Apakah Ilmuwan Data Dibutuhkan di Dunia Analisis Swalayan? - DATAVERSITAS

Apakah Ilmuwan Data Dibutuhkan di Dunia Analisis Swalayan? – DATAVERSITAS

Stempel Waktu: 14 Juni 2023 3
Node Sumber: 2731292
analitik swalayananalitik swalayan

Saat dunia semakin didorong oleh data, bisnis beralih ke analitik swalayan untuk memungkinkan pengguna bisnis melakukan tugas analisis data mereka sendiri. Dalam analitik swalayan, pengguna bisnis dapat mengakses dan menganalisis data tanpa bantuan atau dukungan dari personel TI atau ilmuwan data. Akses langsung ke platform analitik yang didukung ML memungkinkan mereka membuat keputusan bisnis yang lebih baik dengan menganalisis perilaku pelanggan atau dengan mengidentifikasi tren secara real time. 

Dalam lima tahun terakhir, sistem perangkat lunak yang sepenuhnya otomatis dan semi-otomatis telah memberikan hasil yang lebih andal analisis dan laporan intelijen bisnis (BI) daripada ilmuwan data manusia. Saat teknologi BI yang didukung kecerdasan buatan mengarah ke swalayan penuh, perhatian umum dalam komunitas Ilmu Data adalah apakah dalam sebuah dunia analitik swalayan yang terus berkembang, ilmuwan data manusia akan menjadi usang karena adanya analitik super cerdas dan alat BI.

Apakah Analisis Layanan Mandiri dan Kecerdasan Bisnis adalah Mitos?

Saat ini, banyak tugas analitik dan intelijen bisnis ditangani oleh platform analitik semi-otomatis atau sepenuhnya otomatis, terutama yang diberdayakan oleh AI dan alat pembelajaran mesin (ML). Sangat menarik untuk dicatat bahwa ilmuwan data manusia mendominasi area penambangan data hingga alat berkemampuan ML canggih baru-baru ini mengambil alih banyak tugas. Teknik penambangan data dijaga ketat oleh ahli manusia selama bertahun-tahun kini tiba-tiba digantikan oleh alat ML canggih. Alat ini dapat mendeteksi pola dalam data, membangun korelasi, dan mengekstrak wawasan yang diperlukan sesuai kebutuhan pengguna bisnis biasa.

BI swalayan bukanlah mitos, karena bisnis saat ini dari semua ukuran secara rutin menggunakan paket algoritma pembelajaran mesin untuk pengambilan keputusan yang menguntungkan. Ekonomi algoritme akan tetap ada. Ada dua keuntungan nyata menggunakan algoritme yang dikemas untuk analitik bisnis: biaya dan ketersediaan instan.

Dua tren penting yang sejak lama mendefinisikan dunia intelijen bisnis swalayan masih terlihat: daya tarik mendalam dengan analitik klik-tombol daripada fungsi analitik pengkodean, dan keasyikan dengan repositori data virtual.

Peran Ilmuwan Data di Dunia Analisis Swalayan

Sementara "budaya data" menyebar dengan cepat, ilmuwan data masih membuat nilai tambah bagi bisnis dengan memanfaatkan teknologi untuk memberikan solusi yang lebih cepat dan lebih akurat untuk semua jenis pengguna.

Revolusi BI swalayan membawa ilmuwan data ke koridor bisnis, tempat mereka mendiskusikan masalah analitik yang kompleks dengan karyawan lain. Pertumbuhan yang luar biasa dari ilmuwan data warga dan alat pembelajaran mesin telah menghasilkan munculnya analitik swalayan dan BI swalayan. Ini DATAVERSITAS® artikel menjelaskan perjalanan kehidupan nyata ke dalam praktik bisnis swalayan BI saat ini. Ini menunjukkan bahwa alat berbasis cloud otomatis telah merebut peran analitik bisnis dan ilmuwan data dan menempatkannya di tangan ilmuwan data warga. Namun, hanya ilmuwan data yang memenuhi syarat untuk menjembatani kesenjangan antara "kecerdasan mentah" yang diekstrak dari platform pintar dan wawasan ramah keputusan yang ditampilkan melalui dasbor. Pengguna bisnis rata-rata dapat menyelesaikan lebih dari sekadar memfilter dan mengelompokkan data di dunia swalayan, tetapi tidak dapat mencapai tugas visualisasi tingkat lanjut.

Masih persiapan dan ekstraksi data tetap menjadi tantangan terbesar dalam platform BI otomatis, dan hubungan timbal balik yang kompleks antara banyak teknologi terkait seperti Hadoop, data besar, dan penemuan data menimbulkan ancaman terhadap akses, penggunaan, dan pemahaman teknologi di dunia swalayan. "BI yang dibantu" mungkin istilah yang lebih baik untuk menggambarkan masa depan intelijen bisnis swalayan. Selain itu, keamanan data dan Tata Kelola Data ternyata menjadi masalah yang menantang di dunia BI swalayan, di mana perusahaan harus memilih antara platform BI yang lebih canggih atau profesional data yang mahal dan terlatih.

Bangkitnya Ilmuwan Data Warga di Self-Service Analytics

Saat ini, pengguna bisnis biasa membutuhkan platform swalayan untuk menyelesaikan pekerjaan mereka dengan cepat dan mudah. Alasan utama untuk peralihan bisnis transformasional menuju BI swalayan ini adalah kesenjangan bakat yang akan datang dalam profesi Ilmu Data yang diramalkan oleh McKinsey bertahun-tahun yang lalu.

Dengan sangat cepat, bisnis mulai mengeksplorasi solusi untuk kesenjangan tenaga kerja ini, salah satunya adalah pengadaan, pembangunan, dan penerapan analitik swalayan dan platform BI untuk memenuhi kebutuhan internal mereka. Tentu saja, menggabungkan teknologi seperti awan, IoT, dan data besar juga memperkuat “keberlangsungan” platform swalayan dalam jangka panjang. Di dunia analitik mandiri yang baru dikembangkan ini, ilmuwan data warga dipandang sebagai mitra dan kolaborator untuk ilmuwan data terlatih.

Ilmuwan Data sebagai Kolaborator pada Platform BI Berpikir Sendiri

Saat ini, solusi intelijen bisnis melayani dua segmen konsumen yang sangat berbeda: pengguna bisnis biasa dan tim TI profesional. Sementara pengguna bisnis bersemangat untuk menjadi mandiri dalam analitik rutin atau tugas BI, anggota tim TI juga antusias tentang ekstraksi wawasan mendalam yang lebih cepat dengan penggunaan alat BI otomatis atau semi otomatis.

An AnalyticsInsights.net artikel mengeksplorasi apakah ilmuwan data manusia akan menghilang dari perusahaan dengan munculnya ilmuwan data warga secara tiba-tiba. Ada petunjuk kuat dalam artikel ini bahwa suatu hari akhirnya akan tiba ketika pengguna bisnis rata-rata, bersama dengan platform ML yang sangat kuat, pada akhirnya dapat menggantikan komunitas Ilmu Data sama sekali. 

Menurut Forum Ekonomi Dunia, meskipun gangguan teknologi baru-baru ini mengancam pekerjaan kerah putih di seluruh dunia, analis data akan dibutuhkan dalam jangka panjang untuk membantu platform intelijen bisnis swalayan.

Self-Service BI atau Assisted BI: Mana yang Lebih Dapat Dicapai?

Bisnis perlu menemukan pengguna yang memahami teknologi dan proses bisnis untuk memastikan kesuksesan mereka di dunia analisis. Dalam dunia analitik cerdas, bisnis terus mencari alat dan solusi yang akan membantu mereka memahami sejumlah besar data yang mereka hasilkan. Namun, proses analisis yang salah kelola dapat menyebabkan wawasan yang tidak akurat dan pengambilan keputusan yang buruk. 

Di sinilah diperlukan ilmuwan data – mereka memiliki keterampilan yang diperlukan untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data mentah dan menafsirkan korelasi data kompleks yang mungkin tidak jelas bagi pengguna rata-rata. Sementara kecerdasan buatan dan teknologi lainnya telah membuat langkah signifikan dalam beberapa tahun terakhir, masih ada kebutuhan akan ilmuwan data manusia yang dapat membawa perspektif unik ke meja.

Komunitas Ilmu Data memainkan peran penting dalam memajukan pemahaman kita tentang data dan menciptakan alat baru untuk analisis dan penemuan di dunia BI yang terus berkembang ini. ekonomi algoritma mendorong komunitas bisnis menuju "wawasan" dari informasi sederhana. Namun, aktivitas inti yang memberikan wawasan bisnis adalah analitik, dan tanpa analitik canggih atau alat BI, bisnis akan menuju kegagalan di dunia persaingan global di masa depan. Di sinilah analitik tersemat ikut bermain. Dalam proyek analitik tertanam, pengetahuan analitik dan tenaga terampil diperlukan dari awal hingga akhir. Assisted analytics akan dibutuhkan bersamaan dengan self-service di dunia bisnis yang semakin kompetitif.

Platform analitik swalayan dianggap sebagai "pedang bermata dua". Meskipun kemudahan dan kekuatan BI swalayan tidak dapat disangkal, pemeliharaan jangka panjang dari platform ini dalam hal keamanan data, Tata Kelola Data, dan tumpahan data menimbulkan tantangan besar. Implikasinya adalah tim TI yang sangat terampil akan diminta untuk memelihara sistem ini.

Risiko dan Manfaat Self-Service BI

Manfaat terbesar dari analitik swalayan dan platform BI adalah memberdayakan pengguna bisnis biasa untuk menjadi ilmuwan data warga. Saat menjalankan fungsi sehari-hari mereka dalam batasan waktu yang ketat, pengguna bisnis pasti menemukan platform layanan mandiri yang praktis dan mudah diakses  pekerjaan mereka selesai tanpa banyak keributan.

Kelemahan atau “risiko” terbesar dari platform swalayan adalah pengguna mungkin gagal memperoleh wawasan dari data yang tersedia, salah menafsirkan hasil, atau salah menerapkan wawasan. Sementara pakar data manusia mengetahui cara berbicara dengan mesin jika terjadi masalah, rata-rata pengguna bisnis tidak memiliki keterampilan seperti itu. Dalam banyak situasi, ilmuwan data warga masih terpaksa beralih ke ilmuwan data nyata untuk mendapatkan bantuan dan dukungan.

Ledakan data, peningkatan tipe data, teknologi baru, dan cloud telah diperparah tantangan analitik swalayan, terlepas dari persiapan data dan alat akses data. Selain itu, ada masalah yang perlu ditangani yang melibatkan keamanan data dan Tata Kelola Data dalam platform analitik swalayan. Semua mengatakan, kasus yang kuat dapat dibuat untuk "kerangka kerja BI terdistribusi" dengan perhatian penuh pada masalah keamanan dan tata kelola.

Kesimpulan

Di dunia analitik swalayan, ilmuwan data masih diperlukan untuk meningkatkan kecerdasan bisnis dan membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Sementara platform analitik swalayan memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisis data mereka sendiri, itu dibatasi oleh pengetahuan pengguna tentang metodologi analitik. Ilmuwan data dapat meningkatkan aktivitas BI dengan menggunakan analitik prediktif dan alat canggih ML untuk menghasilkan wawasan prediktif. 

Dalam dunia analitik swalayan, pelaku bisnis sekarang lebih bertanggung jawab atas kebutuhan data mereka sendiri. Namun, mereka masih membutuhkan tim ahli data untuk memberikan solusi. Ilmuwan data masih penting di dunia ini, karena pengguna membutuhkan mereka untuk memiliki informasi di ujung jari mereka ketika mereka mengajukan pertanyaan.

Sementara alat analitik swalayan dapat membantu pengguna bisnis melakukan tugas analitik dasar, ilmuwan data diperlukan untuk membantu pengguna yang sama ini melakukan tugas yang lebih kompleks dan melakukan analitik mendalam. 

Gambar yang digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock.com

Stempel Waktu:

Lebih dari DATAVERSITAS