिकी से शुरू हुआ। 19वीं सदी की शुरुआत से, डेटा इकट्ठा करने, जांचने और प्रबंधित करने के लिए बुनियादी सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग किया जाता रहा है। बाद में, जब कंप्यूटर का व्यापक रूप से उपयोग होने लगा, तो भारी मात्रा में डेटा के उत्पादन के साथ डिजिटल युग की शुरुआत हुई। इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को प्रबंधित करने के लिए कम्प्यूटरीकृत सांख्यिकीय प्रक्रियाएं और मॉडल विकसित किए गए।

इस डिजिटल युग के बाद इंटरनेट युग आया, जिसने डेटा का विस्फोट किया और बिग डेटा को जन्म दिया। इस डेटा को संसाधित करने और प्रबंधित करने के लिए आवश्यक ज्ञान के परिणामस्वरूप डेटा विज्ञान का निर्माण किया गया था। व्यवसाय डेटा को संसाधित करने, इकट्ठा करने, जांचने, कल्पना करने और जानकारी में बदलने में सक्षम थे ताकि वे डेटा विज्ञान की सहायता से व्यावसायिक निर्णय ले सकें।

 

डेटा साइंस का भविष्य

हाल के तकनीकी विकास ने डेटा और उसके मूल्य का उपयोग करना संभव बना दिया है। आइए देखें कि भविष्य में डेटा विज्ञान कैसा दिख सकता है।

विघटनकारी प्रौद्योगिकियों का विकास

जैसे-जैसे अधिक से अधिक लोग मोबाइल उपकरणों से जुड़ते हैं, दैनिक डेटा मात्रा में नाटकीय रूप से वृद्धि होती है। IoT(Internet of Things), AI, बिग डेटा एनालिटिक्स, ब्लॉकचेन और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसी प्रौद्योगिकियों के लिए भविष्य की वृद्धि प्रभावशाली होगी।

जो उद्योग इस डेटा में सबसे अधिक योगदान देंगे, उनमें विमानन, ई-कॉमर्स, खनन, ऑटोमोटिव और दूरसंचार क्षेत्र शामिल हैं। डिवाइस प्रौद्योगिकी के विकास के परिणामस्वरूप प्राप्त डेटा अधिक समृद्ध और अधिक विविध होगा। डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि कंपनियों में क्रांति लाएगी, नए ग्राहक लाएगी, विकास की नई संभावनाएं खोलेगी, मुनाफा बढ़ाएगी और बहुत कुछ करेगी।

 

सामाजिक नेटवर्क

जब भी कोई आपके न्यूज़फ़ीड को ब्राउज़ करने या वीडियो देखने के लिए साइन इन करता है तो डेटा बनाया जाता है।आयु, लिंग, स्थान, भाषा, देखने में बिताया गया समय, देखी गई सामग्री के प्रकार, पसंद की जाने वाली सामग्री के प्रकार, साझा उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं आदि। जैसे-जैसे अधिक व्यापक ग्राहक डेटा संग्रह की मांग बढ़ती है, डेटा स्रोत बढ़ते रहेंगे।

 

एमएल और एआई का उदय

अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियां एआई, एमएलऔर गहन शिक्षा होंगी। ऐसे विशेषज्ञों की बड़ी आवश्यकता होगी जो इन प्रौद्योगिकियों को संभाल सकें। डेटा वैज्ञानिकों के प्रमुख कर्तव्यों में से एक मशीन लर्निंग मॉड्यूल का निर्माण और निर्देश देना है।

एआई मॉडल जिन्हें पहले ही प्रशिक्षित किया जा चुका है, वे एमएल अनुभव अधिक तेज़ी से और कम प्रयास में प्रदान कर सकते हैं। उनके पास तत्काल उपयोगी अंतर्दृष्टि भी हो सकती है।दैनिक जीवन में, एआई और एमएल (AI and ML) पहले से ही प्रचलित हैं, और वे लगातार नई सुविधाएँ विकसित कर रहे हैं। मनुष्यों की मदद के बिना, एआई, एमएल और गहन शिक्षण प्रणालियों की क्षमता और प्रदर्शन में वृद्धि होने लगी है।

 

स्वायत्त एमएल (Automated ML)

दोहराए जाने वाले काम डेटा वैज्ञानिकों के दैनिक शेड्यूल का एक बड़ा हिस्सा लेते हैं। आप इन कार्यों के पूर्ण या आंशिक स्वचालन की आशा कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक अधिक उत्पादक होंगे यदि वे फीचर इंजीनियरिंग, डेटा सफाई और तैयारी, और एल्गोरिदम चयन जैसी प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं।

 

उन्नत विश्लेषिकी का उपयोग बढ़ा

डेटा व्यवसायों को उपभोक्ता व्यवहार को बेहतर ढंग से समझने और संपूर्ण बाज़ार विश्लेषण करने की क्षमता देता है। व्यवसायों की अब पूर्वानुमानित विश्लेषण में नए सिरे से रुचि बढ़ी है। वे इसका उपयोग भविष्य में किसी उत्पाद के प्रदर्शन या उपभोक्ता प्रतिक्रिया का पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं। ये समायोजन किसके द्वारा लाए जाते हैं?

• मोबाइल फोन और अन्य पोर्टेबल उपकरणों से आने वाले डेटा का तेजी से विस्तार
• अत्यंत जटिल डेटा की भारी मात्रा को संभालने के लिए सॉफ़्टवेयर का विकास
• बड़े डेटा संबंधी समस्याओं के समाधान के लिए एल्गोरिदम का उपयोग

 

स्वतंत्र डेटा विश्लेषण

स्व-सेवा एनालिटिक्स समाधान उन कंपनियों द्वारा प्रदान किया जाएगा जो बिजनेस इंटेलिजेंस (Business Intelligence)और एनालिटिक्स प्रदान करती हैं, जैसे सेल्सफोर्स, एडोब एनालिटिक्स, माइक्रोसॉफ्ट पावर बीआई और अन्य। यह डेटा अन्वेषण और विश्लेषण का समर्थन करेगा। प्राकृतिक भाषा उत्पादन, दृश्य डेटा खोज और एनएलपी की बदौलत जानकारी शीघ्रता से उपलब्ध होगी। उपयोगकर्ता इस टूल के उपयोग से सहसंबंध, अपवाद, क्लस्टर, लिंकेज और भविष्यवाणियों सहित डेटा परिणामों को संप्रेषित कर सकते हैं।

 

ई लर्निग 

अल्पकालिक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम (Data Science Course)भविष्य में छात्रों की बढ़ती संख्या को आकर्षित करेंगे। तालाबंदी के दौरान, एमओओसी की लोकप्रियता ने पेशेवरों को डेटा विज्ञान सीखने और उनकी विशेषज्ञता विकसित करने में सहायता की है।

 

डेटा साइंस में रोजगार बढ़ा

भविष्य कहनेवाला मॉडल और एल्गोरिदम का उपयोग व्यवसायों द्वारा अपने संचालन को मानकीकृत और डिजिटल बनाने और वर्तमान दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए किया जाएगा। डेटा विज्ञान का उपयोग करने वाली परियोजनाओं को अधिक लचीले और स्केलेबल दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी। कंपनियों को इसे पूरा करने के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस, गणित और सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान में कौशल वाले पेशेवर कर्मचारियों की आवश्यकता होती है।

अग्रणी डेटा विज्ञान प्रोफाइल

 

• आंकड़ों का विश्लेषक
• मशीन लर्निंग में इंजीनियर
• डेटा आर्किटेक्ट, 
• डेटा एनालिस्ट, 
• बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर, 
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर 
•  डेटा इंजीनियर

 

डेटा विज्ञान अध्ययन क्यों करते हैं?

कोविड-19 महामारी के परिणामस्वरूप आईटी रोजगार में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। डेटा साइंटिस्ट का हिस्सा वर्तमान में सबसे आवश्यक में से एक है। इस पेशेवर प्रोफ़ाइल द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा को उपयोगी जानकारी में बदल दिया जाता है, जिससे निर्णय लेने वालों को तथ्यात्मक तथ्यों के आधार पर अपनी पसंद बनाने की अनुमति मिलती है। यह डेटा के विश्लेषण और व्याख्या में सहायता करता है, संगठनों को सर्वोत्तम कार्ययोजना बनाने में सहायता करता है।

 

निष्कर्ष

डेटा विज्ञान का भविष्य आशाजनक है, और अधिक क्षेत्रों में अधिक अनुप्रयोगों के साथ, इसके अवसर असीमित हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के साथ-साथ डेटा विज्ञान कंपनियों को उच्च स्तर पर अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करेगा।