Nhà khoa học dữ liệu có cần thiết trong thế giới phân tích tự phục vụ không? – PHỔ THÔNG DỮ LIỆU

Khi thế giới ngày càng hướng đến dữ liệu, các doanh nghiệp đang chuyển sang phân tích tự phục vụ để cho phép người dùng doanh nghiệp thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu của riêng họ. Trong phân tích tự phục vụ, người dùng doanh nghiệp có thể truy cập và phân tích dữ liệu mà không cần sự trợ giúp hoặc hỗ trợ từ nhân viên CNTT hoặc nhà khoa học dữ liệu. Quyền truy cập trực tiếp vào các nền tảng phân tích do ML cung cấp cho phép họ đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn bằng cách phân tích hành vi của khách hàng hoặc bằng cách xác định xu hướng trong thời gian thực. 

Trong XNUMX năm qua, các hệ thống phần mềm hoàn toàn tự động và bán tự động đã mang lại độ tin cậy cao hơn phân tích và báo cáo kinh doanh thông minh (BI) hơn các nhà khoa học dữ liệu con người. Khi công nghệ BI được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo hướng tới khả năng tự phục vụ hoàn toàn, mối quan tâm chung trong cộng đồng Khoa học dữ liệu là liệu trong một thế giới phân tích tự phục vụ ngày càng phát triển, các nhà khoa học dữ liệu con người sẽ trở nên lỗi thời do sự hiện diện của các công cụ BI và phân tích siêu thông minh.

Phân tích tự phục vụ và Business Intelligence có phải là chuyện hoang đường không?

Hiện tại, nhiều nhiệm vụ phân tích và kinh doanh thông minh được xử lý bởi các nền tảng phân tích bán tự động hoặc hoàn toàn tự động, đặc biệt là các nền tảng được cung cấp bởi AI và các công cụ học máy (ML). Thật thú vị khi lưu ý rằng các nhà khoa học dữ liệu con người đã thống trị lĩnh vực khai thác dữ liệu cho đến khi các công cụ hỗ trợ ML tiên tiến gần đây đảm nhận nhiều nhiệm vụ. Kỹ thuật khai thác dữ liệu được các chuyên gia con người bảo vệ chặt chẽ trong nhiều năm nay đột nhiên bị thay thế bằng các công cụ ML tiên tiến. Những công cụ này có thể phát hiện các mẫu trong dữ liệu, thiết lập mối tương quan và trích xuất thông tin chi tiết cần thiết khi người dùng doanh nghiệp thông thường cần.

BI tự phục vụ không phải là chuyện hoang đường, vì các doanh nghiệp hiện tại thuộc mọi quy mô đang thường xuyên sử dụng BI đóng gói thuật toán học máy cho việc ra quyết định có lợi. Nền kinh tế thuật toán vẫn ở đây. Có hai lợi thế rõ ràng khi sử dụng thuật toán đóng gói để phân tích kinh doanh: chi phí và tính khả dụng tức thời.

Hai xu hướng được đánh dấu từ lâu đã xác định thế giới kinh doanh thông minh tự phục vụ vẫn có thể nhìn thấy: niềm đam mê sâu sắc với phân tích nút bấm thay vì chức năng phân tích mã hóa và mối bận tâm với kho dữ liệu ảo.

Vai trò của các nhà khoa học dữ liệu trong thế giới phân tích tự phục vụ

Trong khi “văn hóa dữ liệu” đang lan rộng nhanh chóng, các nhà khoa học dữ liệu vẫn đang tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp bằng cách tận dụng công nghệ để cung cấp các giải pháp nhanh hơn và chính xác hơn cho mọi đối tượng người dùng.

Cuộc cách mạng BI tự phục vụ đưa các nhà khoa học dữ liệu đến hành lang kinh doanh, nơi họ thảo luận các vấn đề phân tích phức tạp với các nhân viên khác. Sự phát triển vượt bậc của các nhà khoa học dữ liệu công dân và các công cụ máy học đã dẫn đến sự gia tăng của phân tích tự phục vụ và BI tự phục vụ. Cái này DỮ LIỆU® bài báo mô tả một hành trình thực tế vào thực tiễn kinh doanh của BI tự phục vụ ngày nay. Nó chỉ ra rằng các công cụ dựa trên đám mây tự động đã giành lấy vai trò của các nhà khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh và đặt chúng vào tay các nhà khoa học dữ liệu công dân. Tuy nhiên, chỉ một nhà khoa học dữ liệu mới đủ điều kiện để thu hẹp khoảng cách giữa “trí thông minh thô” được trích xuất từ ​​​​nền tảng thông minh và thông tin chi tiết thân thiện với quyết định được hiển thị qua bảng điều khiển. Người dùng doanh nghiệp trung bình có thể hoàn thành phần nào nhiều hơn là chỉ lọc và nhóm dữ liệu trong thế giới tự phục vụ, nhưng không thể đạt được các tác vụ trực quan hóa nâng cao.

Chuẩn bị và khai thác dữ liệu vẫn vẫn là những thách thức lớn nhất trong nền tảng BI tự động và mối tương quan phức tạp giữa nhiều công nghệ liên quan như Hadoop, dữ liệu lớn, và khám phá dữ liệu gây ra mối đe dọa đối với việc truy cập, sử dụng và hiểu công nghệ trong thế giới tự phục vụ. “BI được hỗ trợ” có thể là một thuật ngữ tốt hơn để mô tả tương lai của trí tuệ kinh doanh tự phục vụ. Hơn nữa, bảo mật dữ liệu và Quản trị dữ liệu hóa ra lại là những vấn đề thách thức trong thế giới BI tự phục vụ, mà các doanh nghiệp phải lựa chọn giữa các nền tảng BI tiên tiến hơn hoặc các chuyên gia dữ liệu đắt tiền và được đào tạo bài bản.

Sự trỗi dậy của các nhà khoa học dữ liệu công dân trong Phân tích tự phục vụ

Ngày nay, người dùng doanh nghiệp thông thường cần các nền tảng tự phục vụ để hoàn thành công việc của họ một cách nhanh chóng và dễ dàng. Lý do quan trọng nhất khiến doanh nghiệp chuyển đổi này chuyển hướng sang BI tự phục vụ là khoảng cách tài năng sắp xảy ra trong nghề Khoa học dữ liệu đã được McKinsey dự báo từ nhiều năm trước.

Rất nhanh chóng, các doanh nghiệp bắt đầu khám phá các giải pháp cho khoảng trống nhân lực này, một trong số đó là mua sắm, xây dựng và triển khai các nền tảng BI và phân tích tự phục vụ để đáp ứng nhu cầu nội bộ của họ. Tất nhiên, việc hợp nhất các công nghệ như điện toán đám mây, IoT và dữ liệu lớn cũng củng cố “khả năng tồn tại” của các nền tảng tự phục vụ trong thời gian dài. Trong thế giới phân tích tự điều khiển, mới được phát triển này, nhà khoa học dữ liệu công dân được coi là đối tác và cộng tác viên của nhà khoa học dữ liệu được đào tạo.

Nhà khoa học dữ liệu với tư cách là Cộng tác viên trên Nền tảng BI tự suy nghĩ

Hiện tại, các giải pháp kinh doanh thông minh phục vụ cho hai phân khúc người tiêu dùng khác nhau: người dùng doanh nghiệp thông thường và nhóm CNTT chuyên nghiệp. Mặc dù người dùng doanh nghiệp hào hứng với việc tự chủ trong các nhiệm vụ BI hoặc phân tích thông thường, nhưng các thành viên nhóm CNTT cũng hào hứng với việc khai thác nhanh hơn những hiểu biết chuyên sâu bằng cách sử dụng các công cụ BI tự động hoặc bán tự động.

An AnalyticsInsights.net bài viết khám phá liệu các nhà khoa học dữ liệu con người có biến mất khỏi doanh nghiệp với sự gia tăng đột ngột của nhà khoa học dữ liệu công dân hay không. Có một gợi ý mạnh mẽ trong bài viết này rằng một ngày cuối cùng sẽ đến khi người dùng doanh nghiệp bình thường, cùng với các nền tảng ML siêu mạnh, cuối cùng có thể thay thế hoàn toàn cộng đồng Khoa học dữ liệu. 

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, mặc dù những gián đoạn công nghệ gần đây đang đe dọa việc làm của giới văn phòng trên toàn thế giới, nhưng về lâu dài, các nhà phân tích dữ liệu sẽ có nhu cầu hỗ trợ các nền tảng kinh doanh thông minh tự phục vụ.

BI tự phục vụ hoặc BI được hỗ trợ: Cái nào khả thi hơn?

Các doanh nghiệp cần tìm những người dùng hiểu cả công nghệ và quy trình kinh doanh để đảm bảo thành công của họ trong thế giới phân tích. Trong thế giới phân tích thông minh, các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm các công cụ và giải pháp giúp họ hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ mà họ tạo ra. Tuy nhiên, các quy trình phân tích được quản lý sai có thể dẫn đến hiểu biết không chính xác và đưa ra quyết định kém. 

Đây là lúc các nhà khoa học dữ liệu cần đến – họ có các kỹ năng cần thiết để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu thô và diễn giải các mối tương quan dữ liệu phức tạp có thể không rõ ràng đối với người dùng bình thường. Mặc dù trí tuệ nhân tạo và các công nghệ khác đã đạt được những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây, nhưng vẫn cần có các nhà khoa học dữ liệu con người, những người có thể mang đến một góc nhìn độc đáo.

Cộng đồng Khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết của chúng ta về dữ liệu và tạo ra các công cụ mới để phân tích và khám phá trong thế giới BI không ngừng phát triển này. nền kinh tế thuật toán đang thúc đẩy cộng đồng doanh nghiệp hướng tới “những hiểu biết sâu sắc” từ thông tin đơn giản. Tuy nhiên, hoạt động cốt lõi mang lại hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp là phân tích và nếu không có các công cụ BI hoặc phân tích nâng cao, các doanh nghiệp sẽ thất bại trong thế giới cạnh tranh toàn cầu trong tương lai. Đây là đâu phân tích nhúng nhập cuộc. Trong một dự án phân tích nhúng, kiến ​​thức phân tích và nhân lực lành nghề được yêu cầu từ đầu đến cuối. Phân tích được hỗ trợ sẽ cần thiết cùng với tự phục vụ trong thế giới kinh doanh ngày càng cạnh tranh.

Các nền tảng phân tích tự phục vụ được coi là “con dao hai lưỡi”. Mặc dù không thể phủ nhận sự dễ dàng và sức mạnh của BI tự phục vụ, nhưng khả năng bảo trì lâu dài của các nền tảng này về mặt bảo mật dữ liệu, Quản trị dữ liệu và rò rỉ dữ liệu đặt ra một thách thức lớn. Hàm ý là các nhóm CNTT có kỹ năng cao sẽ được yêu cầu để duy trì các hệ thống này.

Rủi ro và lợi ích của BI tự phục vụ

Lợi ích lớn nhất của nền tảng BI và phân tích tự phục vụ là nó trao quyền cho người dùng doanh nghiệp bình thường trở thành nhà khoa học dữ liệu công dân. Trong khi thực hiện các chức năng hàng ngày của họ trong thời gian hạn chế nghiêm ngặt, người dùng doanh nghiệp chắc chắn thấy các nền tảng tự phục vụ tiện dụng và dễ truy cập để nhận  công việc của họ được thực hiện mà không có nhiều phiền phức.

Nhược điểm hoặc “rủi ro” lớn nhất của nền tảng tự phục vụ là người dùng có thể không rút ra được thông tin chi tiết từ dữ liệu có sẵn, hiểu sai kết quả hoặc áp dụng sai thông tin chi tiết. Trong khi chuyên gia dữ liệu con người biết cách nói chuyện với máy trong trường hợp có vấn đề, thì người dùng doanh nghiệp bình thường không có những kỹ năng như vậy. Trong nhiều tình huống, nhà khoa học dữ liệu công dân vẫn buộc phải tìm đến các nhà khoa học dữ liệu thực sự để được giúp đỡ và hỗ trợ.

Bùng nổ dữ liệu, gia tăng các loại dữ liệu, công nghệ mới nổi và đám mây đã gộp những thách thức của phân tích tự phục vụ, bất chấp các công cụ truy cập dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu. Hơn nữa, có những vấn đề cần được giải quyết liên quan đến bảo mật dữ liệu và Quản trị dữ liệu trong các nền tảng phân tích tự phục vụ. Tất cả đã nói, một trường hợp mạnh mẽ có thể được tạo ra cho một “khuôn khổ BI phân tán” với sự quan tâm đầy đủ đến các vấn đề bảo mật và quản trị.

Kết luận

Trong thế giới phân tích tự phục vụ, các nhà khoa học dữ liệu vẫn cần thiết để cải thiện trí thông minh kinh doanh và giúp các công ty đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Mặc dù các nền tảng phân tích tự phục vụ cho phép người dùng tự truy cập và phân tích dữ liệu, nhưng nó bị giới hạn bởi kiến ​​thức của người dùng về các phương pháp phân tích. Các nhà khoa học dữ liệu có thể nâng cao các hoạt động BI bằng cách sử dụng các công cụ mạnh về phân tích dự đoán và ML để tạo ra những hiểu biết dự đoán. 

Trong thế giới phân tích tự phục vụ, những người kinh doanh hiện đang chịu trách nhiệm nhiều hơn về nhu cầu dữ liệu của chính họ. Tuy nhiên, họ vẫn cần các nhóm chuyên gia dữ liệu để đưa ra giải pháp. Các nhà khoa học dữ liệu vẫn rất quan trọng trong thế giới này, vì người dùng cần họ có thông tin trong tầm tay khi họ đặt câu hỏi.

Mặc dù các công cụ phân tích tự phục vụ có thể giúp người dùng doanh nghiệp thực hiện các tác vụ phân tích cơ bản, nhưng các nhà khoa học dữ liệu là cần thiết để giúp chính những người dùng này thực hiện các tác vụ phức tạp hơn và tiến hành phân tích chuyên sâu. 

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• EVM tài chính. Giao diện hợp nhất cho tài chính phi tập trung. Truy cập Tại đây.
• Tập đoàn truyền thông lượng tử. Khuếch đại IR/PR. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/data-scientists-needed-self-service-analytics-world/