Мэдээллийн технологийн салбарт Data science (өгөгдлийн шинжлэх ухаан) болон Data analytics (өгөгдлийн аналитик) гэсэн нэр томъёог байдаг бөгөөд тэдний өвөрмөц үүрэг, хэрэглээний талаар төөрөгдөл үүсдэг. Гэсэн хэдий ч эдгээр хоёр нэр томъёо нь өөр өөр зорилго, аргачлалтай бөгөөд тус бүр нь асар том мэдээллийн сангаас оновчтой ойлголтыг олж авахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Тэдний гол ялгааг илүү сайн ойлгохын тулд өгөгдлийн шинжлэх ухаан, өгөгдлийн аналитикийн талаар судалцгаая.
Data Science гэж юу вэ?
Өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь бүтэцлэгдсэн болон бүтэцгүй өгөгдлөөс мэдлэг, ойлголтыг гаргаж авах зэрэг илүү өргөн хүрээтэй салбар юм. Энэ нь нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдвэрлэх, ирээдүйн талаар таамаглал гаргахад статистик, машин сургалт, компьютерийн шинжлэх ухаан, домэйны мэдлэгүүдийн нэгтгэх өгөгдлийн загвар зохион бүтээх арга хэрэгсэл, процесс, техникийг ашиглах явдал юм.
Data Science үйл явц :
- Зорилгын тодорхойлолт – Дүн шинжилгээ хийх зорилго, зорилтуудыг тодорхойлдог. Эдгээр зорилгыг зар сурталчилгааны ажлыг оновчтой болгох эсвэл үйлдвэрлэлийн ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлэх гэх мэтээр тусгайлан тодорхойлж болно.
- Өгөгдөл цуглуулах – Хэрэв эх сурвалж мэдээллийг цуглуулах, хадгалах систем хараахан байхгүй бол өгөгдөл судлаач үүнийг хийх системтэй үйл явцыг бий болгодог.
- Өгөгдлийн нэгдэл ба менежмент – Түүхий өгөгдлийг шинжлэхэд бэлэн цэвэр мэдээлэл болгон хувиргахын тулд өгөгдлийг нэгтгэн ашигладаг. Өгөгдлийн интеграцчлал, удирдлагын үйл явц нь өөр өөр төрлийн өгөгдлийг стандартчилагдсан формат болгон нэгтгэхийн тулд өгөгдлийг хуулбарлах, нэвтрүүлэх, хувиргах үйл явцыг багтаадаг.
- Мэдээллийн судалгаа, хайгуул – Өгөгдлийн анхны судалгаа, хайгуулын мэдээллийн дүн шинжилгээ хийдэг. Энэхүү судалгаа, хайгуулыг ихэвчлэн өгөгдлийн аналитик платформын хэрэгсэл ашиглан гүйцэтгэдэг.
- Загвар боловсруулах – Өгөгдлийн хайгуул дээр үндэслэн өгөгдөл судлаач нэг буюу хэд хэдэн боломжит аналитик загвар, алгоритмыг сонгоод SQL, R эсвэл Python зэрэг хэлийг ашиглан эдгээр загваруудыг бүтээж, AutoML, машин сурах, статистик гэх мэт мэдээллийн шинжлэх ухааны аргуудыг ашигладаг. Дараа нь загваруудыг шаардлагатай болтол нь давтагдах туршилтаар сургадаг.
Өгөгдлийн шинжлэх ухааны(Data Scientist) мэргэжилтнүүд ямар ур чадвар хэрэгтэй вэ?
- Асуудлыг шийдвэрлэх
- Домайн туршлага дээр үндэслэн үр дүнг тайлбарлах
- Холбогдох програмчлалын хэл, статистик техник, програм хангамжийн хэрэгслийг ашиглах мэдлэг
- Өгөгдлийн чиг хандлага, хэв маягийг талаарх мэдлэг
- Байгууллага болон байгууллагын хэмжээнд үр дүнтэй харилцах, хамтран ажиллах чадвартай байх.
Data analytics гэж юу вэ?
Data Analytics нь Data Science доторх салбар юм. Өгөгдлийн аналитик нь хэрэгтэй мэдээллийг олж илрүүлэх, дүгнэлт,шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх зорилгоор өгөгдлийг шалгах, цэвэрлэх, өөрчлөх, загварчлах үйл явц юм. Энэ нь үндсэндээ чиг хандлага, хэв маяг, хамаарлыг тодорхойлох түүхий өгөгдлийг судлахад чиглэгддэг. Жишээ нь бизнесийн компани өнгөрсөн гүйцэтгэлийн талаарх мэдээллийг олж авах, хэрэглэгчийн зан төлөвийг ойлгох, үйл ажиллагааг оновчтой болгох гэх мэт шийдвэр гаргахад түлхэц болохуйц ойлголтийг өгөхийн тулд өгөгдлийн багцыг нэгтгэх, бэлтгэх, дүн шинжилгээ хийх хэрэгсэл, процессыг ашиглах явдал юм.
Data analytics үйл явц :
- Төслийн шаардлага ба мэдээлэл цуглуулах – Шаардлагатай эх сурвалж мэдээллээ цуглуулан, тодорхойлно.
- Өгөгдлийн интеграци ба менежмент – Түүхий өгөгдлийг цэвэр, бизнест бэлэн мэдээлэл болгон хувиргана. Энэ алхам нь өгөгдлийн агуулах гэх мэт хадгалах газарт хадгалагдаж, тодорхой дүрмээр зохицуулагддаг стандартчилсан форматтай өөр төрлийн өгөгдлийг нэгтгэхийн тулд өгөгдлийн хуулбарлах зэрэг орно.
- Өгөгдлийн шинжилгээ, хамтын ажиллагаа, хуваалцах – Программ хангамжийг ашиглан мэдээлэлтэй танилцаж, олж мэдсэн зүйлээ интерактив хяналтын самбар, тайлан хэлбэрээр гаргах. Эдгээр чадварууд нь өгөгдлийн мэдлэгийг нэмэгдүүлдэг бөгөөд ингэснээр илүү олон хэрэглэгчид өөрсдийн өгөгдөлтэй ажиллаж, үнэ цэнийг нь авах боломжтой болно.
Өгөгдлийн шинжээчийн(Data Analyst) мэргэжилтнүүд ямар ур чадвар хэрэгтэй вэ?
Шаардлагатай техникийн ур чадвараас гадна бүх оролцогч талуудтай үр дүнтэй хамтран ажиллаж, харилцах. Техникийн туршлага нь өгөгдлийн интеграцчлал, менежмент, өгөгдлийн загварчлал, R эсвэл SAS, SQL програмчлал, статистик дүн шинжилгээ, тайлагнах, өгөгдлийн дүн шинжилгээ хийх ур чадвартай байх хэрэгтэй.
