هیروشي وتانابي / ګیټي عکسونه
د ملتونو شتمنۍ کې، ادم سمیټ ښیي چې څنګه د کار ویش د تولید د زیاتوالي اصلي سرچینه ګرځي. یوه بیلګه د پن فابریکې د راټولولو کرښه ده: "یو کارګر تار راښکته کوي ، بل یې مستقیم کوي ، دریم یې پرې کوي ، څلورم پای ګړندی کوي ، پنځم یې د سر د مناسب کولو لپاره بل پای پیسوي." د تخصص څخه مننه چې په ځانګړو دندو تمرکز کوي، هر کارمند په خپل محدوده دنده کې د لوړ مهارت لرونکي متخصص کیږي، کوم چې د پروسې موثریت زیاتوي. د هر کارګر محصول څو ځله زیاتیږي، او فابریکه د پنونو په تولید کې ډیر اغیزمن کیږي.
د فعالیت له مخې د کار دا ویش حتی نن ورځ زموږ په ذهنونو کې دومره ځای لري چې موږ ژر تر ژره خپل ټیمونه د دې مطابق تنظیم کړل. د ډیټا ساینس استثنا نه ده. پیچلي الګوریتمیک سوداګریز وړتیاوې ډیری کاري دندو ته اړتیا لري، نو شرکتونه معمولا د متخصصینو ټیمونه جوړوي: څیړونکي، د معلوماتو انجنیران، د ماشین زده کړې انجنیران، د لامل او اغیزې ساینس پوهان، او داسې نور. د متخصصینو کار د محصول مدیر لخوا د دندو لیږد سره په داسې طریقه همغږي کیږي چې د پن فابریکې سره ورته وي: "یو کس ډیټا ترلاسه کوي ، بل یې ماډل کوي ، دریم یې اجرا کوي ، څلورم اقدامات" او داسې نور.
افسوس، موږ باید د محصولاتو ښه کولو لپاره زموږ د ډیټا ساینس ټیمونه اصلاح نکړو. په هرصورت، تاسو دا کار کوئ کله چې تاسو پوهیږئ چې تاسو څه تولید کوئ: پنونه یا بل څه، او په ساده ډول د موثریت زیاتولو هڅه وکړئ. د مجلس لینونو هدف د کار بشپړول دي. موږ په ریښتیا پوهیږو چې موږ څه غواړو - پنونه (لکه څنګه چې د سمیټ په مثال کې)، مګر کوم محصول یا خدمت ذکر کیدی شي چې اړتیاوې په بشپړ ډول د محصول ټول اړخونه او د هغې چلند بیانوي. د کارمندانو رول دا دی چې دا اړتیاوې د امکان تر حده مؤثره پوره کړي.
مګر د ډیټا ساینس هدف د دندو بشپړول ندي. بلکه، هدف د قوي نوي سوداګرۍ فرصتونو سپړل او وده کول دي. د الګوریتمیک محصولات او خدمات لکه د سپارښتنې سیسټمونه، د پیرودونکو تعاملات، د سټایل غوره توبونو طبقه بندي، اندازه کول، د جامو ډیزاین، لوژستیک اصلاح کول، د موسمي رجحان کشف کول او نور ډیر څه نشي کولی مخکې له مخکې پراختیا ومومي. دوی باید مطالعه شي. د نقل کولو لپاره هیڅ نقشه شتون نلري، دا د اصلي ناڅرګندتیا سره نوي امکانات دي. کوفیفینټس، ماډلونه، د ماډل ډولونه، هایپرپرامیټرونه، ټول اړین عناصر باید د تجربې، محاکمې او تېروتنې، او تکرار له لارې زده شي. د پنونو سره، روزنه او ډیزاین د تولید دمخه ترسره کیږي. د ډیټا ساینس سره ، تاسو زده کوئ لکه څنګه چې تاسو کوئ ، نه مخکې.
په پن فابریکه کې، کله چې روزنه لومړی راځي، موږ نه تمه لرو او نه غواړو چې کارګران د تولید د موثریت د ښه کولو پرته د محصول په کوم ځانګړتیا کې پرمختګ وکړي. د دندو تخصص معنی لري ځکه چې دا د پروسې موثریت او تولید ثبات لامل کیږي (پرته له وروستي محصول کې بدلون).
مګر کله چې محصول لاهم وده کوي او هدف یې روزنه وي ، تخصص په لاندې قضیو کې زموږ د اهدافو سره مداخله کوي:
1. دا د همغږۍ لګښتونه زیاتوي.
دا هغه لګښتونه دي چې د خبرو اترو، بحث، توجیه کولو او لومړیتوب ورکولو په وخت کې راټولیږي چې باید ترسره شي. دا لګښتونه د ښکیلو خلکو د شمیر سره په خورا لیکه توګه اندازه کوي. (لکه څنګه چې J. Richard Hackman موږ ته ښوولې، د اړیکو شمیره د دې معادلې له مخې د n د اصطلاحاتو شمیرې فعالیت ته ورته وده کوي: r = (n^2-n)/2. او هره اړیکه د یو څه اندازه څرګندوي. د لګښت اړیکه.) کله چې د معلوماتو ساینس پوهان د فعالیت له مخې تنظیم کیږي، په هر پړاو کې، د هر بدلون سره، هر لیږد، او نور، ډیری متخصصینو ته اړتیا لیدل کیږي، کوم چې د همغږۍ لګښتونه زیاتوي. د مثال په توګه، د احصایوي ماډلرانو چې غواړي د نوي ځانګړتیاو سره تجربه وکړي باید د ډیټا انجنیرانو سره همغږي وکړي چې هرکله چې دوی غواړي د نوي کولو هڅه وکړي د ډیټا سیټونو کې اضافه کړي. په ورته ډول، هر نوی ماډل روزل شوی پدې معنی دی چې د ماډل پراختیا کونکی به یو چا ته اړتیا ولري چې د تولید لپاره یې همغږي کړي. د همغږۍ لګښتونه د تکرار لپاره د قیمت په توګه عمل کوي، دوی ډیر ستونزمن او ګران کوي او ډیر احتمال لري چې مطالعه پریښودل شي. دا کیدای شي د زده کړې سره مداخله وکړي.
2. دا د انتظار وختونه ستونزمن کوي.
حتی د همغږۍ لګښتونو څخه ډیر ستونزمن د کار د بدلونونو ترمنځ وخت ضایع کیږي. پداسې حال کې چې د همغږۍ لګښتونه معمولا په ساعتونو کې اندازه کیږي - هغه وخت چې د غونډو، بحثونو، ډیزاین بیاکتنې ترسره کولو لپاره وخت نیسي - د انتظار وخت معمولا په ورځو، اونیو یا حتی میاشتو کې اندازه کیږي! د فني متخصصینو مهالویشونه انډول کول ستونزمن دي ځکه چې هر متخصص باید په ډیری پروژو کې وویشل شي. د بدلونونو په اړه بحث کولو لپاره یو ساعت ناسته کولی شي د کار جریان اسانه کولو لپاره اونۍ وخت ونیسي. او د بدلونونو په اړه موافقې وروسته، دا اړینه ده چې اصلي کار پخپله د ډیری نورو پروژو په شرایطو کې چې د متخصصینو کاري وخت نیسي. هغه کار چې د کوډ اصلاحات یا څیړنې پکې شامل وي چې بشپړولو کې یوازې څو ساعته یا ورځې وخت نیسي ممکن د سرچینو شتون دمخه ډیر وخت ونیسي. تر هغه وخته، تکرار او زده کړه وځنډول شوه.
3. دا شرایط محدودوي.
د کار ویش کولی شي په مصنوعي توګه زده کړه محدوده کړي ترڅو خلکو ته د دوی په ځانګړتیا کې پاتې کیدو لپاره انعام ورکړي. د مثال په توګه، یو څیړونکی ساینس پوه چې باید د خپل فعالیت په ساحه کې پاتې شي، خپله انرژي به د مختلفو الګوریتمونو تجربه کولو باندې تمرکز وکړي: ریګریشن، عصبي شبکې، ناڅاپي ځنګل، او داسې نور. البته، د الګوریتم ښه انتخابونه کولی شي د زیاتیدونکي پرمختګ لامل شي، مګر په عموم ډول د نورو فعالیتونو څخه د ترلاسه کولو لپاره ډیر څه شتون لري، لکه د نوي معلوماتو سرچینو یوځای کول. په ورته ډول، دا به د داسې ماډل رامینځته کولو کې مرسته وکړي چې په ډیټا کې د هر ډول توضیحي ځواک څخه ګټه پورته کوي. په هرصورت، د دې ځواک ممکن د هدف فعالیت بدلولو یا ځینې محدودیتونو آرامولو کې وي. دا ستونزمنه ده چې لیدل یا ترسره کړئ کله چې د هغې کار محدود وي. ځکه چې یو تخنیکي ساینس پوه د الګوریتم اصلاح کولو کې تخصص لري، هغه د بل څه کولو احتمال خورا لږ دی، حتی که دا د پام وړ ګټې راوړي.
د هغه نښو نومولو لپاره چې څرګندیږي کله چې د ډیټا ساینس ټیمونه د پن فابریکې په توګه کار کوي (د مثال په توګه ، د ساده حالت تازه معلوماتو کې): "د ډیټا پایپ لاین بدلونونو ته انتظار کول" او "د ML انجین سرچینو ته انتظار کول" عام بلاکران دي. په هرصورت، زه باور لرم چې ډیر خطرناک اغیزه هغه څه دي چې تاسو یې نه ګورئ، ځکه چې تاسو په هغه څه پښیمانه نه شئ چې تاسو دمخه نه پوهیږئ. بې عیب اجرا کول او د پروسې موثریت ترلاسه کولو څخه ترلاسه شوي خوښي کولی شي دا حقیقت پټ کړي چې سازمانونه د زده کړې ګټو څخه خبر ندي چې دوی یې له لاسه ورکوي.
د دې ستونزې حل، البته، د فابریکې پن میتود څخه ځان خلاصول دي. د زده کړې او تکرار هڅولو لپاره، د ډیټا ساینس پوهانو رول باید عمومي وي مګر د پراخو مسؤلیتونو سره د تخنیکي فعالیت څخه خپلواک وي، د بیلګې په توګه د معلوماتو ساینس پوهانو تنظیم کړئ ترڅو دوی د زده کړې لپاره مطلوب وي. دا پدې مانا ده چې د "بشپړ سټیک متخصصینو" ګمارل - عمومي متخصصین چې کولی شي مختلف دندې ترسره کړي، له مفهوم څخه ماډل کولو، پلي کولو څخه اندازه کولو پورې. دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې زه دا وړاندیز نه کوم چې د بشپړ سټیک استعداد استخدام باید د کارمندانو شمیر کم کړي. بلکه، زه به په ساده ډول فرض کړم چې کله دوی په مختلف ډول تنظیم شوي، د دوی هڅونې د زده کړې او فعالیت ګټو سره ښه سمون لري. د مثال په توګه، اجازه راکړئ چې تاسو د دریو کسانو ټیم لرئ چې درې سوداګریز مهارتونه لري. په پنک فابریکه کې، هر تخنیکین به د خپل وخت دریمه برخه د هرې دندې دندې ته وقف کړي، ځکه چې بل څوک نشي کولی خپله دنده ترسره کړي. په بشپړ سټیک کې، هر جنرال په بشپړه توګه د سوداګرۍ ټولې پروسې، پیمانه، او روزنې ته وقف شوی دی.
د لږو خلکو سره چې د تولید دورې ملاتړ کوي، همغږي کمه شوې. جنرالیست د ځانګړتیاوو تر منځ په روڼ ډول حرکت کوي، د ډیرو معلوماتو اضافه کولو لپاره د ډیټا پایپ لاین پراخوي، په ماډلونو کې نوي ب featuresې هڅه کوي ، د علت اندازه کولو لپاره تولید ته نوې نسخې ځای په ځای کوي ، او هرڅومره ژر چې نوي نظرونه راځي مرحلې تکراروي. البته، د سټیشن واګون مختلف فعالیتونه په ترتیب سره ترسره کوي او په موازي توګه نه. په هرصورت، دا یوازې یو سړی دی. په هرصورت، د یوې دندې بشپړول معمولا د بل ځانګړي سرچینې ته د لاسرسي لپاره اړین وخت یوازې یوه برخه اخلي. نو د تکرار وخت کمیږي.
زموږ جنرال ممکن د یو ځانګړي کار په فعالیت کې د متخصص په څیر ماهر نه وي، مګر موږ د فعالیت بشپړتیا یا کوچني زیاتیدونکي پرمختګونو لپاره هڅه نه کوو. بلکه، موږ هڅه کوو چې د تدریجي اغیزو سره د ډیرو مسلکي ننګونو زده کړه او کشف کړو. د بشپړ حل لپاره د هولیسټیک شرایطو سره، هغه فرصتونه ګوري چې یو متخصص به یې له لاسه ورکړي. هغه ډیر نظریات او ډیر امکانات لري. هغه هم ناکام دی. په هرصورت، د ناکامۍ لګښت ټیټ دی او د زده کړې ګټې لوړې دي. دا غیر متناسب ګړندی تکرار هڅوي او زده کړې ته انعام ورکوي.
دا مهمه ده چې په یاد ولرئ چې د بشپړ سټیک ساینس پوهانو لپاره د خودمختاري او مهارت تنوع اندازه په پراخه کچه د ډیټا پلیټ فارم قوي کیدو پورې اړه لري چې پکې کار کوي. یو ښه ډیزاین شوی ډیټا پلیټ فارم د کانټینر کولو ، توزیع شوي پروسس کولو ، اتوماتیک ناکامۍ ، او نورو پرمختللي کمپیوټري مفاهیمو پیچلتیاو څخه ډیټا ساینس پوهان خلاصوي. د خلاصون سربیره، یو پیاوړی ډیټا پلیټ فارم کولی شي تجربوي زیربنا ته بې ساري ارتباط چمتو کړي، د اتوماتیک نظارت او خبرتیا، د اتوماتیک اندازه کولو او د الګوریتمیک پایلو لید او ډیبګ کولو وړ کړي. دا اجزا د ډیټا پلیټ فارم انجینرانو لخوا ډیزاین او جوړ شوي ، پدې معنی چې دوی د ډیټا ساینس پوه څخه د ډیټا پلیټ فارم پراختیا ټیم ته ندي لیږدول شوي. دا د ډیټا ساینس متخصص دی چې د پلیټ فارم چلولو لپاره کارول شوي ټولو کوډونو مسؤل دی.
زه هم یو وخت د پروسې د موثریت په کارولو سره د کار د فعالې برخې سره علاقه درلوده، مګر د آزموینې او تېروتنې له لارې (د زده کړې لپاره کومه غوره لاره نشته)، ما وموندله چې عادي رولونه د زده کړې او نوښت لپاره ښه اسانتیاوې برابروي او سم میټریکونه چمتو کوي: کشف او د تخصصي طریقې په پرتله د ډیرو سوداګریزو فرصتونو رامینځته کول. (د محاکمې او تېروتنې په پرتله د تنظیم کولو لپاره د دې تګلارې په اړه د زده کړې یوه خورا مؤثره لاره د امی اډمونډسن کتاب لوستل دي ټیم همکاري: څنګه سازمانونه د پوهې اقتصاد کې زده کړه، نوښت، او سیالي کوي).
ځینې مهم انګیرنې شتون لري چې ممکن په ځینو شرکتونو کې د ډیر یا لږ باوري تنظیم کولو لپاره دا تګلاره رامینځته کړي. د تکرار پروسه د محاکمې او خطا لګښت کموي. که چیرې د غلطۍ لګښت لوړ وي، تاسو ممکن دا کم کړئ (مګر دا د طبي غوښتنلیکونو یا تولید لپاره وړاندیز نه کیږي). سربیره پردې ، که تاسو د پیټابایټس یا ډیټا ایکسابایټونو سره معامله کوئ ، د ډیټا انجینرۍ کې تخصص ته اړتیا لیدل کیدی شي. په ورته ډول ، که چیرې د آنلاین سوداګرۍ وړتیاو ساتل او د دوی شتون د دوی د ښه کولو په پرتله خورا مهم وي ، نو فعاله وړتیا ممکن د زده کړې مخه ونیسي. په نهایت کې ، بشپړ سټیک ماډل د خلکو په نظرونو تکیه کوي څوک چې پدې اړه پوهیږي. دوی یونیکورن نه دي؛ تاسو کولی شئ دوی ومومئ یا یې پخپله چمتو کړئ. په هرصورت، دوی په لوړه تقاضا کې دي او د دوی جذب او ساتل به د سیالۍ جبران، قوي کارپوریټ ارزښتونو او ننګونې کار ته اړتیا ولري. ډاډ ترلاسه کړئ چې ستاسو د شرکت کلتور کولی شي د دې ملاتړ وکړي.
حتی د دې ټولو سره سره ، زه باور لرم چې د بشپړ سټیک ماډل غوره پیل شرایط چمتو کوي. له دوی سره پیل کړئ، او بیا په شعوري توګه د کار د فعالې برخې په لور حرکت وکړئ یوازې هغه مهال چې اړتیا وي.
د فعالیت تخصص نورې نیمګړتیاوې شتون لري. دا کولی شي د کارګرانو په برخه کې د مسؤلیت او غیر فعالۍ له لاسه ورکولو لامل شي. سمیټ پخپله د کار په ویش نیوکه کوي، وړاندیز کوي چې دا د استعداد د کمښت لامل کیږي، د بیلګې په توګه. کارګران ناپوهه کیږي او بیرته ایستل کیږي ځکه چې د دوی رول په څو تکراري کارونو پورې محدود دی. پداسې حال کې چې تخصص ممکن د پروسې موثریت چمتو کړي، دا د کارمندانو هڅولو احتمال لږ دی.
په بدل کې، هر اړخیز رولونه ټول هغه شیان چمتو کوي چې د دندې رضایت پرمخ وړي: خپلواکي، مهارت، او هدف. خپلواکي دا ده چې دوی د بریا ترلاسه کولو لپاره په هیڅ شی تکیه نه کوي. مهارت په قوي رقابتي ګټو کې دی. او د هدف احساس په فرصت کې دی چې په هغه سوداګرۍ اغیزه وکړي چې دوی رامینځته کوي. که موږ وکولی شو خلک د دوی د کار په اړه لیوالتیا ترلاسه کړو او په شرکت باندې لوی تاثیر ولرو، نو نور هرڅه به په ځای شي.
سرچینه: www.habr.com