در دنیای امروز که بر پایه داده‌ها بنا شده است، سازمان‌ها در دریایی از داده‌ها غوطه‌ور هستند. اما صرفاً داشتن داده کافی نیست. برای استخراج ارزش واقعی و اتخاذ تصمیمات آگاهانه، این داده‌ها باید قابل اعتماد، در دسترس و ایمن باشند. اینجاست که مفهوم حاکمیت داده اهمیت پیدا می‌کند. حاکمیت داده فراتر از یک اصطلاح رایج است؛ بلکه سنگ بنای مدیریت موفق داده‌ها به شمار می‌رود. در این نوشتار، به بررسی ماهیت حاکمیت داده، اهمیت حیاتی آن و چگونگی پیاده‌سازی مؤثر آن خواهیم پرداخت (+).

حاکمیت داده چیست؟

حاکمیت داده (Data Governance)، فرآیندی جامع برای مدیریت در دسترس بودن، قابلیت استفاده، یکپارچگی و امنیت داده‌ها در یک سازمان است. این مفهوم شامل ایجاد استانداردها و سیاست‌های داخلی است که نحوه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش، دسترسی و در نهایت، امحاء داده‌ها را تعیین می‌کند. حاکمیت داده همچنین به تعریف نقش‌ها و مسئولیت‌ها در مدیریت داده‌ها، اجرای روش‌هایی برای کنترل کیفیت داده‌ها و اطمینان از رعایت مقررات مربوطه می‌پردازد. می‌توان آن را مجموعه‌ای از قوانین و رویه‌ها دانست که اطمینان حاصل می‌کند تمامی افراد در سازمان به یک زبان مشترک در حوزه داده‌ها سخن می‌گویند (+).

یک کارخانه را در نظر بگیرید که قصد دارد سوابق ایمنی خود را ارتقا دهد. این کارخانه منابع متنوعی از داده‌های ایمنی در اختیار دارد: گزارش‌های حوادث، گزارش‌های شبه‌حوادث، سوابق نگهداری تجهیزات، گواهینامه‌های آموزشی کارکنان و داده‌های دریافتی از حسگرهای ماشین‌آلات. در صورت نبود حاکمیت داده، این منابع اطلاعاتی ممکن است توسط بخش‌های مختلف و با استفاده از قالب‌ها و معیارهای متفاوت مدیریت شوند. در این راستا، حاکمیت داده نقشی حیاتی ایفا می‌کند:

۱. تدوین سیاست‌های شفاف برای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها: حاکمیت داده مشخص می‌کند که داده‌های ایمنی چگونه، توسط چه کسی و در چه قالبی جمع‌آوری شوند. این امر یکپارچگی و قابلیت اطمینان را در تمامی بخش‌ها تضمین می‌کند.

۲. تعیین استانداردهای کیفیت داده‌ها: حاکمیت داده معیارهایی را برای صحت، جامعیت و به‌روز بودن داده‌های ایمنی تعیین می‌کند. برای مثال، ممکن است الزامی باشد که تمامی حوادث در مدت ۲۴ ساعت با جزئیات مشخص گزارش شوند.

۳. تخصیص نقش‌ها و مسئولیت‌ها: حاکمیت داده تعیین می‌کند که چه کسانی مسئول مدیریت و نگهداری داده‌های ایمنی هستند. این شامل تعیین افرادی است که به داده‌ها دسترسی دارند و مجاز به ایجاد تغییرات در آنها هستند.

۴. اطمینان از انطباق با مقررات: حاکمیت داده اطمینان حاصل می‌کند که شیوه‌های مدیریت داده‌های ایمنی با مقررات صنعتی و الزامات قانونی مطابقت دارند.

با پیاده‌سازی یک سیستم قوی حاکمیت داده، کارخانه می‌تواند بر اساس داده‌های ایمنی معتبر، تصمیمات آگاهانه‌ای اتخاذ کند که منجر به اجرای برنامه‌های ایمنی کارآمدتر و ایجاد محیط کاری امن‌تر می‌شود. لازم به ذکر است که نرم‌افزارها و سیستم‌ها صرفاً ابزارهایی هستند که توسط حاکمیت داده به کار گرفته می‌شوند و خود به تنهایی حاکمیت داده محسوب نمی‌شوند.

چرا حاکمیت داده اهمیت دارد؟

اهمیت حاکمیت داده در دنیای امروز غیرقابل انکار است. در عصری که تصمیم‌گیری‌ها به طور روزافزونی بر پایه داده‌ها صورت می‌گیرد، برخورداری از داده‌های قابل اعتماد امری حیاتی است. دلایل اهمیت حاکمیت داده عبارتند از:

• ارتقای کیفیت داده‌ها: حاکمیت داده، صحت، جامعیت و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند که به نوبه خود منجر به بینش‌های قابل اعتمادتر و تصمیم‌گیری‌های بهینه می‌شود.
• افزایش امنیت داده‌ها: با پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی دقیق و پروتکل‌های امنیتی قوی، حاکمیت داده از اطلاعات حساس در برابر دسترسی‌های غیرمجاز و سوءاستفاده محافظت می‌کند.
• انطباق با قوانین و مقررات: با توجه به تغییرات مداوم در قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها مانند GDPR و CCPA، حاکمیت داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا همواره مطابق با قوانین عمل کرده و از جریمه‌های سنگین اجتناب کنند.
• کاهش هزینه‌ها: از طریق بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت داده و از بین بردن جزیره‌های اطلاعاتی، حاکمیت داده می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
• افزایش اعتماد و اطمینان: داده‌های قابل اعتماد، اعتماد به بینش‌های تجاری را تقویت کرده و ذینفعان را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.
• بهبود تصمیمات کسب و کار: داده‌های با کیفیت بالا منجر به تحلیل‌های دقیق‌تر و در نهایت، تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تر می‌شوند.
• از بین بردن جزیره‌های اطلاعاتی: حاکمیت داده، همکاری و به اشتراک‌گذاری داده‌ها بین بخش‌های مختلف سازمان را ترویج می‌کند که این امر به نگرشی جامع‌تر نسبت به کل سازمان می‌انجامد.

ارکان اصلی چارچوب حاکمیت داده:

یک چارچوب حاکمیت داده کارآمد معمولاً شامل ارکان زیر است:

• سیاست‌ها و استانداردها: دستورالعمل‌های شفاف در خصوص نحوه مدیریت، دسترسی و تأمین امنیت داده‌ها.
• فرآیندها و رویه‌ها: گام‌های مدون برای انجام وظایف مدیریت داده، از جمله بررسی‌های کیفیت داده و اعتبارسنجی آن‌ها.
• نقش‌ها و مسئولیت‌ها: تعریف دقیق و روشن نقش‌های مرتبط با داده، شامل مالکان داده، متولیان و کاربران.
• فناوری و ابزارها: راهکارهای نرم‌افزاری که از فعالیت‌های حاکمیت داده پشتیبانی می‌کنند، مانند ردیابی خط سیر داده و مدیریت فراداده‌ها.
• سنجه‌ها و پایش: نظارت و گزارش‌دهی مستمر در مورد کیفیت داده‌ها و میزان انطباق با قوانین و مقررات.

پیاده‌سازی حاکمیت داده:

پیاده‌سازی حاکمیت داده فرآیندی مستمر است که مستلزم برنامه‌ریزی دقیق و اجرای هوشمندانه می‌باشد. گام‌های اساسی این فرآیند عبارتند از:

1. تبیین اهداف: اهداف برنامه حاکمیت داده را به صورت شفاف و دقیق تعریف نمایید.
2. تشکیل کمیته راهبری حاکمیت داده: یک تیم چندتخصصی متشکل از نمایندگان بخش‌های مختلف سازمان را برای نظارت بر برنامه ایجاد کنید.
3. تدوین سیاست‌ها و استانداردها: چارچوب‌های روشن و جامع برای مدیریت داده‌ها تدوین کنید.
4. طراحی و استقرار فرآیندها و رویه‌ها: گردش کارهای مشخص برای انجام وظایف مرتبط با داده‌ها را طراحی و پیاده‌سازی نمایید.
5. انتخاب و به‌کارگیری فناوری مناسب: ابزارها و راهکارهای فناورانه‌ای را که از فعالیت‌های حاکمیت داده پشتیبانی می‌کنند، شناسایی و پیاده‌سازی کنید.
6. آموزش و فرهنگ‌سازی: اطمینان حاصل کنید که تمامی ذینفعان، اهمیت حاکمیت داده و نقش خود در این برنامه را به خوبی درک می‌کنند.
7. پایش و ارزیابی مستمر: به طور مداوم اثربخشی برنامه را ارزیابی کرده و در صورت لزوم، اصلاحات و بهبودهای لازم را اعمال نمایید.

بهترین شیوه‌های حاکمیت داده برای موفقیت کسب‌وکار شما

حاکمیت داده موثر، ستون فقرات یک کسب‌وکار موفق در دنیای داده محور امروز است. برای اطمینان از کیفیت، دقت و امنیت داده‌هایتان، پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های زیر ضروری است:

• تعیین مالکیت و مسئولیت‌پذیری شفاف در مورد داده‌ها: مشخص کنید چه کسی مسئول هر مجموعه داده است، از جمع‌آوری و ذخیره‌سازی تا به‌روزرسانی و حفاظت. این شفافیت، پاسخگویی را افزایش داده و از سردرگمی و دوباره‌کاری جلوگیری می‌کند. به عنوان مثال، برای داده‌های مشتریان، یک مدیر داده مشخص شود که مسئولیت حفظ کیفیت و امنیت این داده‌ها را بر عهده دارد.
• پیاده‌سازی قواعد سختگیرانه کیفیت داده و سازوکارهای اعتبارسنجی: استانداردهای کیفیت داده را تعریف کنید و مکانیزم‌هایی برای اعتبارسنجی داده‌ها در هنگام ورود و پردازش پیاده‌سازی کنید. این امر از ورود داده‌های نادرست یا ناقص به سیستم جلوگیری می‌کند. به عنوان مثال، استفاده از ابزارهای خودکار برای بررسی صحت فرمت شماره تلفن‌ها یا کدهای پستی می‌تواند از بروز خطاهای رایج جلوگیری کند.
• به‌کارگیری سامانه‌های فهرست‌نگاری داده و ابزارهای مدیریت فراداده: با استفاده از فهرست‌نگاری داده، یک نمای کلی از تمام داده‌های موجود در سازمان ایجاد کنید. این فهرست به کاربران کمک می‌کند تا داده‌های مورد نیاز خود را به راحتی پیدا کنند. همچنین، با استفاده از ابزارهای مدیریت فراداده، اطلاعات مربوط به هر مجموعه داده، مانند منبع، تعریف و نحوه استفاده، را ثبت و مدیریت کنید. این امر به درک بهتر داده‌ها و استفاده موثرتر از آنها کمک می‌کند.
• اجرای ممیزی‌های دوره‌ای و منظم فرآیندهای مرتبط با داده: به طور منظم فرآیندهای مرتبط با داده را بررسی کنید تا مطمئن شوید که با سیاست‌ها و استانداردهای حاکمیت داده مطابقت دارند. این ممیزی‌ها به شناسایی نقاط ضعف و بهبود مستمر فرآیندها کمک می‌کنند. گزارش‌های ممیزی باید به طور شفاف در دسترس ذینفعان قرار گیرد.
• تدوین فرآیند مشخص و کارآمد برای رسیدگی به مسائل کیفیت داده: یک فرآیند مشخص برای شناسایی، گزارش و رفع مشکلات کیفیت داده ایجاد کنید. این فرآیند باید شامل مراحل مشخصی برای بررسی، اصلاح و پیشگیری از تکرار مشکلات باشد.
• نهادینه‌سازی فرهنگ تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در سرتاسر سازمان: فرهنگ استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری را در تمام سطوح سازمان ترویج دهید. این امر مستلزم آموزش کارکنان در زمینه تحلیل داده و تفسیر نتایج است. همچنین، دسترسی آسان به داده‌ها و ابزارهای تحلیلی برای همه کارکنان ضروری است.

غلبه بر چالش‌های رایج:

پیاده‌سازی حاکمیت داده اغلب با موانعی همچون مقاومت در برابر تغییر، محدودیت منابع و دشواری در ارزیابی میزان موفقیت مواجه می‌شود. برای غلبه بر این چالش‌ها، راهکارهای زیر پیشنهاد می‌شود:

• جلب حمایت مدیران ارشد سازمان و تبیین ارزش افزوده حاکمیت داده برای ذینفعان کلیدی
• آغاز با پروژه‌های کوچک و دست‌یافتنی به منظور نمایش موفقیت‌های زودهنگام و ایجاد انگیزه
• سرمایه‌گذاری در آموزش کارکنان و مدیریت تغییر سازمانی برای رفع موانع فرهنگی و مقاومت‌های احتمالی
• تدوین شاخص‌های عملکردی مشخص برای سنجش و ارزیابی اثربخشی ابتکارات حاکمیت داده

تفاوت میان حاکمیت داده و تصدی‌گری داده:

اگرچه حاکمیت داده و تصدی‌گری داده اغلب به اشتباه به جای یکدیگر به کار می‌روند، این دو مفهوم کاملاً متمایز هستند:

• حاکمیت داده: این مفهوم به تدوین چارچوب‌ها، سیاست‌ها و استراتژی‌های کلان مدیریت داده در سازمان می‌پردازد.
• تصدی‌گری داده: این مفهوم ناظر بر اجرای عملی سیاست‌های تعیین شده توسط حاکمیت داده است.

متصدیان داده (تصدی‌گران) مسئولیت مدیریت روزمره کیفیت داده‌ها، تضمین انطباق با قوانین و مقررات، و پیاده‌سازی دستورالعمل‌های حاکمیت داده را بر عهده دارند.

نتیجه‌گیری:

حاکمیت داده فراتر از یک فعالیت صرفاً فنی است؛ این مفهوم یک ضرورت راهبردی برای هر سازمانی محسوب می‌شود که قصد دارد در عصر داده‌محور کنونی به موفقیت دست یابد. با استقرار یک چارچوب جامع و کارآمد حاکمیت داده، سازمان‌ها قادر خواهند بود پتانسیل واقعی داده‌های خود را به طور کامل محقق سازند، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شواهد را تقویت کنند، بهره‌وری عملیاتی را به طور قابل توجهی افزایش دهند و مزیت رقابتی پایدار در بازار کسب نمایند.

پیاده‌سازی موفق حاکمیت داده مستلزم اقداماتی فراتر از تدوین سیاست‌ها و رویه‌هاست. این امر شامل بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته نظیر ابزارهای سنجش و ارتقای کیفیت داده، سامانه‌های مدیریت فراداده و راهکارهای نوین ردیابی منشأ و گردش داده می‌شود.

علی‌رغم چالش‌های احتمالی در مسیر پیاده‌سازی حاکمیت داده، از جمله مقاومت در برابر تغییر و محدودیت منابع، غلبه بر این موانع امری حیاتی برای سازمان‌هاست. با توجه به رشد فزاینده حجم و پیچیدگی داده‌ها، اهمیت حاکمیت داده در آینده بیش از پیش افزایش خواهد یافت.

توصیه می‌شود سازمان‌ها هر چه سریع‌تر حاکمیت داده را در استراتژی‌های کلان خود جای دهند تا بتوانند در سال‌های آتی از مزایای چشمگیر آن بهره‌مند گردند (+).

ایمنی صرفاً به معنای پرهیز از حوادث نیست؛ بلکه فرآیندی مستمر از یادگیری و بهبود است. بخش حیاتی این فرآیند، تجزیه و تحلیل حوادث و شبه‌حوادث به منظور تقویت روش‌های تحلیل خطر است. در این مقاله، به بررسی اهمیت یادگیری از این رویدادها و چگونگی ادغام مؤثر این آموخته‌ها در سیستم مدیریت ایمنی سازمان خواهیم پرداخت (+).

چرا باید از حوادث و شبه‌حوادث درس گرفت؟

حوادث و شبه‌حوادث، منبعی ارزشمند از اطلاعات درباره نقاط ضعف احتمالی در پروتکل‌های ایمنی سازمان هستند. شبه حوادث در واقع درس‌هایی رایگان محسوب می‌شوند که آسیب‌پذیری‌ها را پیش از آنکه به حوادث جدی تبدیل شوند، آشکار می‌سازند. با تحقیق و بررسی این رویدادها، می‌توانیم:

• شناسایی خطرات نهفته: شبه‌حوادث اغلب خطراتی را آشکار می‌سازند که ممکن است در ارزیابی‌های اولیه ریسک از نظر دور مانده باشند.
• ارتقای تحلیل خطر: درک علل ریشه‌ای حوادث، ما را قادر می‌سازد تا فرآیندهای شناسایی، ارزیابی و کنترل خطرات را بهبود بخشیم.
• تقویت فرهنگ ایمنی: بحث و گفتگوی آزاد و یادگیری از این رویدادها، فرهنگ ایمنی پیشگیرانه‌ای را ترویج می‌دهد که در آن تمامی افراد در کاهش ریسک مشارکت دارند.
• بهبود عملکرد ایمنی: با رسیدگی به علل اصلی و زیربنایی حوادث، می‌توانیم از وقوع رویدادهای مشابه در آینده پیشگیری کنیم و در نتیجه، عملکرد ایمنی را ارتقا دهیم.

بررسی و تحقیق حوادث و شبه‌حوادث:

برای انجام تحقیقات مؤثر در مورد حوادث، یک رویکرد ساختارمند ضروری است. چارچوب کلی این فرآیند به شرح زیر است:

1. واکنش فوری: ایمن‌سازی محل حادثه و حصول اطمینان از ایمنی تمامی افراد حاضر.
2. جمع‌آوری اطلاعات: گردآوری داده‌ها از منابع مختلف، از جمله اظهارات شهود، شواهد فیزیکی و مستندات مرتبط.
3. تحلیل علل ریشه‌ای: بهره‌گیری از تکنیک‌هایی مانند “۵ چرا” یا نمودارهای استخوان ماهی برای شناسایی علل اصلی و زیربنایی حادثه.
4. اقدامات اصلاحی و پیشگیرانه: تدوین و اجرای اقدامات لازم برای رسیدگی به علل ریشه‌ای و جلوگیری از وقوع مجدد حادثه.
5. مستندسازی و اطلاع‌رسانی: ثبت و مستندسازی یافته‌ها، درس‌های آموخته شده و توصیه‌های لازم، و به اشتراک‌گذاری آنها با تمامی ذینفعان مرتبط.

بهره‌گیری از حوادث و شبه‌حوادث در جهت ارتقای تحلیل خطر:

درس‌های حاصل از بررسی حوادث باید به طور نظام‌مند در فرآیند تحلیل خطر گنجانده شوند. این فرآیند شامل موارد زیر است:

• بازنگری و به‌روزرسانی روش‌های شناسایی خطر: ادغام خطرات جدید یا تغییر یافته که از طریق بررسی حوادث شناسایی شده‌اند.
• بهینه‌سازی ابزارهای ارزیابی ریسک: تعدیل معیارهای ارزیابی بر اساس شدت و احتمال وقوع خطرات شناسایی شده.
• ارتقای اقدامات کنترلی: پیاده‌سازی روش‌های کنترلی مؤثرتر برای کاهش ریسک‌های شناسایی شده.
• به‌روزرسانی مستندات: حصول اطمینان از انعکاس آخرین یافته‌ها در تمامی دستورالعمل‌های ایمنی و مستندات مربوطه.
• آموزش و اطلاع‌رسانی: آموزش کارکنان در خصوص درس‌های آموخته شده و دستورالعمل‌های ایمنی بازنگری شده.

بهره‌گیری از تجارب دیگران:

گسترش دامنه یادگیری فراتر از تجربیات سازمانی خود، امری حیاتی است. ما می‌توانیم درس‌های ارزشمندی از حوادث و شبه‌حوادث رخ داده در سایر سازمان‌ها یا صنایع کسب کنیم. منابعی همچون گزارش‌های تخصصی صنعت، خبرنامه‌های حرفه‌ای و فروم‌های تخصصی آنلاین می‌توانند بینش‌ها و دیدگاه‌های ارزشمندی در اختیار ما قرار دهند.

ترویج فرهنگ یادگیری سازمانی:

ایجاد فرهنگی که در آن تمامی افراد بدون نگرانی، حوادث و شبه‌حوادث را گزارش کنند، امری ضروری است. دستیابی به این هدف مستلزم موارد زیر است:

• ارتباطات شفاف و باز: ترغیب کارکنان به گزارش‌دهی حوادث و شبه‌حوادث بدون هراس از مواخذه یا سرزنش.
  رویکرد عاری از سرزنش: تمرکز بر آموختن از اشتباهات به جای یافتن مقصر.
• مشارکت فعال کارکنان: دخیل کردن کارکنان در فرآیند بررسی حوادث و ارائه راهکارها.
• قدردانی و پاداش: شناسایی و ارج نهادن به افراد و تیم‌هایی که در ارتقای ایمنی نقش مؤثری ایفا می‌کنند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری:

اگرچه وقوع حوادث و شبه‌حوادث امری اجتناب‌ناپذیر است، اما تکرار آنها الزامی نیست. با نهادینه کردن فرهنگ یادگیری و بهبود مستمر روش‌های تحلیل خطر، می‌توانیم سازمان‌هایی ایمن‌تر و تاب‌آورتر ایجاد کنیم. باید همواره به خاطر داشت که هر حادثه، صرف نظر از ابعاد آن، فرصتی ارزشمند برای کسب تجربه و پیشگیری از آسیب‌های احتمالی آتی است.

پیشنهاد می‌کنم مقاله مربوط به حاکمیت داده را بخوانید. این مقاله به شما دید خوبی می‌دهد تا نسبت به نحوه جمع‌آوری و استفاده داده‌های مختلف از جمله حوادث و شبه‌حوادث اصولی‌تر رفتار کنید و تعامل بهتری با واحد فناوری اطلاعات در سازمان خود داشته باشید.

محیط کار امروزی یک اکوسیستم پیچیده است. تضمین سلامت افراد حاضر در این محیط، مستلزم درک عمیقی از عوامل بهداشتی، ایمنی و زیست‌محیطی است. در این راستا، نقش جدیدی به عنوان عنصری کلیدی در حال شکل‌گیری است: تحلیلگر داده HSE یا HSE Data Analysts. این متخصصان همچون کارآگاهان داده عمل می‌کنند و با بهره‌گیری از مهارت‌های تحلیلی خود، به کشف خطرات پنهان، پیش‌بینی مخاطرات بالقوه و ارتقای محیط‌های کاری سالم‌تر و پایدارتر می‌پردازند. حال سؤال این است که این محافظان داده‌محور سلامت محیط کار چه کسانی هستند و چه نقشی ایفا می‌کنند؟ (+)

وظایف تحلیلگر داده HSE چیست؟

نقش تحلیلگر داده HSE چندبعدی است و ترکیبی از دانش سنتی HSE با علوم پیشرفته داده را شامل می‌شود. مسئولیت‌های اصلی این متخصصان عبارتند از:

• زیست محیطی: تحلیل داده‌های انتشار آلاینده‌ها برای شناسایی منابع و روندهای آلودگی، نظارت بر رعایت الزامات زیست محیطی، ارزیابی اثرات زیست محیطی فعالیت‌ها، بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش تولید پسماند.
• سلامت: پایش شاخص‌های سلامت کارکنان، شناسایی مخاطرات بهداشت شغلی، تحلیل داده‌های مربوط به عوامل استرس‌زا در محیط کار و تأثیر آنها بر سلامتی، و ترویج انتخاب‌های سبک زندگی سالم.
• ایمنی:
  • شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها: آنهایی که می‌توانند نشان‌دهنده خطرات بالقوه ایمنی باشند، استفاده از داده‌های تاریخی و مدل‌سازی آماری برای پیش‌بینی حوادث احتمالی، تدوین و پیگیری شاخص‌های کلیدی عملکرد ایمنی (KPI)، و ارائه بینش‌های ارزشمند درباره اثربخشی برنامه‌های ایمنی.
  • شناسایی ریسک: تحلیل داده‌ها برای شناسایی دقیق خطرات و آسیب‌پذیری‌های بالقوه ایمنی. این شامل کشف روندها، الگوها و ناهنجاری‌هایی است که ممکن است نشان‌دهنده خطرات نوظهور باشند.
  • تحلیل پیش‌بینانه: بهره‌گیری از داده‌های تاریخی و مدل‌سازی آماری برای پیش‌بینی حوادث ایمنی احتمالی پیش از وقوع آنها. این رویکرد پیشگیرانه به سازمان‌ها امکان می‌دهد اقدامات پیشگیرانه را اجرا کرده و خطرات آتی را کاهش دهند.
• بصری سازی داده ها: تبدیل داده‌های خام به تصاویر گویا – شامل نمودارها، گراف‌ها و داشبوردها – که اطلاعات پیچیده را برای تمامی ذینفعان به شکلی قابل فهم ارائه می‌دهند.
• ارتباطات و همکاری: انتقال مؤثر یافته‌ها به مدیریت، تیم‌های HSE و سایر افراد مرتبط، و ترویج فرهنگ بهبود مستمر مبتنی بر داده.
• سنجش عملکرد: پایش و تحلیل شاخص‌های کلیدی HSE برای ارزیابی اثربخشی برنامه‌های موجود و شناسایی زمینه‌های نیازمند بهبود. این رویکرد داده‌محور، بهبود مستمر و بهینه‌سازی استراتژی‌های HSE را تضمین می‌کند (این رویکرد در تمام حوزه‌های HSE – شامل محیط زیست، سلامت و ایمنی – قابل اجراست).

ابزارها و مهارت‌های ضروری:

تحلیلگران داده HSE از مجموعه‌ای متنوع از ابزارها بهره می‌برند که تلفیقی از تخصص فنی و دانش تخصصی حوزه HSE است:

• تسلط بر نرم‌افزارها: مهارت در استفاده از ابزارهای تحلیل و تجسم داده امری حیاتی است. این مهارت‌ها شامل موارد زیر می‌شود:
  • صفحات گسترده (مانند اکسل و گوگل شیتس): برای پردازش اولیه داده‌ها، انجام محاسبات و ترسیم نمودارها.
  • پلتفرم‌های هوش تجاری و تجسم داده (مانند Power BI و Tableau): برای ایجاد داشبوردها و گزارش‌های تعاملی جهت انتقال مؤثر یافته‌ها.
  • سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (مانند SQL و اکسس): برای پرس‌وجو، مدیریت و تحلیل مجموعه داده‌های حجیم.
  • زبان‌های برنامه‌نویسی آماری (مانند R و پایتون): برای مدل‌سازی آماری پیشرفته، یادگیری ماشین و داده‌کاوی.
  • نرم‌افزارهای سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) مانند ArcGIS و QGIS: برای تحلیل داده‌های مکانی، نقشه‌برداری مخاطرات زیست‌محیطی و تجسم روندهای جغرافیایی.
  • نرم‌افزارهای تخصصی HSE: آشنایی با نرم‌افزارهای ویژه صنعت برای مدیریت حوادث، پایش زیست‌محیطی و ردیابی سلامت شغلی.

• تخصص HSE: برخورداری از دانش عمیق در زمینه اصول HSE برای تفسیر داده‌ها و ارائه بستر مناسب برای یافته‌های تحلیلی ضروری است:
  • علوم زیست‌محیطی: شامل درک جامع از قوانین و مقررات زیست‌محیطی، روش‌های کنترل آلودگی، مدیریت پسماند و اصول توسعه پایدار.
  • بهداشت حرفه‌ای: آگاهی از مخاطرات بهداشتی در محیط کار، اصول ارگونومی، سم‌شناسی و راهکارهای ارتقای سلامت کارکنان.
  • مدیریت ایمنی: تسلط بر فرآیندهای شناسایی خطرات، ارزیابی ریسک، بررسی و تحلیل حوادث، و طراحی و اجرای برنامه‌های جامع ایمنی.

• مهارت‌های تحلیلی: توانایی استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است:
  • داده‌کاوی: شناسایی و کشف الگوها و ارتباطات پنهان در مجموعه داده‌های حجیم و پیچیده.
  • تحلیل آماری: به‌کارگیری روش‌های آماری پیشرفته برای آزمون فرضیه‌ها، شناسایی روندها و کمّی‌سازی ریسک‌ها در حوزه HSE.
  • تحلیل روند: شناسایی، تفسیر و پیش‌بینی روندهای موجود در داده‌های HSE به منظور پیش‌بینی نتایج و وقایع آینده.
  • تحلیل علت ریشه‌ای: بررسی عمیق و شناسایی علل اصلی و زیربنایی حوادث و رویدادها، و توسعه راهکارها و اقدامات اصلاحی مؤثر.

• مهارت‌های ارتباطی: توانایی انتقال مؤثر بینش‌های پیچیده حاصل از داده‌ها برای تأثیرگذاری بر فرآیند تصمیم‌گیری از اهمیت بسزایی برخوردار است:
  • داستان‌سرایی داده: ارائه اطلاعات و یافته‌های داده‌ای در قالب روایتی جذاب و قابل فهم برای درگیر کردن مخاطبان و انتقال مؤثر نکات کلیدی.
  • بصری‌سازی داده‌ها: خلق نمایش‌های بصری گویا و جذاب (نظیر نمودارها، گراف‌ها و داشبوردها) برای ارائه اثربخش داده‌ها و یافته‌ها.
  • نگارش گزارش: تدوین گزارش‌های موجز و غنی از اطلاعات که خلاصه‌ای از یافته‌ها و توصیه‌های کلیدی را ارائه می‌دهند.
  • مهارت‌های ارائه: توانایی ارائه شفاهی بینش‌های حاصل از داده‌ها با اعتماد به نفس و وضوح، برای هر دو گروه مخاطبان فنی و غیرفنی.

• حل مسئله و تفکر انتقادی: تحلیلگران داده HSE باید مهارت بالایی در شناسایی مشکلات، تحلیل عمیق داده‌ها برای درک علل ریشه‌ای، و ارائه راهکارهای مؤثر داشته باشند. این امر مستلزم ارزیابی نقادانه کیفیت داده‌ها، بررسی دقیق فرضیات، و شناسایی سوگیری‌های احتمالی در فرآیند تحلیل است.

تأثیرات تحلیل داده‌های HSE:

تحلیل داده‌های HSE منجر به دستاوردهای زیر می‌شود:

• کاهش اثرات زیست‌محیطی: بهینه‌سازی مصرف منابع، کمینه‌سازی تولید ضایعات و کاهش چشمگیر انتشار آلاینده‌ها.
• ارتقای سلامت و رفاه کارکنان: شناسایی و تشخیص زودهنگام مشکلات سلامتی، کاهش قابل توجه بیماری‌های شغلی و ایجاد محیط کاری سالم‌تر و پویاتر.
• تقویت ایمنی: شناسایی و کاهش پیشگیرانه و مؤثر ریسک‌ها، که منجر به کاهش چشمگیر حوادث در محیط کار می‌شود.
• افزایش پایداری سازمانی: استفاده از داده‌های یکپارچه برای پشتیبانی از شیوه‌های پایدار و تقویت انعطاف‌پذیری سازمانی در بلندمدت.
• صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌ها: با کاهش تعداد حوادث و بهبود مدیریت منابع، هزینه‌های مرتبط با آسیب‌های شغلی، بیماری‌ها، زمان کاری از دست رفته و مسائل زیست‌محیطی به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.

تنوع عناوین شغلی و ادغام نقش‌ها:

اگرچه عنوان تحلیلگر داده HSE به تدریج رواج بیشتری می‌یابد، اما تنوعی از عناوین مرتبط نیز وجود دارد. برای مثال:

• تحلیلگر داده توسعه پایدار (Sustainability Data Analyst)
• دانشمند داده ایمنی، بهداشت و محیط زیست (EHS)

این نقش همچنین قابلیت ادغام در سمت‌های گسترده‌تر حوزه HSE را دارد. به طور فزاینده‌ای، متخصصان فعلی HSE در حال افزودن و تقویت مهارت‌های تحلیل داده در مجموعه توانمندی‌های حرفه‌ای خود هستند. این روند نشان‌دهنده اهمیت روزافزون تحلیل داده در مدیریت مؤثر سلامت، ایمنی و محیط زیست است.

کیفیت داده‌ها، یکپارچه‌سازی و ملاحظات اخلاقی:

تحلیل کارآمد و اثربخش داده‌های HSE به شدت وابسته به کیفیت، دسترس‌پذیری و یکپارچگی داده‌هاست. در این راستا، سازمان‌ها نیازمند موارد زیر هستند:

• سیستم‌های قوی جمع‌آوری داده
• تضمین دقت داده‌ها
• قابلیت تعامل‌پذیری بین سیستم‌های مختلف داده

علاوه بر این، ملاحظات اخلاقی زیر در این حوزه از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند:

• حفظ حریم خصوصی داده‌ها: اطمینان از محافظت مناسب از اطلاعات حساس و شخصی.
• استفاده مسئولانه از مدل‌های پیش‌بینی: اطمینان از عدم سوگیری و استفاده منصفانه از الگوریتم‌های تحلیلی.
• ارتباطات شفاف: اطلاع‌رسانی واضح و صادقانه درباره نحوه جمع‌آوری، پردازش و استفاده از داده‌ها.

رعایت این اصول نه تنها به بهبود کیفیت تحلیل‌ها کمک می‌کند، بلکه اعتماد ذینفعان را نیز افزایش داده و از سوءاستفاده احتمالی از داده‌ها جلوگیری می‌کند.

در این راستا پیشنهاد می‌کنم مقاله مربوط به حاکمیت داده را بخوانید.

آینده سلامت و رفاه در محیط کار:

تحلیلگران داده HSE در دنیای کنونی که بر پایه داده‌ها عمل می‌کند، نقشی حیاتی دارند. این متخصصان با بهره‌گیری از داده‌ها، محیط‌های کاری سالم‌تر، ایمن‌تر و پایدارتری را طراحی می‌کنند و به ساخت آینده‌ای درخشان‌تر کمک می‌کنند. فعالیت آنها بر سه محور اصلی متمرکز است:

• حفاظت از افراد: تضمین سلامت و ایمنی کارکنان
• حفظ کره زمین: کاهش اثرات زیست‌محیطی فعالیت‌های سازمانی
• ایجاد تغییرات مثبت: بهبود شرایط کاری و فرهنگ سازمانی

این تحلیلگران با کار خود، نقش مهمی در شکل‌دهی به آینده‌ای بهتر برای محیط‌های کاری و جامعه ایفا می‌کنند.

دنیای داده‌ها در حال شکوفایی است و اکوسیستمی متنوع از نقش‌های تخصصی را به وجود آورده است. چه قصد ورود به این حوزه را داشته باشید و چه صرفاً بخواهید با نقش‌های مختلف در این عرصه آشنا شوید، این مطلب برای شما نوشته شده است. در ادامه، به بررسی مسئولیت‌ها و مهارت‌های کلیدی چند متخصص مهم در حوزه داده (data roles) خواهیم پرداخت.

معماری، زیرساخت و حاکمیت

معمار داده (Data Architect): معماران داده، متفکران استراتژیک در حوزه داده هستند که چشم‌انداز کلی ساختار داده‌ها را طراحی می‌کنند. آنها نحوه ذخیره‌سازی، پردازش و دسترسی به داده‌ها را تعریف می‌کنند و بر مقیاس‌پذیری (scalability)، کارایی و ادغام اصول حکمرانی داده (data governance) در طراحی سیستم تمرکز دارند. این متخصصان نقشه راه سیستم‌های مدیریت داده را ترسیم می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که این سیستم‌ها از انطباق‌پذیری، کیفیت داده و کنترل دسترسی (access control) پشتیبانی می‌کنند. با این حال، معمولاً خود معماران داده مسئول پیاده‌سازی سیاست‌های حکمرانی نیستند.

مهندس داده (Data Engineer): مهندسان داده، سازندگان دنیای داده هستند که چشم‌انداز طراحی شده توسط معمار داده را به واقعیت تبدیل می‌کنند. این متخصصان وظیفه توسعه و نگهداری زیرساخت‌های داده (data infrastructure) را بر عهده دارند که شامل ایجاد خطوط انتقال داده (data pipelines)، طراحی و اجرای فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL processes)، و پیاده‌سازی راهکارهای انبار داده (data warehousing solutions) می‌شود. تمرکز اصلی مهندسان داده بر پیاده‌سازی فنی (technical implementation) و بهینه‌سازی عملکرد (efficient operation) سیستم‌های داده است.

مدیر پایگاه داده (Database Administrator – DBA): مدیران پایگاه داده در مدیریت و نگهداری روزانه سیستم‌های پایگاه داده خاص تخصص دارند. آنها اطمینان حاصل می‌کنند که یکپارچگی داده (data integrity)، امنیت، دسترس‌پذیری و کارایی حفظ شود. این متخصصان وظایفی مانند پشتیبان‌گیری (backups)، بازیابی (recovery)، بهینه‌سازی عملکرد (performance tuning) و کنترل دسترسی کاربران را انجام می‌دهند.

مدل‌ساز داده (Data Modeler): مدل‌سازان داده، ساختار دقیق داده‌ها در پایگاه‌های داده و انبارهای داده (data warehouses) را طراحی می‌کنند. آنها مدل‌های منطقی و فیزیکی داده (logical and physical data models) را ایجاد می‌کنند که نحوه سازماندهی، ارتباط و دسترسی به داده‌ها را تعریف می‌کند و اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌ها سازگار و کارآمد باشند. این نقش تخصصی‌تر از معمار داده (Data Architect) است و به طور خاص بر ساختار داده تمرکز دارد، نه طراحی کلی سیستم.

متخصص/مدیر حاکمیت داده (Data Governance Specialist/Manager): این متخصصان سیاست‌ها، استانداردها و رویه‌های داده را تدوین و اجرا می‌کنند تا کیفیت داده‌ها، رعایت مقررات قانونی و استفاده اخلاقی از داده‌ها را تضمین کنند. آنها با معماران داده (Data Architects) همکاری می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های داده از این سیاست‌ها پشتیبانی می‌کنند. این متخصصان کاتالوگ‌های داده (data catalogs)، فراداده‌ها (metadata) را مدیریت می‌کنند و بر خط سیر و منشأ داده‌ها (data lineage and provenance) نظارت دارند. آنها مسئول پیاده‌سازی و اجرای سیاست‌های حاکمیت داده هستند و در چارچوب تعیین شده توسط معمار داده فعالیت می‌کنند.

تحلیل، بصری‌سازی و بینش‌های کسب‌وکار

تحلیلگر داده (Data Analyst): بر استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها برای پاسخگویی به پرسش‌های خاص کسب‌وکار تمرکز دارد. آنها در زمینه دستکاری داده‌ها، اجرای پرس‌وجوها (به ویژه SQL)، انجام تحلیل‌های آماری و ایجاد نمودارها و گراف‌های پایه برای ارائه یافته‌هایشان مهارت بالایی دارند. هدف اصلی تحلیلگران داده، درک عمیق و ارائه تفسیری شفاف از داده‌هاست.

تحلیلگر کسب‌وکار (Business Analyst): تحلیلگران کسب‌وکار عمدتاً بر درک و بهبود فرآیندهای کسب‌وکار متمرکز هستند. وظایف اصلی آنها شامل شناسایی مشکلات و فرصت‌های موجود در این فرآیندها و ارائه راهکارهای مناسب است. اگرچه این متخصصان از تحلیل داده‌ها برای پشتیبانی از پیشنهادات خود بهره می‌برند، اما تمرکز اصلی آنها بر جنبه‌های عملیاتی و استراتژیک خود کسب‌وکار است. تحلیلگران کسب‌وکار معمولاً با تحلیلگران داده (Data Analysts) و مترجمان تحلیلی (Analytics Translators) همکاری نزدیکی دارند تا داده‌ها و بینش‌های مورد نیاز خود را جمع‌آوری کنند.

متخصص/مهندس مصورسازی داده (Data Visualization Specialist/Engineer): در خلق نمایش‌های بصری جذاب، تعاملی و اغلب پیچیده تخصص دارد که بینش‌های داده را به شکلی مؤثر به طیف گسترده‌ای از مخاطبان منتقل می‌کند. این متخصصان از مهارت‌های پیشرفته طراحی و توسعه بهره می‌برند و با استفاده از ابزارهایی فراتر از نرم‌افزارهای معمولی نمودارسازی، به ایجاد داشبوردها، گزارش‌های تعاملی و روایت‌های تصویری داده می‌پردازند. هدف اصلی آنها ارائه بصری داده‌ها و برقراری ارتباط مؤثر مخاطب با آنهاست.

مترجم/مدیر تحلیلی (Analytics Translator/Manager): مترجمان تحلیلی به عنوان پل ارتباطی بین تیم‌های فنی داده و ذینفعان تجاری (business stakeholders) عمل می‌کنند. آنها یافته‌های فنی پیچیده، اغلب از دانشمندان داده (data scientists) یا سایر نقش‌های بسیار فنی را گرفته و آنها را به بینش‌های واضح و قابل اجرا (actionable insights) که رهبران تجاری می‌توانند درک کنند و برای تصمیم‌گیری استفاده کنند، ترجمه می‌کنند. تمرکز اصلی آنها بر ارتباطات و تفسیر تحلیل داده‌های فنی است. آنها اغلب با تحلیلگران تجاری (Business Analysts) به طور نزدیک همکاری می‌کنند و بینش‌های مبتنی بر داده (data-driven insights) مورد نیاز برای استراتژی تجاری و بهبود فرآیند را فراهم می‌کنند. مهارت‌های کلیدی شامل ارتباطات (communication)، داستان‌سرایی داده (data storytelling) و درک گسترده‌ای از تکنیک‌های تحلیل داده (data analysis techniques) است.

تحلیل و مدل‌سازی پیشرفته

دانشمند داده (Data Scientist): دانشمندان داده به توسعه و کاربرد مدل‌های آماری پیشرفته، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (machine learning algorithms) و سایر تکنیک‌های تحلیلی برای حل مسائل پیچیده کسب و کار می‌پردازند. تمرکز آنها بر ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (predictive models)، کشف الگوهای پنهان و استخراج بینش‌های عملیاتی (actionable insights) از داده‌هاست. این متخصصان نقش کلیدی در توسعه و آزمایش مدل‌ها (model development and experimentation) ایفا می‌کنند.

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer): مهندسان یادگیری ماشین بر توسعه (development)، پیاده‌سازی (implementation) و مقیاس‌پذیری (scaling) مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز می‌کنند. آنها با بهینه‌سازی مدل (model optimization)، عملکرد (performance) و ادغام (integration) با برنامه‌های کاربردی (applications) سروکار دارند. آنها نسبت به دانشمندان داده (Data Scientists) تمرکز قوی‌تری بر مهندسی نرم‌افزار (software engineering) دارند. مهارت‌های کلیدی شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین (machine learning algorithms)، اصول مهندسی نرم‌افزار (software engineering principles) و پلتفرم‌های رایانش ابری (cloud computing platforms) است.

مهندس MLOps (MLOps Engineer): مهندسان MLOps بر عملیاتی‌سازی (operationalization) و مدیریت چرخه عمر (lifecycle management) مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید (production) تمرکز می‌کنند. آنها شکاف بین علم داده (data science) و عملیات (operations) را پر می‌کنند و فرآیند از توسعه مدل تا استقرار (deployment)، نظارت (monitoring) و نگهداری (maintenance) را خودکار و بهینه می‌سازند. آنها عملکرد قابل اعتماد و کارآمد مدل‌های یادگیری ماشین (ML models) را در محیط تولید تضمین می‌کنند. مهارت‌های کلیدی شامل CI/CD (یکپارچه‌سازی مداوم/تحویل مداوم)، خودکارسازی (automation)، مدیریت زیرساخت (infrastructure management) و ابزارهای نظارتی (monitoring tools) است.

MLOps (Machine Learning Operations) به معنای عملیات یادگیری ماشین است. این اصطلاح ترکیبی از “ML” (مخفف Machine Learning یا یادگیری ماشین) و “Ops” (مخفف Operations یا عملیات) است. MLOps به مجموعه‌ای از شیوه‌ها و فناوری‌هایی اشاره دارد که هدف آن‌ها یکپارچه‌سازی فرآیندهای توسعه، استقرار و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی است.

حوزه داده (data field) فرصت‌های فراوانی را برای مجموعه مهارت‌ها و علایق متنوع ارائه می‌دهد. چه جذب چالش‌های فنی ایجاد زیرساخت داده شده باشید، چه دقت تحلیلی کشف بینش‌ها، یا جنبه‌های خلاقانه مصورسازی داده، نقشی در دنیای هیجان‌انگیز داده منتظر شماست. با درک این نقش‌های کلیدی و مسئولیت‌های مربوطه آنها، می‌توانید بهتر در چشم‌انداز داده حرکت کنید و مسیری را که بهترین تناسب را با استعدادها و آرزوهای شما دارد، پیدا کنید (+).

Weavy پلتفرمی است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد به راحتی ویژگی‌های تعاملی مانند پیام‌رسانی مستقیم، فیدهای فعالیت و اشتراک‌گذاری فایل را در برنامه‌های موجود خود جاسازی کنند.  این امر نیاز به ساخت این قابلیت‌های پیچیده از ابتدا را از بین می‌برد و در زمان و منابع توسعه به طور قابل توجهی صرفه‌جویی می‌کند. به جای هدایت کاربران به ابزارهای ارتباطی جداگانه، Weavy به طور یکپارچه در برنامه ادغام می‌شود و تجربه کاربری منسجم‌تر و جذاب‌تری را فراهم می‌کند. این پلتفرم قابلیت سفارشی‌سازی بالایی دارد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد ظاهر و حس ویژگی‌ها را با برند برنامه خود مطابقت دهند. Weavy کامپوننت‌های رابط کاربری از پیش ساخته شده و رابط برنامه‌نویسی نرم‌افزار (API) را ارائه می‌دهد که فرآیند ادغام را ساده می‌کند و زیرساخت ابری آن پیچیدگی‌های backend را مدیریت می‌کند. اگر به دنبال افزایش تعامل و همکاری کاربر در برنامه خود بدون سربار ساخت این ویژگی‌ها هستید، Weavy ممکن است راه‌حل مورد نیاز شما باشد.  Weavy با ارائه امکاناتی مانند چت، پیام‌رسان، فایل، فید، هوش مصنوعی (AI) و فضای ابری، به توسعه‌دهندگان وب اپلیکیشن‌های B2B کمک می‌کند تا به سرعت و به راحتی قابلیت‌های همکاری و بهره‌وری را به برنامه‌های خود اضافه کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: weavy.com

تکینگی فناوری، نقطه‌ای فرضی است که در آن هوش مصنوعی از هوش انسان پیشی می‌گیرد و منجر به رشد سریع و غیرقابل پیش‌بینی فناوری می‌شود.  این مقاله از فوربس توسط رابرت بی تاکر، به بررسی تاثیرات تکینگی بر کسب‌وکارها می‌پردازد و  بر نیاز به آمادگی برای این دوران تحول‌آفرین تاکید می‌کند.

رابرت بی تاکر در این مقاله فوربس، به بررسی مفهوم تکینگی فناوری (Technological Singularity) می‌پردازد. تکینگی، نقطه‌ای فرضی در زمان است که هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI) از هوش انسان فراتر رفته و منجر به رشد فناوری با سرعت بی‌سابقه و غیرقابل پیش‌بینی می‌شود.  اگرچه زمان دقیق وقوع تکینگی مشخص نیست، تاکر استدلال می‌کند که کسب‌وکارها باید *هم‌اکنون* برای این دوران تحول‌آفرین آماده شوند.

مقاله به چند پیامد کلیدی تکینگی برای کسب‌وکارها اشاره می‌کند:

* تغییر نمایی (Exponential Change): تکینگی فقط به معنای کامپیوترهای سریع‌تر نیست؛ بلکه نشان‌دهنده تغییر بنیادین در نحوه وقوع نوآوری است که با سرعتی بی‌سابقه شتاب می‌گیرد. کسب‌وکارها برای بقا باید چابکی و انطباق‌پذیری را در آغوش بگیرند.
* نوآوری مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Driven Innovation): هوش مصنوعی به محرک اصلی نوآوری تبدیل خواهد شد، وظایفی را که پیش از این به هوش انسانی نیاز داشتند، خودکار می‌کند و صنایع کاملاً جدیدی را ایجاد می‌کند. این امر هم فرصت‌ها و هم تهدیدهایی را به همراه دارد و کسب‌وکارها را ملزم می‌کند تا به طور استراتژیک هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام کنند.
* تحول نیروی کار (Workforce Transformation): ماهیت کار بازتعریف خواهد شد. در حالی که برخی مشاغل به دلیل اتوماسیون از بین می‌روند، نقش‌های جدیدی که نیاز به همکاری انسان و هوش مصنوعی دارند، پدیدار می‌شوند. کسب‌وکارها باید در آموزش مجدد و ارتقاء مهارت نیروی کار خود سرمایه‌گذاری کنند تا در این چشم‌انداز در حال تغییر حرکت کنند.
* ملاحظات اخلاقی (Ethical Considerations): افزایش قدرت هوش مصنوعی، معضلات اخلاقی قابل توجهی از جمله سوگیری، جابجایی شغلی و سوءاستفاده احتمالی از فناوری پیشرفته را ایجاد می‌کند. کسب‌وکارها باید به طور فعال به این نگرانی‌ها بپردازند تا اعتماد ایجاد کنند و توسعه مسئولانه هوش مصنوعی را تضمین کنند.
* مزیت رقابتی (Competitive Advantage): پذیرش زودهنگام و ادغام استراتژیک هوش مصنوعی برای کسب مزیت رقابتی در دوران تکینگی بسیار مهم خواهد بود. کسب‌وکارهایی که نتوانند خود را وفق دهند، در خطر عقب ماندن هستند.

تاکر بر اهمیت درک تأثیر بالقوه تکینگی تأکید می‌کند، نه برای ترسیدن از آن، بلکه برای آماده شدن برای فرصت‌ها و چالش‌هایی که به همراه دارد. او از کسب‌وکارها می‌خواهد که شروع به کاوش در کاربردهای هوش مصنوعی، پرورش فرهنگ نوآوری و اولویت‌بندی ملاحظات اخلاقی کنند. این مقاله با فراخوانی برای اقدام به پایان می‌رسد و کسب‌وکارها را تشویق می‌کند تا به جای واکنش منفعلانه به آینده، به طور فعال آن را شکل دهند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: forbes

این مقاله به بررسی مسئله حیاتی نشت داده‌ها (Data Leakage) در مرحله پیش‌پردازش یادگیری ماشین می‌پردازد و بر چگونگی تأثیر مراحل به ظاهر بی‌خطر بر افزایش مصنوعی عملکرد مدل و منجر شدن به نتایج ناامیدکننده در دنیای واقعی تمرکز دارد.  این مقاله تأکید می‌کند که مراحل پیش‌پردازش مانند جایگذاری مقادیر از دست رفته (Imputation)، مقیاس‌بندی (Scaling) و مهندسی ویژگی (Feature Engineering) باید *پس از* تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی اعمال شوند.

مشکل اصلی این است که اگر پیش‌پردازش روی کل مجموعه داده‌ها قبل از تقسیم انجام شود، اطلاعات مجموعه آزمایشی می‌تواند به مجموعه آموزشی “نشت” کند. این امر به مدل در طول آموزش یک مزیت ناعادلانه می‌دهد، زیرا به‌طور غیرمستقیم از مجموعه آزمایشی اطلاعات کسب می‌کند. این مقاله این مفهوم را با تصاویر واضح و مثال‌های کد عملی با استفاده از مجموعه داده‌های تایتانیک نشان می‌دهد و نحوه وقوع نشت در سناریوهای رایج مانند موارد زیر را شرح می‌دهد:

* جایگذاری مقادیر از دست رفته (Imputation): استفاده از *میانگین* یا *میانه* کل مجموعه داده‌ها برای جایگذاری مقادیر از دست رفته، اجازه می‌دهد تا داده‌های آموزشی تحت تأثیر توزیع داده‌های آزمایشی قرار بگیرند.
* مقیاس‌بندی ویژگی (Feature Scaling): اعمال تکنیک‌های مقیاس‌بندی مانند استانداردسازی یا نرمال‌سازی روی کل مجموعه داده‌ها به‌طور مشابه اجازه می‌دهد تا داده‌های آموزشی تحت تأثیر محدوده و توزیع مجموعه آزمایشی قرار گیرند.
* رمزگذاری یک‌خودی (One-hot Encoding): اگر ویژگی‌های دسته‌بندی قبل از تقسیم رمزگذاری شوند، دسته‌های نادری که در مجموعه آزمایشی وجود دارند ممکن است بر طرح رمزگذاری اعمال شده بر روی مجموعه آموزشی تأثیر بگذارند.

این مقاله راه‌حل‌های روشنی برای جلوگیری از نشت داده‌ها ارائه می‌دهد و بر اهمیت اعمال مراحل پیش‌پردازش *فقط* بر روی داده‌های آموزشی و سپس استفاده از تبدیل‌گرهای آموزش دیده برای تبدیل داده‌های آزمایشی تأکید می‌کند. این امر تضمین می‌کند که مدل بر روی داده‌های واقعاً دیده نشده ارزیابی می‌شود و عملکرد واقعی آن را منعکس می‌کند.  همچنین به‌طور خلاصه به اعتبارسنجی متقابل و نحوه جلوگیری از نشت در آن زمینه اشاره می‌کند.

اگر با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنید و می‌خواهید مطمئن شوید که معیارهای ارزیابی شما به‌طور دقیق عملکرد دنیای واقعی را منعکس می‌کنند، درک و جلوگیری از نشت داده‌ها بسیار مهم است. این مقاله مقدمه‌ای کاربردی و قابل فهم برای این موضوع مهم ارائه می‌دهد و آن را به خواندنی ارزشمند برای مبتدیان و متخصصان باتجربه تبدیل می‌کند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: towardsdatascience.com