Kas iseteenindusanalüüsimaailmas on vaja andmeteadlasi? – ANDMED

Kuna maailm muutub üha enam andmepõhiseks, hakkavad ettevõtted kasutama iseteenindusanalüütikat, et võimaldada ärikasutajatel ise oma andmeanalüüsi ülesandeid täita. Iseteenindusanalüütikas saavad ärikasutajad andmetele juurde pääseda ja neid analüüsida ilma IT-töötajate või andmeteadlaste abita. Otsene juurdepääs ML-toega analüüsiplatvormidele võimaldab neil teha paremaid äriotsuseid, analüüsides klientide käitumist või tuvastades trende reaalajas. 

Viimase viie aasta jooksul on täielikult automatiseeritud ja poolautomaatsed tarkvarasüsteemid töökindlamad olnud analytics ja ärianalüüsi (BI) aruanded kui inimandmete teadlased. Kuna tehisintellektil põhinev BI-tehnoloogia liigub täieliku iseteeninduse poole, on andmeteaduse kogukonnas üldine murekoht, kas pidevalt kasvav iseteeninduse analüütikamaailm, inimandmete teadlased vananevad üliintelligentsete analüüside ja BI-tööriistade olemasolu tõttu.

Kas iseteenindusanalüüs ja äriteave on müüt?

Praegu tegelevad paljud analüütika ja äriteabe ülesanded poolautomaatsete või täielikult automatiseeritud analüüsiplatvormidega, eriti sellistega, mis töötavad AI ja masinõppe (ML) tööriistad. Huvitav on märkida, et inimandmete teadlased domineerisid andmekaeve valdkonnas, kuni hiljuti võtsid palju ülesandeid üle täiustatud ML-toega tööriistad. Andmete kaevandamise tehnikad Aastaid inimekspertide poolt hoolikalt valvatud on nüüd äkki asendatud täiustatud ML-tööriistadega. Need tööriistad suudavad tuvastada andmete mustreid, luua korrelatsiooni ja hankida tavapärastele ärikasutajatele vajalikke teadmisi.

Iseteeninduslik BI ei ole müüt, kuna praegused igas suuruses ettevõtted kasutavad rutiinselt pakendatud masinõppe algoritmid tulusate otsuste tegemiseks. Algoritmimajandus on siin, et jääda. Ärianalüütika komplekteeritud algoritmide kasutamisel on kaks ilmset eelist: hind ja kohene kättesaadavus.

Kaks märgatavat suundumust, mis iseteenindusliku äriteabe maailma juba ammu määratlesid, on endiselt nähtavad: sügav vaimustus klõps-nupu analüütikast, mitte kodeerimisanalüütika funktsioonist, ja virtuaalse andmehoidlaga tegelemine.

Andmeteadlaste roll iseteenindusanalüüsi maailmas

Kuigi "andmekultuur" levib kiiresti, lisavad andmeteadlased endiselt ettevõttele väärtust, võimendades tehnoloogiat, et pakkuda kiiremaid ja täpsemaid lahendusi igat tüüpi kasutajatele.

Iseteeninduse BI revolutsioon toob andmeteadlased ärikoridori, kus nad arutavad koos teiste töötajatega keerulisi analüüsiprobleeme. Tohutu kasv kodanike andmeteadlased ja masinõppe tööriistad on toonud kaasa iseteenindusanalüütika ja iseteeninduse BI tõusu. See DATAVERSITY® artikkel kirjeldab reaalset teekonda iseteenindusliku BI äripraktikasse tänapäeval. Ta juhib tähelepanu sellele, et automatiseeritud pilvepõhised tööriistad on haaranud ärianalüütiku ja andmeteadlaste rollid ning andnud need kodanike andmeteadlaste kätte. Kuid ainult andmeteadlane on kvalifitseeritud ületama lõhet nutikatelt platvormidelt ammutatud „toore intelligentsuse” ja armatuurlaudade kaudu edastatavate otsustussõbralike teadmiste vahel. Tavaline ärikasutaja võib iseteenindusmaailmas saavutada mõnevõrra enamat kui lihtsalt andmete filtreerimine ja rühmitamine, kuid ei suuda saavutada täiustatud visualiseerimisülesandeid.

Andmete ettevalmistamine ja väljavõtmine ikka on automatiseeritud BI-platvormide suurimad väljakutsed ja paljude seotud tehnoloogiate, nagu Hadoop, vahel keerulised vastastikused seosed, Suured andmed, ja andmete avastamine kujutavad endast ohtu tehnoloogiale juurdepääsule, kasutamisele ja arusaamisele iseteenindusmaailmas. "Assisted BI" võib olla parem termin iseteeninduse äriteabe tuleviku kirjeldamiseks. Veelgi enam, andmeturve ja andmehaldus osutusid iseteenindusega BI-maailmas väljakutseteks, mille lahendamiseks on ettevõtted pidanud valima arenenumate BI-platvormide või kallid ja hästi koolitatud andmespetsialistid.

Kodanike andmeteadlaste tõus Iseteenindusanalüüsis

Tänapäeval vajavad tavalised ärikasutajad iseteenindusplatvorme, et oma tööd kiiresti ja lihtsalt teha. Selle iseteenindusliku äritegevuse poole pöördumise peamine põhjus oli McKinsey poolt aastaid tagasi prognoositud eelseisev puudujääk andmeteaduse erialal.

Väga kiiresti hakkasid ettevõtted sellele tööjõupuudusele lahendusi otsima, millest üks oli iseteenindusanalüütika ja BI-platvormide hankimine, ehitamine ja juurutamine, et täita oma ettevõttesiseseid vajadusi. Muidugi tehnoloogiate ühendamine nagu pilv, IoT ja suur andmed tugevdas ka iseteenindusplatvormide “elujõulisust” pikemas perspektiivis. Selles äsja väljatöötatud isejuhtivas analüütikamaailmas nähakse kodanike andmeteadlast koolitatud andmeteadlase partneri ja kaastöölisena.

Andmeteadlane isemõtleva BI-platvormi kaastöölisena

Praegu on äriteabe lahendused mõeldud kahele väga erinevale tarbijasegmendile: tavalistele ärikasutajatele ja professionaalsetele IT-meeskondadele. Kui ärikasutajatele meeldib rutiinsete analüüside või BI-ülesannete osas iseseisvaks saamine, siis IT-meeskonna liikmed on entusiastlikud ka sügavamate teadmiste kiiremast hankimisest automatiseeritud või poolautomaatsete BI-tööriistade abil.

An AnalyticsInsights.net Artikkel uurib, kas inimeste andmeteadlased kaovad ettevõttest koos kodanike andmeteadlase järsu tõusuga. Selles artiklis on tugev vihje, et lõpuks saabub päev, mil keskmine ärikasutaja võib koos ülivõimsate ML-platvormidega lõpuks andmeteaduse kogukonna üldse välja vahetada. 

Maailma Majandusfoorumi andmetel ohustavad hiljutised tehnoloogilised häired valgekraede töökohti kogu maailmas, kuid andmeanalüütikud on pikas perspektiivis nõutavad iseteeninduslike äriteabe platvormide abistamiseks.

Self-service BI või Assisted BI: kumb on paremini saavutatav?

Ettevõtted peavad leidma kasutajad, kes mõistavad nii tehnoloogiat kui ka äriprotsesse, et tagada nende edu analüüsimaailmas. Intelligentse analüütika maailmas jahivad ettevõtted pidevalt tööriistu ja lahendusi, mis aitaksid neil genereerida tohutuid andmehulki. Valesti juhitud analüüsiprotsessid võivad aga kaasa tuua ebatäpsed arusaamad ja kehva otsustusvõime. 

Siin tulevad appi vajalikud andmeteadlased – neil on vajalikud oskused toorandmetest sisuka ülevaate saamiseks ja keerukate andmekorrelatsioonide tõlgendamiseks, mis tavakasutajale ei pruugi ilmsed olla. Kuigi tehisintellekt ja muud tehnoloogiad on viimastel aastatel teinud märkimisväärseid edusamme, on endiselt vaja inimandmeteadlasi, kes suudaksid tuua lauale ainulaadse vaatenurga.

Andmeteaduse kogukond mängib olulist rolli meie andmete mõistmise edendamisel ning uute analüüsi- ja avastustööriistade loomisel selles pidevalt arenevas BI-maailmas. algoritmi ökonoomsus tõukab äriringkondi lihtsast teabest lähtuva "ülevaate" poole. Põhitegevuseks, mis annab äriülevaadet, on aga analüütika ja ilma täiustatud analüütika või BI-tööriistadeta võivad ettevõtted tulevases globaalses konkurentsis ebaõnnestuda. See on koht manustatud analüütika mängu tulla. Manustatud analüütikaprojektis on algusest lõpuni vaja analüütilisi teadmisi ja kvalifitseeritud tööjõudu. Assisteeritud analüütikat on vaja koos iseteenindusega üha tihedamaks muutuvas ärimaailmas.

Iseteeninduslikke analüüsiplatvorme peetakse kahe teraga mõõgaks. Kuigi iseteeninduse BI lihtsus ja võimsus on vaieldamatu, on nende platvormide pikaajaline hooldatavus andmeturbe, andmehalduse ja andmete leviku seisukohast suur väljakutse. See tähendab, et nende süsteemide hooldamiseks on vaja kõrgelt kvalifitseeritud IT-meeskondi.

Self-service BI riskid ja eelised

Iseteenindusanalüütika ja BI-platvormi suurim eelis on see, et see annab tavalistele ärikasutajatele võimaluse saada kodanike andmeteadlasteks. Täites oma igapäevaseid ülesandeid range ajapiiranguga, peavad ärikasutajad iseteenindusplatvorme kindlasti käepäraseks ja kättesaadavaks.  nende töö tehtud ilma suurema kärata.

Iseteenindusplatvormi suurim puudus või risk on see, et kasutajatel ei pruugi saadaolevatest andmetest ülevaadet saada, tulemusi valesti tõlgendada või statistikat valesti rakendada. Kui inimandmete ekspert oskab probleemide korral masinaga rääkida, siis tavalisel ärikasutajal sellised oskused puuduvad. Paljudes olukordades on kodanike andmeteadlane endiselt sunnitud pöörduma abi ja toetuse saamiseks tõeliste andmeteadlaste poole.

Andmete plahvatus, suurenevad andmetüübid, arenevad tehnoloogiad ja pilv on liitnud iseteenindusanalüütika väljakutsed, hoolimata andmete ettevalmistamise ja andmetele juurdepääsu tööriistadest. Lisaks on probleeme, millega tuleb tegeleda andmeturbe ja andmehalduse kaasamisega iseteenindusanalüüsi platvormidele. Kokkuvõttes saab tugevalt põhjendada "hajutatud BI-raamistikku", pöörates kogu tähelepanu turvalisuse ja juhtimisküsimustele.

Järeldus

Iseteeninduse analüütikamaailmas on endiselt vaja andmeteadlasi, et parandada ärianalüüsi ja aidata ettevõtetel teha paremaid äriotsuseid. Kui iseteeninduslikud analüüsiplatvormid võimaldavad kasutajatel andmetele iseseisvalt juurde pääseda ja neid analüüsida, siis seda piiravad kasutaja teadmised analüüsimetoodikatest. Andmeteadlased saavad BI-tegevusi täiustada, kasutades ennustavat analüütikat ja ML-i elektritööriistu, et luua ennustavaid teadmisi. 

Iseteenindusanalüüsimaailmas võtavad ärimehed nüüd rohkem vastutust oma andmevajaduste eest. Siiski vajavad nad lahenduste leidmiseks endiselt andmeekspertide meeskondi. Andmeteadlased on selles maailmas endiselt olulised, kuna kasutajatel on vaja, et neil oleks küsimusi esitades teave käeulatuses.

Kuigi iseteeninduslikud analüüsitööriistad võivad aidata ärikasutajatel täita põhilisi analüüsiülesandeid, on vaja andmeteadlasi, kes aitaksid neil samadel kasutajatel täita keerukamaid ülesandeid ja viia läbi süvaanalüüsi. 

Pilti kasutatakse Shutterstock.com litsentsi alusel

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• EVM Finance. Detsentraliseeritud rahanduse ühtne liides. Juurdepääs siia.
• Quantum Media Group. IR/PR võimendatud. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 andmete luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/data-scientists-needed-self-service-analytics-world/