ແນະນຳອາຊີບດ້ານຂໍ້ມູນ ແລະປັນຍາທຽມ
ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຂໍ້ມູນແລະປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງອາຊີບທີ່ມີນະວັດຕະກໍາແລະແຕກຕ່າງກັນ. ໃນຈຸດໃຈກາງຂອງການປະຕິວັດດິຈິຕອນ, ຄວາມຊ່ຽວຊານເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຊອກຫາປະໂຫຍດຈາກທ່າແຮງທີ່ສະເຫນີໂດຍຂໍ້ມູນແລະອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບອາຊີບຂໍ້ມູນ
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເປັນຈຸດຕັດກັນທີ່ແທ້ຈິງລະຫວ່າງສະຖິຕິ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະໄອທີ, ສະເໜີໃຫ້ຫຼາຍອາຊີບທີ່ມີພາລະກິດເພື່ອສະກັດຄວາມຮູ້ ຫຼືຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນ. ຢູ່ໃຈກາງຂອງອາຊີບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຜູ້ທີ່ໃຊ້ຕົວແບບ algorithmic ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ພາລະບົດບາດອື່ນໆປະກອບມີນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຜູ້ທີ່ສຸມໃສ່ການຕີຄວາມຫມາຍຂໍ້ມູນເພື່ອຄາດຄະເນແນວໂນ້ມແລະຮູບແບບ, ແລະວິສະວະກອນຂໍ້ມູນຜູ້ທີ່ພັດທະນາແລະຄຸ້ມຄອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານດ້ານວິຊາການທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການເກັບຮັກສາແລະການຈັດການຂໍ້ມູນ.
ການຄົ້ນພົບອາຊີບປັນຍາທຽມ
AI ໄດ້ກາຍເປັນອົງປະກອບຍຸດທະສາດສໍາລັບຫຼາຍຂະແຫນງການຂອງກິດຈະກໍາ. ອາຊີບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກໍາລັງຂະຫຍາຍຕົວແລະປະກອບມີໂດຍສະເພາະນັກພັດທະນາ AI, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການປະຕິບັດການແກ້ໄຂ AI ພາຍໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະການບໍລິການ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ອອກແບບຕົວແບບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ບໍ່ລືມຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຫຸ່ນຍົນ, ການເຊື່ອມໂຍງ AI ກັບການຄວບຄຸມລະບົບທາງດ້ານຮ່າງກາຍອັດຕະໂນມັດ.
ທັກສະ ແລະການຝຶກອົບຮົມ
ນອກເຫນືອໄປຈາກທັກສະການຂຽນໂປລແກລມແຂງ, ເລື້ອຍໆໃນ Python ຫຼື R, ຂໍ້ມູນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ທາງດ້ານຄະນິດສາດທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ໂດຍສະເພາະສະຖິຕິ. ພວກເຂົາຍັງຕ້ອງປະກອບອາວຸດດ້ວຍຕົນເອງດ້ວຍເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຢີຫລ້າສຸດໃນພາກສະຫນາມ, ເຊັ່ນ: ເວທີ TensorFlow ຫຼື PyTorch, ແລະແມ່ບົດບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ. ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມມີຄວາມຫລາກຫລາຍແລະຕັ້ງແຕ່ລະດັບປະລິນຍາໂທພິເສດໄປຫາຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ທີ່ສະເຫນີໂດຍເວທີເຊັ່ນ Coursera ຫຼື edX.
ເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຢີ
ຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນ ແລະ AI ໝູນວຽນຢູ່ໃນຫຼາຍເຄື່ອງມື ແລະເວທີ. ໃນບັນດາພວກເຂົາ, ພວກເຮົາພົບເຫັນ:
- SQL ແລະລະບົບການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນ
- ສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາແບບປະສົມປະສານເຊັ່ນ: ປື້ມບັນທຶກ Jupyter
- ກອບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງເຊັ່ນ: Apache Kafka
- Git ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງສະບັບແລະການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ
ກໍລະນີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄອນກີດ
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ Data ແລະ AI ແມ່ນກວ້າງຂວາງແລະມີຜົນກະທົບເກືອບທຸກຂະແຫນງການ:
- ການເງິນ : ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ການຄ້າວິຊາການ
- ສຸຂະພາບ : ການບົ່ງມະຕິການຊ່ວຍເຫຼືອ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການປິ່ນປົວ, ການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດ
- ຂາຍຍ່ອຍ : ການປັບແຕ່ງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງ
- ການຂົນສົ່ງ : ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ, ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ
ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະອະນາຄົດຂອງອາຊີບທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບຂໍ້ມູນ ແລະ AI
ອາຊີບດ້ານຂໍ້ມູນ ແລະ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃໝ່ທາງດ້ານເທັກໂນໂລຍີ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍຂອງສັງຄົມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ເນັ້ນໃສ່ຄວາມສຳຄັນຂອງການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ ແລະຄວາມປອດໄພດ້ານໄອທີ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ເຂົ້າໄປໃນຜະລິດຕະພັນຜູ້ບໍລິໂພກ, ເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນບຸກຄົນອັດສະລິຍະຂອງ. Google ຫຼື Amazon, ແຕ້ມຮູບຊົງຂອງອະນາຄົດທີ່ເທັກໂນໂລຍີ ແລະຊີວິດປະຈຳວັນເຊື່ອມໂຍງກັນຢ່າງໃກ້ຊິດ.
ໂລກຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ AI ແມ່ນອຸດົມສົມບູນ ແລະເຄື່ອນໄຫວ, ສະເໜີອາຊີບທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍປະເພດ. ສໍາລັບຜູ້ທີ່ມັກເຕັກໂນໂລຢີແລະນະວັດຕະກໍາ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນມີຈໍານວນຫລາຍແລະດີ. ອາຊີບເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງມີການປ່ຽນແປງຢ່າງໄວວາ, ແມ່ນຈຸດໃຈກາງຂອງສິ່ງທ້າທາຍໃນມື້ອື່ນ ແລະ ດຶງດູດຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າຮ່ວມຢ່າງຈິງຈັງໃນການສ້າງອະນາຄົດທີ່ຂໍ້ມູນ ແລະປັນຍາປະດິດສ້າງໂລກຂອງພວກເຮົາ.
ການປະຕິວັດຂໍ້ມູນ: ທັກສະທີ່ສໍາຄັນແລະການຝຶກອົບຮົມທີ່ຈໍາເປັນ
ໃນຈຸດໃຈກາງຂອງການຫັນເປັນດິຈິຕອນ, ການປະຕິວັດຂໍ້ມູນ permeates ເສດຖະກິດແລະສັງຄົມທັງຫມົດ. ຂໍ້ມູນໃນປັດຈຸບັນເປັນຊັບສິນຍຸດທະສາດສໍາລັບບໍລິສັດແລະທັກສະສູນກາງສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບບັນຫາແລະການໄດ້ຮັບທັກສະທີ່ຕ້ອງການກາຍເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຜູ້ທີ່ປາດຖະຫນາທີ່ຈະກ້າວຫນ້າຫຼືເລີ່ມຕົ້ນໃນອາຊີບທີ່ສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນ. ມາເບິ່ງກັນວ່າທັກສະຫຼັກເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫຍັງ ແລະວິທີການຝຶກຝົນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແລະສິ່ງທ້າທາຍຂອງມັນ
ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນທັກສະແລະການຝຶກອົບຮົມ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າຄໍາວ່າ “ຂໍ້ມູນໃຫຍ່” ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ. ມັນຫມາຍເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການປຸງແຕ່ງດ້ວຍເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມ. ບັນຫາກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນມີຫຼາຍ: ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ການບໍລິການສ່ວນບຸກຄົນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການປະຕິບັດງານ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ທັກສະຫຼັກຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ເພື່ອນໍາທາງທະເລຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ນີ້ແມ່ນທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ:
1. ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ ແລະ ຄະນິດສາດ: ເປັນພື້ນຖານຂອງການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ, ຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈ ແລະ ນຳໃຊ້ຫຼັກການສະຖິຕິແມ່ນສຳຄັນທີ່ສຸດ.
2. ການຂຽນໂປລແກລມ: Mastery of languages like Python ຫຼື ຣ ມັກຈະມີຄວາມຈໍາເປັນໃນການຈັດການຂໍ້ມູນ.
3. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການພັດທະນາ, ການທົດສອບ ແລະນຳໃຊ້ແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາແມ່ນກາຍເປັນທັກສະທີ່ຕ້ອງການຫຼາຍຂຶ້ນ.
4. ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະການສະແດງໃຫ້ເຫັນ **: ຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ການແຕ້ມຮູບ ຫຼື ພະລັງງານ BI ເພື່ອນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃນລັກສະນະທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.
5. ການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນ**: ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບລະບົບການຈັດການຖານຂໍ້ມູນແບບສຳພັນ ແລະ ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
6. ເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນໃຫຍ່**: ຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບກອບວຽກເຊັ່ນ Hadoop ຫຼື ປະກາຍໄຟ.
ການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ
ນີ້ແມ່ນວິທີການຝຶກອົບຮົມເພື່ອໃຫ້ໄດ້ທັກສະເຫຼົ່ານີ້:
– ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌: ເວທີເຊັ່ນ Coursera ຫຼື edX ສະເໜີຫຼັກສູດສະເພາະກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
– ມະຫາວິທະຍາໄລ ແລະ ໂຮງຮຽນ: ສາຂາວິຊາວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ, ປະລິນຍາໂທສາຂາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຫຼື ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
– ການຮັບຮອງອຸດສາຫະກໍາ: Google, Microsoft ແລະ IBM ສະເຫນີການຢັ້ງຢືນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
– Bootcamps: ໂຄງການທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນທີ່ສະຫນອງການ immersion ຢ່າງສົມບູນໃນພາກສະຫນາມຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ລະຫວ່າງທິດສະດີແລະການປະຕິບັດ: ຄວາມສໍາຄັນຂອງປະສົບການ
ການໄດ້ມາຂອງທັກສະທາງທິດສະດີຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະກອບດ້ວຍການປະຕິບັດ. ນີ້ແມ່ນວິທີການ:
– ໂຄງການສ່ວນບຸກຄົນ: ສ້າງໂຄງການການຈັດການຂໍ້ມູນເພື່ອປະສົມປະສານແນວຄວາມຄິດທີ່ດີກວ່າ.
– ໂຄງການຝຶກງານ ແລະ ວຽກງານການສຶກສາ: ຊອກຫາໂອກາດດ້ານວິຊາຊີບເພື່ອນຳໃຊ້ທັກສະໃນສະຖານະການຕົວຈິງ.
ໃນທີ່ສຸດ, ການປະຕິວັດຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການມີທັກສະ, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອັດສະລິຍະຂອງເຂົາເຈົ້າໃນສະພາບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການຊີ້ນໍາທຸລະກິດໄປສູ່ຄວາມສໍາເລັດໃນຍຸກດິຈິຕອນ.
ວິຊາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕົ້ນຕໍ ແລະພາລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າ
ໂລກຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍອອກໄປ, ຂັດຂວາງຮູບແບບວິຊາຊີບທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ. ປະກອບອາຊີບທີ່ໄດ້ຮັບຜົນໃຫ້ພາລະກິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນແຕ່ທັງຫມົດແມ່ນສຸມໃສ່ການຂຸດຄົ້ນແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບອາຊີບເຫຼົ່ານີ້ທີ່ກໍາລັງສ້າງອະນາຄົດຂອງການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນ
ຈຸດໃຈກາງຂອງວິຊາຊີບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ໂດດເດັ່ນເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. A ທີ່ແທ້ຈິງ alchemist ຂໍ້ມູນ, ລາວມີຄວາມສາມາດໃນການສ້າງມູນຄ່າຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ (ຂໍ້ມູນໃຫຍ່). ພາລະກິດຕົ້ນຕໍຂອງຕົນປະກອບມີ:
- ເກັບກໍາແລະເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເລື້ອຍໆ
- ອອກແບບຮູບແບບການຄາດເດົາ ແລະສູດການຄິດໄລ່
- ໃຊ້ເຕັກນິກສະຖິຕິຂັ້ນສູງເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ສື່ສານຜົນໄດ້ຮັບຂອງທ່ານກັບຜູ້ຕັດສິນໃຈຂອງບໍລິສັດ
- ຮັບປະກັນຈັນຍາບັນແລະຄວາມລັບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກປຸງແຕ່ງ
ຊໍານິຊໍານານໃນພາສາການຂຽນໂປລແກລມເຊັ່ນ Python ຫຼື ຣ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງມືແລະເວທີເຊັ່ນ: Hadoop ຫຼື ປະກາຍໄຟ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຜູ້ທີ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້.
ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກແປຕົວເລກ
ລນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການແປຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ສໍາລັບທຸລະກິດ. ພາລະກິດຂອງມັນປະກອບມີ:
- ສຳຫຼວດຊຸດຂໍ້ມູນເພື່ອແຍກຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
- ສ້າງບົດລາຍງານພາບໂດຍໃຊ້ dashboards
- ເຮັດວຽກຢ່າງໃກ້ຊິດກັບທີມງານປະຕິບັດງານເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການຂອງເຂົາເຈົ້າ
- ປະຕິບັດການວິເຄາະສະຖິຕິພື້ນຖານເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈ
- ຮັບປະກັນການຕິດຕາມເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການວິເຄາະ
ການນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂເຊັ່ນ: ການແຕ້ມຮູບ, Microsoft Power BI ຫຼື Google Analytics ມັກຈະຕ້ອງປະຕິບັດວຽກງານຂອງຕົນ.
ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ຜູ້ສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ
ລວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ຫຼື Data Engineer, ສຸມໃສ່ການອອກແບບແລະບໍາລຸງຮັກສາໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການເກັບຮັກສາແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງລາວປະກອບມີ:
- ສ້າງທໍ່ຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງ ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບລະບົບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ
- ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອກະກຽມສະພາບແວດລ້ອມສໍາລັບການວິເຄາະຂອງພວກເຂົາ
- ຈັດການຖານຂໍ້ມູນແລະຮັບປະກັນການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາ
- ຮັບປະກັນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ ແລະຮັບປະກັນຄວາມສົມບູນຂອງມັນ
ມີຄວາມສາມາດໃນ SQL, ໃນວິສະວະກໍາຊອບແວ, ແລະຄຸ້ນເຄີຍກັບລະບົບເຊັ່ນ: ບໍລິການເວັບ Amazon (AWS) ຫຼື Google Cloud Platform (GCP), ມັນແມ່ນຜູ້ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບແລະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ.
Data Architect, ສະຖາປະນິກຂອງລະບົບນິເວດຂໍ້ມູນ
THE ສະຖາປະນິກຂໍ້ມູນ ສ້າງພື້ນຖານທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນອື່ນໆຈະສ້າງ. ລາວຮັບຜິດຊອບ:
- ກໍານົດໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນໂດຍລວມພາຍໃນບໍລິສັດ
- ອອກແບບຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການລາຍງານແລະການວິເຄາະ
- ຮັບປະກັນການຂະຫຍາຍ ແລະການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ
- ຮ່ວມມືກັບທີມງານໄອທີເພື່ອປະຕິບັດການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ
- ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດ
Data Architects ຕ້ອງມີວິໄສທັດຍຸດທະສາດເພື່ອສ້າງສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງແລະມີປະສິດທິພາບສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງຂອງພວກເຂົາ.
ການປະຕິບັດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ລະດົມທັກສະແລະຄວາມຊໍານານທີ່ຫຼາກຫຼາຍເຊິ່ງແຈກຢາຍຢູ່ໃນບັນດາອາຊີບທີ່ຫຼາກຫຼາຍເຫຼົ່ານີ້. ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາທັງຫມົດມີຮ່ວມກັນແມ່ນມູນຄ່າທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ, ສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີນະວັດກໍາຫຼືແຈ້ງການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນພາກສະຫນາມແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນຕໍ່ການຫັນເປັນດິຈິຕອນແລະການຂຸດຄົ້ນອັດສະລິຍະຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່. ບົດບາດຂອງພວກມັນແມ່ນການຂະຫຍາຍຕົວພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາແລະປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນຍັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ປັນຍາປະດິດໃນການບໍລິການຂອງທຸລະກິດ: ສິ່ງທ້າທາຍແລະອາຊີບໃນອະນາຄົດ
ປັນຍາປະດິດ (AI) ກໍາລັງກໍານົດວິທີການດໍາເນີນທຸລະກິດໃຫມ່, ສ້າງຍຸກໃຫມ່ຂອງນະວັດກໍາແລະການແຂ່ງຂັນ. ໃນມື້ນີ້, ມັນເປັນ lever ທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການຂະຫຍາຍຕົວແລະການຫັນປ່ຽນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທຸກຂະຫນາດ. ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ເປັນເອກະລາດ, AI ສະເຫນີໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ຜະລິດຕະພັນຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະໃຫ້ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນ. ຂອບເຂດເຕັກໂນໂລຊີນີ້ແມ່ນພາໃຫ້ເກີດການປະກອບອາຊີບທີ່ມີທ່າແຮງແລະເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການປະຕິວັດໃນຕະຫຼາດວຽກເຮັດງານທໍາ.
ສິ່ງທ້າທາຍຂອງ AI ສໍາລັບທຸລະກິດ
ການປະຕິບັດ AI ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ເປັນມືອາຊີບແມ່ນປະກອບດ້ວຍບັນຫາຕ່າງໆທີ່ຕ້ອງການແນວຄິດຍຸດທະສາດ.
– ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການປະມວນຜົນ: AI ອະນຸຍາດໃຫ້ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດ, ປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນຍຸດທະສາດສໍາລັບການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດ.
– ອັດຕະໂນມັດ: ວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ ແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍແມ່ນມອບໃຫ້ເຄື່ອງຈັກ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ພະນັກງານເສຍເວລາໃຫ້ກັບວຽກທີ່ມີມູນຄ່າເພີ່ມສູງຂຶ້ນ.
– ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ ປະສົບການຂອງລູກຄ້າ: AI ຊ່ວຍເຂົ້າໃຈແລະຄາດການຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າໂດຍການສະເຫນີການແກ້ໄຂທີ່ປັບແຕ່ງ.
– ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ: ປະສິດທິພາບທີ່ສະຫນອງໂດຍ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ.
– ນະວັດຕະກໍາ: ການຕິດຕາມເຕັກໂນໂລຊີ ແລະການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ແມ່ນແຫຼ່ງຂອງຜະລິດຕະພັນ ແລະການບໍລິການທີ່ມີນະວັດຕະກໍາໃໝ່.
ອາຊີບຂອງອະນາຄົດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ AI
ການມາເຖິງຂອງ AI ໃນໂລກທຸລະກິດແມ່ນນໍາໄປສູ່ການເກີດຂອງອາຊີບໃຫມ່ແລະການຟື້ນຟູຂອງອາຊີບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
1. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນຜູ້ທີ່ອອກແບບແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາຈາກຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
2. ວິສະວະກອນ AI: ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການພັດທະນາລະບົບ algorithms ແລະປັນຍາປະດິດ.
3. ນັກວິເຄາະຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ: ຜູ້ປົກຄອງຂອງຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ, ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາຄັນຫຼາຍໃນຍຸກ AI.
4. ຫົວຫນ້າຈັນຍາບັນ AI: ຫນ້າທີ່ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນໃຫມ່ເພື່ອຕິດຕາມການສອດຄ່ອງຂອງການປະຕິບັດ AI ກັບກົດລະບຽບແລະສິນທໍາ.
5. ຜູ້ອອກແບບ UX: ຜູ້ສ້າງການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ທີ່ປະກອບມີຄຸນສົມບັດ AI ເພື່ອປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ.
ການຝຶກອົບຮົມແລະທັກສະທີ່ຈໍາເປັນ
ການໄດ້ຮັບທັກສະໃນ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມໃນສາຂາວິຊາພື້ນຖານເຊັ່ນ: ຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ແຕ່ຍັງມີຈັນຍາບັນແລະກົດຫມາຍ. ທັກສະການວິເຄາະທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເຕັກໂນໂລຢີການຮຽນຮູ້ເລິກ, ແລະຄວາມຮູ້ພາກປະຕິບັດຂອງການຄຸ້ມຄອງໂຄງການແມ່ນພື້ນຖານ.
ຜົນກະທົບຕໍ່ຂະແຫນງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງກິດຈະກໍາ
| ຂະແໜງການ | ຜົນກະທົບຂອງ AI |
| ການເງິນ | ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ, ທີ່ປຶກສາດ້ານການເງິນ virtual, ການຊື້ຂາຍສູດການຄິດໄລ່ |
| ສຸຂະພາບ | ການບົ່ງມະຕິການຊ່ວຍເຫຼືອ, ຫຸ່ນຍົນຜ່າຕັດ, ການຈັດການໄຟລ໌ຂອງຄົນເຈັບ |
| ຂາຍຍ່ອຍ | ສ່ວນບຸກຄົນຂອງການເດີນທາງຂອງລູກຄ້າ, ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງທີ່ດີທີ່ສຸດ |
| ການຂົນສົ່ງ | ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ, ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ, ການຮັກສາການຄາດເດົາ |
ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະລະບຽບການ
ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ເຂົ້າໄປໃນທຸລະກິດເຮັດໃຫ້ເກີດຄໍາຖາມດ້ານຈັນຍາບັນແລະກົດຫມາຍຕ່າງໆ. ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ການອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈຂອງລະບົບວິທີ, ການປ້ອງກັນຄວາມລຳອຽງ ແລະ ການແຈກຢາຍຜົນປະໂຫຍດທາງເທັກໂນໂລຍີຢ່າງສະເໝີພາບແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍໃຫຍ່ທີ່ຈະຕ້ອງບັນລຸໄດ້. ຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍ, ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງບໍລິສັດ, ຜູ້ຄວບຄຸມແລະສັງຄົມພົນລະເຮືອນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອຊີ້ນໍາການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI.
AI ແມ່ນການປະຕິວັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ກໍາລັງປ່ຽນແປງພູມສັນຖານຂອງທຸລະກິດແລະການເຮັດວຽກ. ເພື່ອດຳເນີນການຫັນປ່ຽນນີ້ຢ່າງສຳເລັດຜົນ, ບັນດາອົງການຕ້ອງບໍ່ພຽງແຕ່ເຊື່ອມໂຍງບັນດາຄວາມສາມາດດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ວິທະຍາສາດທີ່ທັນສະໄໝເທົ່ານັ້ນ, ຫາກຍັງພັດທະນາການສະທ້ອນດ້ານຈັນຍາບັນໃນການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີດັ່ງກ່າວ. AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບເທົ່ານັ້ນ, ມັນຍັງເປັນຕົວກະຕຸ້ນສໍາລັບການປ່ຽນແປງທີ່ກໍານົດອະນາຄົດຂອງສັງຄົມຂອງພວກເຮົາແລະເປີດໂອກາດດ້ານວິຊາຊີບທີ່ມີນະວັດກໍາ.
