ट्रांसलेटर ऐलेना बोर्नोवोलकोवा विशेष रूप से नेटोलॉजी के लिए अमेरिकी विश्लेषक तवीश श्रीवास्तव के एक लेख को अनुकूलित करते हैं कि कैसे स्वचालन प्रक्रिया एक डेटा वैज्ञानिक को प्रभावित करती है।परिचय
स्वचालन सभी क्षेत्रों में व्यावसायिक गतिविधियों को प्रभावित करता है। एक ओर, स्वचालन आपके व्यवसाय को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने में मदद करता है, और दूसरी ओर, यह आवश्यक कौशल के सेट में निरंतर परिवर्तन की ओर जाता है।
कौशल के आवश्यक सेट के साथ असंगति नौकरी हानि की ओर जाता है। मैं दो परिदृश्यों के साथ इस विचार का वर्णन करूंगा।
परिदृश्य 1 - मैनुअल श्रम
आपको 2000 में एक भर्ती के रूप में नौकरी मिली, जब कंपनी के अधिकांश दस्तावेज कागज थे। आपने प्रभावी ढंग से दस्तावेजों को छांटा, उन्हें मांग पर पाया, और इन कौशल के लिए धन्यवाद आप सबसे अच्छे विशेषज्ञ बन गए हैं।
यह देखते हुए कि कर्मियों के लिए चयन और प्रबंधन की प्रक्रिया समय के साथ नहीं बदली है, 18 वर्षों से आपने कंप्यूटर कौशल प्राप्त करने का ध्यान नहीं रखा है। हालांकि, 2000 से 2018 तक, कामकाजी तरीकों में महत्वपूर्ण परिवर्तन हुए, और अब कर्मचारियों के सभी दस्तावेज क्लाउड या निजी सर्वर पर संग्रहीत किए जाते हैं।
नतीजतन, आपके कौशल मांग में नहीं थे। यदि आप अपने कौशल में सुधार करना शुरू नहीं करते हैं, तो आप नौकरी खोजने में कठिनाइयों का सामना करेंगे। कृपया ध्यान दें कि आपके कौशल का बेमेल भर्ती और कार्मिक प्रबंधन प्रक्रियाओं के विकास के कारण नहीं था, बल्कि आपके द्वारा समर्थित व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदलने के कारण।
परिदृश्य 2 - ग्राहक प्राथमिकताएं
आपने एक उद्घोषक के रूप में काम किया और रेडियो पर समाचार पढ़े, जब टेलीविजन नहीं था। आप एक अच्छे कर्मचारी थे, जो वर्तमान घटनाओं से अवगत थे। लेकिन टेलीविजन के व्यापक होने के बाद, रेडियो ने अपनी लोकप्रियता खो दी। नियोक्ता ने आपको काट दिया क्योंकि रेडियो स्टेशन खो रहा था।
कौशल को देखते हुए, आप एक टेलीविजन समाचार एंकर के रूप में नौकरी पाने की कोशिश करेंगे, लेकिन आपको अपने शरीर की भाषा पर काम करने और कैमरे के डर को दूर करने की आवश्यकता है। क्या कोई अच्छी खबर है? हां। आपके वातावरण में ऐसे लोग हैं जो टेलीविज़न पर काम करते हैं, और उनसे आपने सीखा कि आप क्या गिन सकते हैं, और सक्रिय रूप से इस पर काम कर रहे हैं।
कृपया ध्यान दें कि इस मामले में, न तो आपका पेशा और न ही आपका उद्योग बदला है। यह सिर्फ इतना है कि ग्राहक आपके द्वारा समर्थित व्यवसाय में एक वैकल्पिक उत्पाद या सेवा को पसंद करने लगे, जो आपके कौशल को उद्योग के लिए अनुपयुक्त या पुराना बना देता है।
हमने इन परिदृश्यों से क्या सीखा?
परिवर्तन व्यवसाय प्रबंधन को सरल बनाते हैं, लेकिन साथ ही काम के लिए आवश्यक कौशल में विसंगतियां पैदा करते हैं, जो कुछ उद्योगों में बेरोजगारी की ओर जाता है।
नीचे उद्योग में पेशेवर कौशल को बदलने के तीन मुख्य कारण हैं:
- उपकरण और प्रौद्योगिकियों में परिवर्तन जो आपके पेशे में लागू होते हैं;
- आपके द्वारा समर्थित व्यवसाय की शैली में परिवर्तन।
- आपके द्वारा उत्पादित उत्पाद या सेवा के बारे में ग्राहकों की वरीयताओं में परिवर्तन।
स्वचालन और बदलते व्यवसाय क्षेत्र नौकरियों में कटौती कर रहे हैं, लेकिन क्या कुछ व्यवसायों को दूसरों की तुलना में स्वचालन से अधिक प्रभावित होगा?
इस तथ्य के बावजूद कि कोई नहीं जानता है कि कौन से प्रोफेशन ऑटोमेशन अधिक या कम सीमा तक प्रभावित होंगे, नीचे दी गई संरचना विचार को समग्र रूप से समझने में मदद करेगी।
जब कुछ उदाहरण होते हैं, तो मशीनों को खराब तरीके से प्रशिक्षित किया जाता है और यह नहीं पता होता है कि रचनात्मक कैसे होना चाहिए। यदि आपके काम में ये दो विशेषताएं हैं, तो आपको डरने की कोई बात नहीं है। उदाहरण के लिए, कार चलाना एक दोहराई जाने वाली प्रक्रिया है जिसमें रचनात्मक दृष्टिकोण की आवश्यकता नहीं होती है। नतीजतन, टैक्सी ड्राइवरों को अपने काम को स्वचालित करने का उच्च जोखिम है।
क्या डेटा वैज्ञानिक रोबोट से सुरक्षित हैं?
डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के तरीकों के विशेषज्ञ विभिन्न कार्यों को करते हैं, जिससे व्यवसाय को बढ़ने में मदद मिलती है। इनमें से प्रत्येक कार्य इस चार्ट पर विभिन्न स्थानों पर स्थित है। नीचे दिया गया आंकड़ा विभिन्न उपचरों पर मेरे विचारों को दर्शाता है जो डेटा वैज्ञानिक करते हैं। विशिष्ट भूमिकाओं के आधार पर अनुपात भिन्न हो सकता है।
सभी डेटा वैज्ञानिक कार्य घटकों में 10 साल की वारंटी नहीं है। रोबोट के तहत प्राप्त करना उस कार्य की मात्रा पर निर्भर करता है जो स्वचालित करना मुश्किल है और आपकी विशिष्ट भूमिका।2010 में डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण विधियों में एक विशेषज्ञ का मुख्य कौशल लॉजिस्टिक और रैखिक प्रतिगमन और एसएएस आधार और एमएस एक्सेल के ज्ञान का ज्ञान था। यदि हम नए उपकरणों के साथ काम करने के लिए तकनीक और कौशल में सुधार किए बिना इस विशेषज्ञ को 2018 में स्थानांतरित करते हैं, तो वह एक विशेषता में काम खोजने में कठिनाइयों का सामना करेगा। यद्यपि डेटा का विज्ञान लंबे समय तक मौजूद रहेगा, लेकिन विशेषज्ञों की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां बदल जाएंगी। जो पेशेवर उन्हें नहीं सीख सकते वे गंभीर कैरियर प्रगति चुनौतियों का सामना करेंगे।
डेटा विज्ञान के क्षेत्र में आने वाले युवाओं के पास आवश्यक कौशल है, इसलिए अल्पावधि में पेशेवर विसंगति की कोई समस्या नहीं है। लेकिन क्षेत्र के विकास के साथ, विशेषज्ञों की आयु बढ़ेगी, और तकनीक बदल जाएगी, इसलिए आपको दैनिक कार्यों को पूरा करने के दौरान अपने कौशल में सुधार करने की आवश्यकता है।
लंबे समय में डेटा विज्ञान में उत्पादक और मांग में कैसे बने रहें?
मैं अपने पेशेवर भविष्य की सुरक्षा के लिए डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण पेशेवरों के लिए चार बिंदु सुझाता हूं:
- नवीनतम और सबसे बड़े उपकरण और प्रौद्योगिकियां जानें।
- उद्योग परिवर्तन और आपके काम पर उनके प्रभाव का विश्लेषण करें।
- हमेशा उस मूल्य के बारे में सोचें जो आपके व्यवसाय के लिए काम करता है।
- आपके ऊपर जाने वाले अन्य उद्योगों में क्या चल रहा है, इसके शीर्ष पर रहें।
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