💵လစာများသော်လည်း အလုပ်လုပ်ကိုင်သည့်လူနည်းနေသေးသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာ❗

 ❗လစာများသော်လည်း အလုပ်လုပ်ကိုင်သည့်လူနည်းနေသေးသည့်  ဒေတာသိပ္ပံပညာ❗

Copy and reference from Ko Kyaw Tun Facebook 

https://www.facebook.com/100044392690688/posts/pfbid0215Z2nuHAF122xd1yeo72xPrXWkM4YT9cG9uUGJUz98yyqgS2sbA3MkK6rp6Kj7vLl/?mibextid=cr9u03

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည်  သင်္ချာ ကွန်ပြူတာ စီးပွားရေးဗျူဟာ စသည့်မတူညီသော ပညာရပ်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကျွမ်းကျင်မှုရှိရမည်။ ဤကဲ့သို့သော ကျွမ်းကျင်မှုမြင့်မားသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးဖြစ်လာရခြင်းသည်  အကောင်းဆုံးသော အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံသည် ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့်  နက်နဲသောအသိပညာရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအပေါ် အဓိကအာရုံစိုက်ထားပြီး ဒေတာပညာရှင်ကောင်းတစ်ဦးသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် လိုအပ်သော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာအသိပညာနှင့် ကွန်ပျူတာကျွမ်းကျင်မှုနှစ်ခုစလုံးကို ပိုင်ဆိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းပြဿနာအချို့ကို ဖြေရှင်းရန် သင်္ချာနှင့် အယ်လဂိုရစ်သမ်နည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ ဒေတားများကို အသုံးချတတ်ရမည်။

 ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် တွေ့ရှိချက်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အထက်လူကြီးများ၊ မတူညီသောအဖွဲ့များရှိ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် ကုမ္ပဏီမှ သက်ဆိုင်သူများထံ  ပြောကြားရမည်ဖြစ်သောကြောင့်  communication စွမ်းရည်တို့လည်း ရှိရပါမည်။  လွယ်တဲ့အလုပ်တော့ မဟုတ်ပါ။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးသည် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုမှ ဒေတာများကို ထုတ်ယူခြင်း၊ အမျိုးမျိုးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ဒေတာများကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ကိန်းဂဏန်းပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အလွယ်တကူ နားလည်နိုင်သော ဒေတာပါ၀င်သည့် အစီရင်ခံစာများ ဖန်တီးခြင်း  လည်းပါ၀င်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များနှင့် လုပ်ငန်းတာဝန်များသည် လုပ်ငန်းအပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သော်လည်း၊ ဒေတာသိပ္ပံရာထူးများအားလုံးတွင် တူညီလေ့ရှိသည့် အဓိကအလုပ်လုပ်ဆောင်ချက်များ ရှိပါသည်။ ၄င်းတို့မှာ-

▪ဒေတာအများအပြားကို စုဆောင်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အဆင်ပြေသည့် ပုံစံအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း။ 

▪ဒေတာဖြင့် နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြုပြီး စီးပွားရေးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းခြင်း။ 

▪ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအမျိုးမျိုးအပြင် ပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြုခြင်း။

▪ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများကိုသိရှိခြင်း။

▪တွေ့ရှိချက်များကို  ထိရောက်စွာ ပုံဖော်ပြီး ပြည့်စုံသော အစီရင်ခံစာများမှတစ်ဆင့် အကြံဉာဏ်များ ပေးဆောင်ခြင်း။ 

▪ဒေတာရှိ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ 

▪တိုးတက်မှုများကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် အစီအစဥ်များ ပေးခြင်း။

▪ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု; အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ စသည်ဖြင့် ာ်ကြည့်ရှုခြင်း။ 

▪data mining architecturesများ၊ စံပြစံနှုန်းများ၊ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ နည်းစနစ်များကို ပံ့ပိုးကူညီခြင်း။ 

▪ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာကိရိယာများတည်ဆောက်ရန်အတွက် ▪algorithms အသစ်များကိုတီထွင်ခြင်း။ 

▪လက်ရှိလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် မဟာဗျူဟာများအတွက် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အပြောင်းအလဲများကို အကြံပြုခြင်း။

✅ဒေတာသိပ္ပံသို့ ဝင်ရောက်ရန် အကြောင်းရင်းများ✅

1. သင့်ကုမ္ပဏီနှင့် ကမ္ဘာအပေါ် ကြီးမားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းအဖြစ် ဒေတာသိပ္ပံသို့ ဝင်ရောက်ရန် အကြောင်းရင်းများအားလုံးတွင်၊ အထိရောက်ဆုံး  တစ်ခုမှာ သင့်ကုမ္ပဏီအတွင်းရော ကမ္ဘာပေါ်တွင်ပါ  ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးအဖြစ် ပြုလုပ်နိုင်သည့် အရာများ ဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောကိုယ်ပိုင်အဖွဲ့အစည်းအတွင်း၊  ယခင်က လူကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် အရာများကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များဆီသို့ ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး ကုမ္ပဏီ၏အချိန်ကို သက်သာစေကာ ဒေါ်လာထောင်ပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် သန်းပေါင်းများစွာအထိ ရနိုင်ချေရှိသည်။  ခေတ်မီစက်မှုလုပ်ငန်းနယ်ပယ်များရှိ ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအပေါ်မှီခိုသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို  Amazon၊ Apple၊ သို့မဟုတ် Uber ကဲ့သို့သော အသေးစား start-up သို့မဟုတ် titan ကဲ့သို့ အဖွဲ့အစည်းများအတွင်း မဟာဗျူဟာဂုရုအဖြစ် ကောင်းစွာထားထားကြသည်။  

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့် အားလုံးထက် သင်သည် လူ့သဘောသဘာဝကို နားလည်ရန် လူတွေစိတ်ဝင်စားသောအရာနှင့် စိတ်မ၀င်စားသောအရာကို ဆန်းစစ်ရပါသည်။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အားကစား၊ အလှကုန်နှင့်  ဖျော်ဖြေရေးနယ်ပယ်ကဲ့သို့သော  စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတိုင်း ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် လိုအပ်သည်။

တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင်၊ ဒေတာသိပ္ပံမှတဆင့် ခြားနားချက်များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ဖန်တီးမှုများသည် အားလုံးအပေါ်သက်ဆိုင်နေပါသည်။

ဥပမာ- ရာသီဥတုပြောင်းလဲခြင်းရဲ့ ဆိုးရွားတဲ့သက်ရောက်မှုတွေကို တိုက်ဖျက်ဖို့ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့် သင်သည် ပိုမိုတိကျသော ရာသီဥတုပုံစံများနှင့် ရာသီဥတုခန့်မှန်းနည်းပညာကို တည်ဆောက်ကာ အသက်များကို ကယ်တင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် CO2 ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို လျှော့ချရန်အတွက် ခေတ်မီသော သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်နေပေမည်။ ဆာလောင်မှုကို တိုက်ဖျက် ကူညီဖို့ လယ်သမားများ၏ စားနပ်ရိက္ခာအထွက်တိုးမှုကို ကူညီရန် စိုက်ပျိုးရေးအလေ့အကျင့်များနှင့် သီးနှံအထွက်နှုန်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် မိသားစုလယ်ယာလုပ်ငန်းငယ်များကို ငွေကြေးချွေတာပြီး လုပ်ငန်းကို ရှင်သန်နိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ကင်ဆာရောဂါကို တိုက်ဖျက်ရန်၊ မျက်စိကွယ်ခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်၊ ဆေးဝါးအသစ်များနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနည်းပညာများကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ကာ ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာကို အားကောင်းလာစေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။

2. ကြီးထွားလာသော ဝယ်လိုအား

 ကမ္ဘာပေါ်တွင် အလွှမ်းမိုးနိုင်ဆုံးနှင့် သြဇာအရှိဆုံး ကုမ္ပဏီများကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ Amazon၊ Google၊ Apple၊ သို့မဟုတ် Facebook ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းအိုင်ကွန်များသည် ဒေတာကို အခြေခံထားသည်။ Amazon သည် အရောင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အယ်လဂိုရီသမ်များကို တွန်းအားပေးရန် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုပြီး ယခင်ဝယ်ယူမှုများနှင့် အပြုအမူများအပေါ် အခြေခံ၍ ဖောက်သည်များအား ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုပေးသည်။ Google Search သည် ဝဘ်စာမျက်နှာများ၏ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်နှင့် SEO တန်ဖိုးကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာကို အသုံးပြုပြီး အွန်လိုင်း အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံနှင့် အကြောင်းအရာများသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို သီးသန့်မောင်းနှင်ပေးပါသည်။ Apple သည်  iPhone များ၊ iPad များ၊ Macbook များနှင့် အခြားစက်ပစ္စည်းများနှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုနေပုံအပေါ် အခြေခံ၍ ထုတ်ကုန်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချမှတ်သည်။ Facebook သည်း ပြီးပြည့်စုံသော ပစ်မှတ်ထားသော ကြော်ငြာများကို ပြသရန်နှင့် အသုံးပြုသူများနှင့်  ဆက်သွယ်မှုများကို ဘာသာပြန်ဆိုရန် ဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။ ထိုဆုံးဖြတ်ချက်များကို လွှမ်းမိုးရန်အတွက် တာဝန်ရှိသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည်  လုပ်ငန်းအတွက် ဒေတာကို ယူကာ  အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို  မြှင့်တင်ကြသည်။ 

သို့တိုင်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏ ထောက်ပံ့မှုမှာ အလွန်နည်းနေသေးသည်၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ဆက်စပ်သော လုပ်ငန်းများတွင် လိုအပ်ချက်နှင့် အခွင့်အလမ်းကောင်းများကို ဖန်တီးပေးခြင်း မညီမျှသေးပါ။ 2021 တွင်ပင်၊ ၎င်းသည် အတော်လေးသစ်လွင်ပြီး ပေါ်ထွက်လာသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝဘ်ဒီဇိုင်းနှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းကဲ့သို့သော အခြားသော ၂၁ ရာစုအလုပ်အကိုင်များသည် သမားရိုးကျပညာရေးစနစ်၏ သင်ရိုးညွှန်းတမ်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်လာသော်လည်း ဒေတာသိပ္ပံသည် မတူညီပါ။ အထူးသဖြင့် ဘွဲ့ကြိုနှင့် ဘွဲ့လွန်ဒီဂရီပရိုဂရမ်များတွင် စတင်ပြောင်းလဲနေပြီဖြစ်သော်လည်း ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် လိုအပ်မှုသည် လက်ရှိဈေးကွက်တွင်ရှိသော အတွေ့အကြုံရှိဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အရေအတွက်ထက် ပိုမိုများပြားနေပုံရသည်။

  သင်္ချာ၊ စာရင်းဇယားများ၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာ သို့မဟုတ် အင်ဂျင်နီယာပညာကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် ဘွဲ့ (သို့) မာစတာဘွဲ့ သို့ရများသည် SQL နှင့် စက်သင်ယူမှုတို့တွင် အတွေ့အကြုံများနှင့်အတူ စတင်သင်ယူနေကြပါ သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အဖြစ် အစမှ စတင်ဖို့လိုပါတယ်။ ဒါပေမဲ့  ကျွမ်းကျင်မှုနဲ့အတူ အခွင့်အရေးရရန်လွယ်ပါလိမ့်မယ်၊ နောက်ပြီး  အလုပ်အကိုင်မှာ ထိပ်တန်း ကုမ္ပဏီတွေနဲ့ ထိပ်တန်း ရာထူးတွေ ရှိပါလိမ့်မယ်။

3. များပြားသော အခြေခံလစာများ (ထို့အပြင် အကျိုးခံစားခွင့်များ!) 

ဒေတာသိပ္ပံကဲ့သို့  လိုအပ်ချက်မြင့်မားသောနယ်ပယ်တွင် ရှိနေသောအခါ၊ ၎င်းသည် ပြိုင်ဆိုင်မှုပြင်းထန်သော လစာအခြေခံသည် တိုးတက်မှု ရှိသည်။  Glassdoor ၏ အဆိုအရ၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအတွက် ပျမ်းမျှအခြေခံလစာသည် 2021 ခုနှစ် ဧပြီလတွင် တစ်နှစ်လျှင် $114,673 ဖြစ်သည်။ software engineer ($103,349)၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင် ($102,690) ကဲ့သို့သော အလားတူအသက်မွေးဝမ်းကျောင်းများအတွက် ပျမ်းမျှအခြေခံလစာထက် ပိုများပါသည်။ ဤနံပါတ်များသည် အမြဲတမ်းပြောင်းလဲနေပြီး သင်နေထိုင်သည့်နေရာနှင့် သင်အလုပ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီအမျိုးအစားပေါ်မူတည်၍ များစွာပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ၊ ထို့ကြောင့် သင်ယခုနေထိုင်သောမြို့ သို့မဟုတ် သင်တည်ဆောက်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် အလုပ်အကိုင်၏အလားအလာနှင့်ပတ်သက်၍ သုတေသနများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် တိုက်တွန်းအပ်ပါသည်။ 

 မန်နေဂျာဖြစ်သည်နှင့် လစာများ အလျင်အမြန်တိုးများလာမည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်သည်။ ထိပ်တန်းကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင်  ဒေါ်လာ ၂၀၀,၀၀၀ ကျော်ရှိနိုင်သည်။ ထို မျှ သာမက ၊ ကုမ္ပဏီ အများအပြား သည် အထူးသဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦး အဖြစး စွမ်းဆောင်ရည် နှင့် အောင်မြင် မှု ရှိပါက ကြီးမား သော နှစ်စဉ် အမြတ်အစွန်း များ နှင့် ရှယ်ယာ များ ကို ပင် ကမ်းလှမ်း လိမ့်မည် ။

အချက်အလက်သိပ္ပံပညာသည် အမြတ်အစွန်းအမြင့်ဆုံး အလုပ်အကိုင်များအနက် တစ်ခုလည်းဖြစ်ပြီး ယေဘုယျအားဖြင့် အဝေးမှ အပြည့်အဝအလုပ်လုပ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ အိမ်မှအလုပ်လုပ်ခြင်းသည်  ၂၀၂၀-၂၀၂၁ COVID-19 ကူးစက်ရောဂါကြောင့် တိုးများလာခဲ့သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရှင်များ၊ ရှေ့နေများနှင့် အင်ဂျင်နီယာများကဲ့သို့သော ပျမ်းမျှ မြင့်မားသော အခြေခံလစာများရှိသည့် အခြားအလုပ်အကိုင်များသည် အလားတူအကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိလေ့မရှိချေ။ ဒါကြောင့် ထိုအလုပ်သည် ပိုက်ဆံများများရရုံမက Work-life Balance ရှိဖို့အတွက်ပါအဆင်ပြေနိုင်ပါသည်။

4. အမြဲပြောင်းလဲနေသော နယ်ပယ်တစ်ခု 

The Economist ၏ အဆိုအရ ဒေတာသည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် တန်ဖိုးအရှိဆုံး အရင်းအမြစ်ဖြစ် သည်။   စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအားလုံး၏ 97% သည် ၎င်းတို့၏ မဟာဗျူဟာဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ဒေတာကို ပုံမှန်အသုံးပြုနေကြသည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ ဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ရှိရင်းစွဲနှင့် အလားအလာရှိသော ဖောက်သည်များအတွက် ယခင်ကထက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များ ရရှိလာကာ ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်သည် နေ့စဉ်နှင့်အမျှ တိုးတက်လျက်ရှိသည်။

ဒေတာသိပ္ပံ၏ အမြဲတစေ ပြောင်းလဲနေသော သဘောသဘာဝသည် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းလုပ်ငန်းကို တည်ဆောက်ရန်  ဆွဲဆောင်မှုရှိသော လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်စေသည့် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများကို ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဗျူဟာများဖြင့် အကူအညီပေးရန် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်စေမည့် ကျယ်ပြန့်သော ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များကို ရရှိမည်ဖြစ်ပြီး၊ artificial intelligence ၊  Machine Learning၊ big dataနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ဒေတာသိပ္ပံအတွင်းမှ ဖြစ်ထွန်းလာမည့် ယ်ပယ်သစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 

 AI သည်စက်များတွင် လူသားဥာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေးကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး  အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုများလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် မတူညီသောအမျိုးအစားများနှင့် မတူညီသောဒေတာအပိုင်းများကြားကို နားလည်ရန်  algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ Machine Learning သည် ပရိုဂရမ်မတင်ဘဲ ယခင်ဒေတာများမှ အလိုအလျောက် သင်ယူမည့် စက်များကို တီထွင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည့် AI ၏ စည်းကမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI နှင့် machine learning များသည် data science တွင်အသုံးပြုထားသော data များကိုပိုမိုထိရောက်တိကျစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင်အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက်အသုံးပြုသောကိရိယာများဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာ ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့အတွက် ရရှိနိုင်သောဒေတာများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာနိုင်သည်။ Machine Learning သည်Google ၏ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်နှင့် Spotify ၏ သီချင်းရွေးချယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့ နေ့စဉ်အသုံးပြုနေသည့် အရာများတွင် အသုံးပြုပါသည်။ ဖွံ့ဖြိုးဆဲနည်းပညာဖြစ်သော်လည်း  မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် ကင်ဆာရောဂါရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့ တိုးတက်ပြောင်းလဲမှုများတွင် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုမှ စတင်လာသည်။  လွန်ခဲ့သည့် ဆယ်နှစ်က၊ ဒေတာသိပ္ပံ၊ AI နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်များက စိတ်ကူးကြည့်ရန် ခက်ခဲပေလိမ့်မည်။  ယခုမှစ၍ ဆယ်နှစ်ကြာမည့်နေရာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် ခက်ခဲသော်လည်း ကြီးထွားမှုလမ်းကြောင်းဖြစ်မည်မှာအမှန်ပင်ဖြစ်သည်။ 

၅။ အမျိုးမျိုးသော အလုပ်အကိုင် တိုးတက်မှု ရွေးချယ်စရာများ

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ယောက်အနေနဲ့  ဘယ်လုပ်ငန်းမဆိုရဲ့ အလုပ်ဆောင်မှုတွေထဲက တစ်ခုမှာ အောင်မြင်ဖို့ ကောင်းကောင်း နေရာယူထားပါလိမ့်မယ်။

အချက်အလက်သိပ္ပံ အခန်းကဏ္ဍမှာ  စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အကြီးတန်း သို့မဟုတ် ဦးဆောင် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်သိပ္ပံပညာရှင်များ အဖြစ် အမြဲလုပ်ဆောင်နိုင်သလို  အချက်အလက်အင်ဂျင်နီယာ သို့မဟုတ် machine learningအင်ဂျင်နီယာကဲ့သို့သောအရာတစ်ခုခုတွင် အထူးပြုနိုင်သည်။

သို့သော် သွားရမည့် အခြားလမ်းကြောင်းများလည်း ရှိသေးသည်။  ဒေတာသိပ္ပံသည် IT အခန်းကဏ္ဍသာမက စီးပွားရေးကဏ္ဍလည်းဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် C-suite အမှုဆောင်အရာရှိများနှင့်အတူ  ကုမ္ပဏီရှိ VIP များနှင့် ပုံမှန် ပြောဆိုရလေ့ရှိကြသည်။ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းကာ  ခိုင်မာသော ဆက်သွယ်မှုကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ကြသည်။ ထို့ကြောင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များစွာသည် chief data officer ကဲ့သို့ အခန်းကဏ္ဍများတွင်  အမှုဆောင်ရာထူးကို ဆက်လက်ထမ်းဆောင်ကြသည်။ 

သို့သော် ထိုအခန်းကဏ္ဍများသည် စီမံခန့်ခွဲမှုစွမ်းရည်များစွာလိုအပ်သည်။ ယနေ့ခေတ် ထိပ်တန်းကျောင်းများစွာသည် ဒေတာသိပ္ပံဘွဲ့များ ပေးဆောင်ထားသော ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ပရိုဂရမ်များနှင့် ဤလုပ်ငန်း၏ တက်ကြွသော အသိပညာဆိုင်ရာ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ စီးပွားရေးအခြေခံဒေတာဒီဂရီများ လည်းပါ၀င်သည်။

 ဒေတာသိပ္ပံအတိုင်ပင်ခံအဖြစ် စတင်ရန် လုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံ၊ ဆက်သွယ်ရေးကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ကွန်ရက်တို့ကိုအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးဖြစ်လာလျှင် အသိုက်အဝန်းအတွင်း ဒေတာဆိုင်ရာအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဖြစ်စေ သို့မဟုတ် ကမ္ဘာ့ခေတ်ရေစီးကြောင်းတွင် တစ်ဦးချင်းစီ၏အမြင်နှင့်  အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။