Self Servis Analitik Dünyasında Veri Bilimcilerine İhtiyaç Var mı? – VERİ SAYISI

Dünya giderek daha fazla veri odaklı hale geldikçe, işletmeler, iş kullanıcılarının kendi veri analizi görevlerini gerçekleştirmelerini sağlamak için self servis analitiklere yöneliyor. Self servis analitiğinde, iş kullanıcıları, BT personeli veya veri bilimcilerinden yardım veya destek almadan verilere erişebilir ve bunları analiz edebilir. Makine öğrenimi destekli analitik platformlarına doğrudan erişim, müşteri davranışını analiz ederek veya eğilimleri gerçek zamanlı olarak belirleyerek daha iyi iş kararları almalarına olanak tanır. 

Son beş yılda, tam otomatik ve yarı otomatik yazılım sistemleri daha güvenilir analytics ve iş zekası (BI) raporları, insan verisi bilimcilerinden daha fazladır. Yapay zeka destekli BI teknolojisi tam self servise doğru ilerlerken, Veri Bilimi topluluğundaki genel bir endişe, bir sürekli büyüyen self servis analitik dünyası, insan verisi bilimcileri, süper akıllı analitiğin ve iş zekası araçlarının varlığı nedeniyle demode olacak.

Self Servis Analitik ve İş Zekası Bir Efsane mi?

Şu anda birçok analitik ve iş zekası görevi, özellikle aşağıdakiler tarafından desteklenenler olmak üzere, yarı otomatik veya tam otomatik analitik platformları tarafından yürütülmektedir: AI ve makine öğrenimi (ML) araçları. Yakın zamana kadar gelişmiş makine öğrenimi özellikli araçlar birçok görevi üstlenene kadar insan veri bilimcilerinin veri madenciliği alanına hakim olduklarını belirtmek ilginçtir. Veri madenciliği teknikleri Yıllardır insan uzmanlar tarafından yakından korunan yazılımların yerini birdenbire gelişmiş makine öğrenimi araçları aldı. Bu araçlar, verilerdeki kalıpları algılayabilir, korelasyon kurabilir ve sıradan iş kullanıcılarının ihtiyaç duyduğu gerekli içgörüleri çıkarabilir.

Her büyüklükteki mevcut işletme rutin olarak paketlenmiş olarak kullandığından, self servis BI bir efsane değildir. makine öğrenme algoritmaları karlı karar verme için. Algoritma ekonomisi kalıcıdır. İş analitiği için paket algoritmalar kullanmanın iki bariz avantajı vardır: maliyet ve anında kullanılabilirlik.

Self-servis iş zekası dünyasını uzun zaman önce tanımlayan iki belirgin eğilim hâlâ görünür durumdadır: kodlama analitiği işlevi yerine tıklama düğmesi analitiğine duyulan derin hayranlık ve sanal veri havuzlarına duyulan ilgi.

Self Servis Analitik Dünyasında Veri Bilimcilerinin Rolü

"Veri kültürü" hızla yayılırken, veri bilimcileri her türden kullanıcıya daha hızlı ve daha doğru çözümler sunmak için teknolojiden yararlanarak işletmeye değer katmaya devam ediyor.

Self servis BI devrimi, veri bilimcilerini diğer çalışanlarla karmaşık analitik sorunlarını tartıştıkları iş koridoruna getiriyor. muazzam büyüme vatandaş veri bilimcileri ve makine öğrenimi araçları, self servis analitiğinin ve self servis BI'nın yükselmesine neden oldu. Bu DATAVERSITY® makale, günümüzde self servis BI'nın iş uygulamalarına yönelik gerçek hayattan bir yolculuğu anlatıyor. Otomatikleştirilmiş bulut tabanlı araçların, iş analitiği ve veri bilimcilerin rollerini kaptığına ve bunları vatandaş veri bilimcilerin ellerine verdiğine işaret ediyor. Bununla birlikte, yalnızca bir veri bilimcisi, akıllı platformlardan elde edilen "ham zeka" ile gösterge tablolarında parıldayan karar vermeye uygun içgörüler arasındaki boşluğu doldurmaya yetkilidir. Ortalama bir iş kullanıcısı, self servis dünyasında verileri filtrelemekten ve gruplandırmaktan biraz daha fazlasını başarabilir, ancak gelişmiş görselleştirme görevlerini gerçekleştiremez.

Hala veri hazırlama ve çıkarma otomatikleştirilmiş BI platformlarındaki en büyük zorluklar ve Hadoop gibi birçok ilgili teknoloji arasındaki karmaşık karşılıklı ilişkiler, Büyük veri, ve veri keşfi, self servis dünyasında teknoloji erişimi, kullanımı ve kavrayışı için bir tehdit oluşturmaktadır. "Yardımlı BI", self servis iş zekasının geleceğini tanımlamak için daha iyi bir terim olabilir. Ayrıca, veri güvenliği ve Veri Yönetişimi, işletmelerin daha gelişmiş BI platformları arasında seçim yapmak zorunda kaldığı self-servis BI dünyasında zorlu konular haline geldi. pahalı ve iyi eğitimli veri uzmanları.

Yurttaş Veri Bilimcilerinin Yükselişi Self Servis Analizinde

Bugün sıradan iş kullanıcıları, işlerini hızlı ve kolay bir şekilde yapmak için self servis platformlara ihtiyaç duyuyor. Self-servis BI'a doğru bu dönüşümsel iş kaymasının en önemli nedeni, McKinsey tarafından yıllar önce tahmin edilen Veri Bilimi mesleğinde yaklaşmakta olan yetenek açığıydı.

İşletmeler çok hızlı bir şekilde bu insan gücü açığına yönelik çözümleri keşfetmeye başladı; bunlardan biri şirket içi ihtiyaçlarını karşılamak için self servis analitiği ve BI platformları tedarik etmek, inşa etmek ve dağıtmaktı. Tabii ki, birleştirme teknolojileri gibi bulut, IoT ve büyük veri ayrıca uzun vadede self servis platformların "yaşayabilirliğini" güçlendirdi. Bu yeni geliştirilen, kendi kendini yöneten analitik dünyasında, vatandaş veri bilimcisi, eğitimli veri bilimcisi için bir ortak ve işbirlikçi olarak görülüyor.

Kendi Kendini Düşünen İş Zekası Platformunda İşbirlikçi Olarak Veri Bilimcisi

Şu anda, iş zekası çözümleri birbirinden tamamen farklı iki tüketici segmentine hitap ediyor: sıradan iş kullanıcıları ve profesyonel BT ekipleri. İş kullanıcıları, rutin analitik veya BI görevlerinde kendi kendine yetme konusunda heyecanlanırken, BT ekibi üyeleri, otomatik veya yarı otomatik BI araçlarının kullanımıyla derin içgörülerin daha hızlı çıkarılması konusunda da heveslidir.

An AnalyticsInsights.net makale, vatandaş veri bilimcisinin ani yükselişiyle insan veri bilimcilerinin işletmeden kaybolup kaybolmayacağını araştırıyor. Bu makalede, ortalama bir işletme kullanıcısının süper güçlü makine öğrenimi platformlarıyla birlikte sonunda Veri Bilimi topluluğunun yerini tamamen değiştirebileceği bir günün geleceğine dair güçlü bir ipucu var. 

Dünya Ekonomik Forumu'na göre, son teknolojik aksamalar dünya çapında beyaz yakalı işleri tehdit etse de, uzun vadede self servis iş zekası platformlarına yardımcı olmak için veri analistlerine talep olacak.

Self Servis İş Zekası mı yoksa Destekli İş Zekası mı: Hangisi Daha Ulaşılabilir?

İşletmelerin analiz dünyasında başarılı olabilmeleri için hem teknolojiden hem de iş süreçlerinden anlayan kullanıcılar bulmaları gerekiyor. Akıllı analitik dünyasında işletmeler, sürekli olarak ürettikleri devasa miktarda veriyi anlamlandırmalarına yardımcı olacak araç ve çözümlerin peşindedir. Bununla birlikte, yanlış yönetilen analiz süreçleri, yanlış içgörülere ve zayıf karar vermeye yol açabilir. 

İşte burada ihtiyaç duyulan veri bilimcileri devreye giriyor - ham verilerden anlamlı içgörüler çıkarmak ve ortalama bir kullanıcı için açık olmayabilecek karmaşık veri korelasyonlarını yorumlamak için gerekli becerilere sahipler. Yapay zeka ve diğer teknolojiler son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, tabloya benzersiz bir bakış açısı getirebilecek insan veri bilimcilerine hâlâ ihtiyaç var.

Veri Bilimi topluluğu, sürekli gelişen bu BI dünyasında veri anlayışımızı ilerletmede ve analiz ve keşif için yeni araçlar oluşturmada önemli bir rol oynar. algoritma ekonomisi iş topluluklarını sade bilgilerden "içgörülere" doğru itiyor. Bununla birlikte, iş içgörüleri sağlayan temel faaliyet analitiktir ve gelişmiş analitik veya BI araçları olmadan işletmeler, geleceğin küresel rekabet dünyasında başarısızlığa doğru yol alacaktır. burası gömülü analitik oyuna gel. Gömülü bir analitik projesinde, başından sonuna kadar analitik bilgisi ve yetenekli insan gücü gerekir. Giderek daha rekabetçi hale gelen iş dünyasında self servis ile birlikte destekli analitiğe ihtiyaç duyulacaktır.

Self servis analitik platformları "iki ucu keskin kılıç" olarak algılanıyor. Self-servis BI'nın kolaylığı ve gücü inkar edilemez olsa da, bu platformların veri güvenliği, Veri Yönetişimi ve veri sızıntısı açısından uzun vadeli sürdürülebilirliği büyük bir zorluk teşkil ediyor. Bunun anlamı, bu sistemlerin bakımını yapmak için çok yetenekli BT ekiplerinin gerekli olacağıdır.

Self Servis İş Zekasının Riskleri ve Faydaları

Self servis analitiğinin ve BI platformunun en büyük yararı, sıradan iş kullanıcılarını yurttaş veri bilimcileri olmaları için güçlendirmesidir. İş kullanıcıları, günlük işlevlerini katı zaman kısıtlamaları içinde yerine getirirken, self servis platformları kesinlikle kullanışlı ve erişilebilir bulmaktadır.  işlerini fazla uğraştırmadan hallettiler.

Bir self servis platformun en büyük dezavantajı veya "riski", kullanıcıların mevcut verilerden içgörü elde edememesi, sonuçları yanlış yorumlayabilmesi veya içgörüleri yanlış uygulayabilmesidir. İnsan verisi uzmanı sorun anında makineyle nasıl konuşulacağını bilirken, ortalama bir iş kullanıcısının böyle bir becerisi yoktur. Birçok durumda yurttaş veri bilimci, yardım ve destek için gerçek veri bilimcilere başvurmak zorunda kalır.

Veri patlaması, artan veri türleri, gelişen teknolojiler ve bulut bileşik hale getirmek veri hazırlama ve veri erişim araçlarına rağmen self servis analitiğin zorlukları. Ayrıca, self servis analitik platformlarında veri güvenliği ve Veri Yönetişimi ile ilgili olarak ele alınması gereken sorunlar vardır. Tüm bunlar, güvenlik ve yönetişim konularına tüm dikkatin verildiği "dağıtılmış bir BI çerçevesi" için güçlü bir örnek teşkil edebilir.

Sonuç

Self servis analitik dünyasında, iş zekasını geliştirmek ve şirketlerin daha iyi iş kararları almasına yardımcı olmak için veri bilimcilerine hâlâ ihtiyaç duyulmaktadır. Self servis analitik platformları, kullanıcıların verilere kendi başlarına erişmesine ve bunları analiz etmesine izin verirken, kullanıcının analitik metodolojiler hakkındaki bilgisi ile sınırlıdır. Veri bilimcileri, tahmine dayalı içgörüler oluşturmak için tahmine dayalı analitiği ve makine öğrenimi güçlü araçlarını kullanarak BI etkinliklerini geliştirebilir. 

Self servis analitik dünyasında, iş adamları artık kendi veri ihtiyaçları için daha fazla sorumluluk alıyor. Ancak yine de çözüm bulmak için veri uzmanlarından oluşan ekiplere ihtiyaçları var. Veri bilimcileri bu dünyada hala önemlidir, çünkü kullanıcılar soru sorduklarında bilgilerin parmaklarının ucunda olmasına ihtiyaç duyarlar.

Self servis analiz araçları, iş kullanıcılarının temel analitik görevlerini yerine getirmesine yardımcı olabilirken, aynı kullanıcıların daha karmaşık görevleri gerçekleştirmesine ve derinlemesine analiz yapmasına yardımcı olmak için veri bilimcilere ihtiyaç vardır. 

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• EVM Finans. Merkezi Olmayan Finans için Birleşik Arayüz. Buradan Erişin.
• Kuantum Medya Grubu. IR/PR Güçlendirilmiş. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-scientists-needed-self-service-analytics-world/