دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟

در تجارت، دانشمند داده معمولا در تیم‌هایی کار می‌کند که می‌تواند برای پیش‌ بینی رفتار مشتری و شناسایی فرصت‌های درآمد جدید ایده‌ای برای پیاده سازی و علمی کردن آن داشته باشد. در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده مسئول تنظیم بهترین شیوه‌ برای جمع آوری داده‌ها، استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا شرکت‌ها به دنبال جمع ‌آوری اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاری هستند.

دانشمند داده کیست؟

دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده را دارند. دانشمندان داده ترکیبی از ریاضیدانان و دانشمندان کامپیوتر هستند. آن‌ها همچنین متقاضیان زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دریافت می‌کنند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. دانشمندان داده یک متخصص حرفه‌ای هستند. که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر بسیار زیاد داده است. یک دانشمند داده برای ایجاد فرضیه، نتیجه و تحلیل روندهای مشتری و بازار به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. مسئولیت‌های اساسی شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از انواع مختلف ابزارهای تجزیه و تحلیل و گزارش برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده‌ها است.

چگونگی علمکرد یک دانشمند داده 

شما می‌دانید علم داده چیست و حتما از خود می‌پرسید که این شغل دقیقا چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمندان داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بتوانند بینش‌های معناداری را استخراج کنند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، که شامل موارد زیر است:

1. قبل از پرداختن به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده با پرسیدن سوالات درست و به دست آوردن درک مطلب، حل مسئله را تعیین می‌کند.

2. سپس دانشمندان داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کنند.

3. دانشمندان داده، داده‌های ساختار یافته، داده‌های سازمانی بدون ساختار و داده‌های عمومی را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کنند.

4. پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. که شامل اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت بالا است.

5. پس از این که داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، وارد سیستم تحلیلی الگوریتم ML یا یک مدل آماری می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.

6. هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.

7. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

به صورت روزانه دانشمندان داده باید کارهای زیر را انجام دهند 

• الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند.

• الگوریتم‌های پیش بینی شده و مدل‌های داده را ارائه می‌کنند.

• با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود ‌بخشند.

• پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد ارائه دهند.

• در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند : R، SAS، Python یا SQL استفاده ‌کنند.

تفاوت تحلیل‌گر داده و دانشمند داده

دانشمندان داده بسیار کنجکاو هستند افرادی که، محاسبات حجم زیادی از داده‌ها را دوست دارند، و با تحلیل داده‌های عظیم به نتیجه‌های مهم میرسند. این تفاوت دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده سنتی متمایز می‌کند. آن‌ها تجزیه و تحلیل «چه می‌شد اگر» را انجام می‌دهند، سوال می‌پرسند و از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کنند و داده‌های بزرگ را به ایده بزرگ بعدی تبدیل می‌کنند.

مسئولیت‌های دانشمندان داده معمولا می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد. با این حال، مجموعه مهارت‌های دانشمندان داده معمولا گسترده‌تر از میانگین مهارت‌های تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای نتایج آمار و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمندان داده همچنین باید ویژگی‌های کسب ‌و کار مانند: خودروسازی، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کنند.

چرا شغل دانشمند داده مهم است؟

علم داده یک عمل بین رشته‌ای است که شامل طیف گسترده‌ای از اطلاعات است و معمولا بیش از سایر زمینه‌های تحلیلی تصویر را در نظر می‌گیرد. در تجارت هدف علم داده ارائه اطلاعات در مورد مصرف کنندگان، کمپین‌ها، کمک به شرکت‌ها برای ایجاد برنامه‌های قوی برای جذب مخاطبان و فروش محصولات سازمان‌ها یا شرکت‌ها است. علم داده نقش بسیار مهمی در کشف امنیت و تقلب ایفا می‌کند، زیرا حجم انبوه اطلاعات باعث می‌شود تا بی‌نظمی‌های جزئی در داده‌ها پیدا شوند که می‌تواند ضعف‌های سیستم‌های امنیتی را آشکار کند.

از آنجایی که کلان داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای جدید دائما در دسترس هستند و این ابزارها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به سرعت کاربردهای آن‌ها را یاد بگیرند. دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا یک طرح تجاری برای دستیابی به اهداف مبتنی بر تحقیق ایجاد کنند.

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا سوالات مربوطه را بپرسد و مسائل و مشکلات کسب و کارها را شناسایی کند.

• با استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد.

• از طیف گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها برای تهیه و استخراج داده‌ها استفاده کند. که شامل مواردی مانند: پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش‌های یکپارچه سازی داده‌ها می‌شود.

• برنامه‌هایی بنویسد تا قسمتی از پردازش و محاسبات داده‌ها به صورت خودکار انجام شود.

• از نتایج به دست آمده برای حل مشکلات تجاری استفاده کند.

• با سایر اعضای تیم علم داده، مانند: تحلیلگران داده کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

نتیجه گیری

نقش دانشمند داده ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است. آن‌ها داده‌ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی می‌کنند و سپس نتایج را برای ایجاد برنامه‌های علمی برای شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها تفسیر می‌کنند. دانشمندان داده متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت‌های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

RPA؛ انقلابی در فرآیندهای کسب و کار با اتوماسیون فرآیند رباتیک

RPA نوعی اتوماسیون فرآیندهای تجاری است که با استفاده از آن می‌توان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را به عنوان وظایف کاری یک ربات تعریف کرد. ربات‌های RPA تعاملات انسان و رایانه را تقلید می‌کنند تا کارها بدون خطا و با حجم و سرعت بسیار بالا انجام شوند. به بیان ساده RPA فرآیندی است که طی آن یک ربات ترکیبی از اتوماسیون، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی را برای انجام خودکار کارها در حجم بالا استفاده می‌کند. اتوماسیون فرآیند رباتیک چیزی جز دستور دادن به ماشین برای اجرای کارهای دستی روزمره و تکراری نیست.

مدیران ارشد فناوری اطلاعات بیشتر به اتوماسیون فرآیند روباتیک تمایل دارند تا مسئولیت های خسته کننده را از میان بردارند تا کارمندان شرکت بتوانند روی کارهایی با ارزش بالاتر تمرکز کنند. اما کارشناسان می‌گویند که RPA به طراحی، برنامه‌ریزی و مدیریت مناسب نیاز دارد تا بتواند بیزینس شما را تقویت کند.

نحوه عملکرد اتوماسیون فرآیند رباتیک

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) یک فناوری نرم افزاری است که ساخت، راه اندازی و مدیریت ربات‌های نرم افزاری را آسان می‌کند. این ربات‌ها رفتارهای انسان را در تعامل با سیستم‌ها و نرم افزارهای دیجیتال شبیه سازی می‌کنند. درست مانند همه افراد، این ربات‌ها هم می‌توانند کارهایی مانند درک دستورالعمل‌ها، هدایت سیستم‌ها، شناسایی و استخراج داده‌ها و طیف گسترده‌ای از اقدامات تعریف‌شده را انجام دهند. و تمام این وظایف را سریع‌تر از مردم انجام می‌دهند!

مزایای تجاری RPA چیست؟

بزرگ‌ ترین مزیت اتوماسیون رباتیک کاهش هزینه هاست. افزایش سرعت، دقت و ثبات، بهبود کیفیت و مقیاس پذیری از مزایای دیگر این فرایند است. اتوماسیون همچنین می‌تواند امنیت بیشتری را به خصوص برای داده‌های حساس و خدمات مالی سازمان فراهم کند. اتوماسیون فرآیند رباتیک جریان کار را ساده می‌کند. به همین ترتیب، سازمان‌ها سودآورتر، انعطاف پذیرتر و پاسخگوتر می‌شوند. همچنین با حذف کارهای پیش پا افتاده رضایت و بهره‌وری کارکنان را افزایش می‌دهد. RPA به سرعت برای تسریع تحول دیجیتال پیاده سازی می‌شود. این فناوری برای خودکارسازی کارهایی که فاقد API، زیرساخت‌های دسکتاپ مجازی (VDI) یا دسترسی به پایگاه داده هستند، بسیار ایده‌آل است.

فناوری RPA و تغییر نحوه انجام کارها در جهان

ربات‌های نرم‌افزاری کارهای تکراری و کم ‌ارزش مانند: ورود به برنامه‌ها و سیستم‌ها، جابجایی فایل‌ها و پوشه‌ها، کپی و ذخیره داده‌ها، پر کردن فرم‌ها، و تکمیل گزارش‌های معمولی را به جای افراد انجام می‌دهند. ربات‌های پیشرفته حتی می‌توانند فرآیندهایی مانند: ترجمه متن، تعامل در چت‌ و مکالمات، درک داده‌ها و استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین را انجام دهند.

وقتی روبات‌ها این کارهای تکراری و پر حجم را انجام ‌دهند، انسان‌ها می‌توانند روی کارهایی که مفیدتر،مهم‌تر و ارزشمندتر است تمرکز کنند و از همکاری و تعامل با مشتریان لذت بیشتری ببرند. انجام این کارها باعث ارتقا و پیشرفت شرکت‌ها نیز می‌شود. همچنین بهره‌وری، کارایی و انعطاف‌پذیری بیشتری را نیز به همراه دارد.

در کجا می‌توان از RPA استفاده کرد؟

امروزه RPA کاربردهای جدیدی نمایان کرده است و مردم را از خستگی‌های مکرر رها می‌کند. این روبات‌ها در صنایع مختلف از خدمات مالی گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی، تولید و خرده‌فروشی کاربرد دارند. فراتر از آن، RPA در حوزه‌های مختلفی مانند: امور مالی، خدمات مشتری و فناوری اطلاعات نیز پیاده‌سازی شده است. و این تنها شروع فعالیت آن‌هاست. RPA در ابعاد گسترده قابل اجراست. تقریبا هر کاری با حجم بالا و مبتنی بر قوانین تجاری که قابل تکرار است، یک گزینه عالی برای اتوماسیون است.

ویژگی‌ها و قابلیت‌های فناوری RPA

برای ایجاد و مدیریت یک برنامه RPA در سطح سازمانی، به فناوری نیاز دارید که بتواند بسیار فراتر از خودکارسازی یک فرآیند واحد عمل کند. سازمان شما به پلتفرمی نیاز دارد که بتواند به شما در ایجاد و مدیریت یک قابلیت جدید کمک کند. پلتفرمی که به شما کمک کند تا به یک شرکت کاملا خودکار تبدیل شوید. فناوری RPA کاملا از شما پشتیبانی می‌کند؛ از کشف فرصت‌ها گرفته تا ساخت سریع روبات‌هایی با کارایی بالا و مدیریت هزاران گردش کار خودکار.

البته اتوماسیون فرایند رباتیک باعث از بین رفتن شغل برای انسان‌ها نخواهد شد. پتانسیل بهره‌وری RPA بسیار زیادی است؛ انقدری که نمی‌توان آن را نادیده گرفت. تکنولوژی به پیشرفت خود ادامه خواهد داد، اما این لزوما به این معنی نیست که ربات‌ها مشاغل را از بین می‌برند.

در حالت ایده‌آل، این ربات‌ها کارمندان را برای کارهای با ارزش‌تر آزاد می‌کنند تا در مسیر تحول دیجیتال سازمان گام بردارند.

گردش کار سنتی در ابزارهای اتوماسیون رباتی

در ابزارهای اتوماسیون گردش کار قدیمی، توسعه‌دهنده نرم‌افزار فهرستی از اقدامات را برای خودکارسازی یک فعالیت با استفاده از رابط‌ه برنامه‌نویسی برنامه داخلی (API) یا زبان برنامه‌نویسی اختصاصی تولید می‌کند. به همین ترتیب، سیستم‌ RPA با مشاهده انجام آن کار توسط کاربر در رابط کاربری گرافیکی برنامه (GUI) و سپس با تکرار آن وظایف فرایند اتوماسیون را در GUI انجام می‌دهند.

چرا RPA سریع‌ترین نرم افزار سازمانی در حال رشد در جهان است؟

وقتی ارزش RPA را با سهولت اجرای آن نسبت به سایر فناوری‌های سازمانی ترکیب ‌کنید، به راحتی متوجه می‌شوید که چرا استفاده از RPA در سراسر جهان فراگیر شده است. RPA می‌تواند به صنایع مختلف کمک کند تا مسائل عملیاتی خاص خود را با روش‌های جدید و قدرتمند حل کنند.

مدیران حوزه‌های مختلف از امور مالی گرفته تا خدمات مشتری، بازاریابی، منابع انسانی و فراتر از آن می‌دانند که RPA بسیاری از فرآیندها را بهبود می‌بخشد. همچنین ظرفیت بالاتر، توان عملیاتی سریع‌تر و خطاهای کمتری را هنگام اجرای فرآیندهای کلیدی ایجاد می‌کند. از دیدگاه مدیر مالی، سرمایه گذاری در فناوری RPA بازدهی سریعی را ارائه می‌دهد و در مقایسه با سایر فناوری‌های سازمانی به حداقل هزینه نیاز دارد.

از آنجایی که ربات‌های نرم افزاری می‌توانند به راحتی به سیستم‌های قدیمی دسترسی داشته باشند و با آن‌ها کار کنند، RPA به یک عنصر کلیدی برای تحول دیجیتال تبدیل شده است. فناوری RPA مدرن پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر و آماده را به سازمان‌ها ارائه می‌دهد. کارمندان دریافتند که استفاده از دستیارهای رباتیک کارشان را بسیار آسان‌تر می‌کند. و رویکرد  RPA به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به توسعه‌دهنده‌ای تبدیل شوند که می‌تواند اتوماسیون‌های ساده خود را بسازد.

عملکرد ربات‌های RPA

خدمات RPA با یک ربات نرم افزاری مطابقت دارد؛ به طوری که هر ربات ایستگاه کاری مجازی خود را دارد، درست مانند یک کارگر. این ربات از صفحه کلید و ماوس برای اجرای کارها استفاده می‌کند. به طور معمول همه این اقدامات در یک محیط مجازی انجام می‌شود. ربات RPA برای کار کردن نیازی به صفحه نمایش فیزیکی ندارد، بلکه صفحه نمایش را به صورت آنلاین تفسیر می‌کند.

این مقیاس ‌پذیری مدیون ظهور فناوری مجازی‌سازی است که بدون آن مدیریت سخت‌افزار فیزیکی با مشکل مواجه می‌شود. اجرای RPA در مقایسه با راه حل‌های سنتی به طور چشمگیری در هزینه‌ها صرفه جویی می‌کند.

آیا RPA همان هوش مصنوعی (AI) است؟

RPA هوش مصنوعی نیست و هوش مصنوعی RPA نیست! اما ترکیب RPA و AI امکانات جدیدی را برای شرکت‌ها به ارمغان میاورد. در حال حاضر ویژگی‌های پیشرفته هوش مصنوعی در قالب مدل‌های یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص کاراکتر و تصویر و موارد دیگر در ربات‌های RPA وارد می‌شوند.

ترکیب این قابلیت‌ها در ربات‌ توانایی آن‌ها را برای مدیریت فرآیندهای شناختی به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. فرآیندهای شناختی به موارد زیر نیاز دارند:

درک اسناد از جمله داده‌های نیمه ساختاریافته یا ساختار نیافته

تجسم صفحه نمایش (از جمله دسکتاپ مجازی)

درک گفتار و ادامه مکالمات

زمانی که شرکت‌ها هوش مصنوعی را در فعالیت‌ها و تصمیم‌های خود ادغام می‌کنند، متوجه می‌شوند که RPA می‌تواند به عنوان یک سیستم تحویل در هوش مصنوعی عمل کند. ربات‌ها را می‌توان طوری تنظیم کرد که مدل‌های یادگیری ماشینی را در فرآیند تصمیم‌گیری و تحلیل‌های خودکار خود اعمال کنند و هوش ماشینی را عمیقا در عملیات‌های روزمره جای دهند.

چهار بررسی اساسی هنگام تعیین مناسبات احتمالی RPA

فرآیند رباتیک باید مبتنی بر قانون باشد.

این فرآیند باید در فواصل زمانی منظم تکرار شود.

فرآیند باید دارای ورودی‌ها و خروجی‌های تعریف شده باشد.

کار باید حجم کافی داشته باشد.

نتیجه گیری

به بیان ساده، نقش RPA خودکارسازی وظایف تکراری و پیش پا افتاده است که قبلا توسط انسان انجام می‌شد. این نرم افزار برای انجام کارهای تکراری در برنامه‌ها و سیستم‌ها تنظیم شده است. اتوماسیون فرایند رباتیک  RPA یک نرم افزار گردش کار با مراحل و برنامه‌های متعدد است که برای انجام کارهای مورد نظر تنظیم می‌شود. RPA شکل پیشرفته‌ای از اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار است که وظایف انسان را در سیستم خود ثبت می‌کند؛ سپس همان وظایف را بدون دخالت انسان انجام می‌دهد.