在一次研討會(huì)上，Yellowfin公司首席執(zhí)行官Glen Rabie認(rèn)為，雖然許多分析師可能擔(dān)心他們會(huì)被自動(dòng)化和人工智能所取代，但數(shù)據(jù)分析師的角色將對(duì)業(yè)務(wù)和所需技能的廣泛性產(chǎn)生重要影響。Yellowfin公司是一家分析和商業(yè)智能軟件公司，致力于幫助企業(yè)了解他們的數(shù)據(jù)。Rabie對(duì)數(shù)據(jù)充滿熱情，并通過分析提高業(yè)務(wù)績(jī)效。在創(chuàng)立Yellowfin公司之前，他曾在澳大利亞國(guó)民銀行擔(dān)任過多個(gè)職位，其中包括高級(jí)電子商務(wù)顧問和全球員工自助服務(wù)經(jīng)理。Rabie擁有墨爾本大學(xué)的商業(yè)碩士學(xué)位。

將人工智能、自動(dòng)化和數(shù)據(jù)講故事引入分析領(lǐng)域不僅會(huì)對(duì)分析的最終用戶產(chǎn)生直接影響，還會(huì)對(duì)在該領(lǐng)域工作的人員產(chǎn)生直接影響。雖然許多分析師可能擔(dān)心它們會(huì)被自動(dòng)化和人工智能所取代，但相信數(shù)據(jù)分析師的角色將會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)和所需技能的廣泛性產(chǎn)生重大影響。

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)分析師花了大量時(shí)間來完成一些平凡而重復(fù)的任務(wù)，例如準(zhǔn)備分析數(shù)據(jù)、創(chuàng)建報(bào)表和儀表盤，然后使用這些任務(wù)人工搜索數(shù)據(jù)中有意義的更改。使用傳統(tǒng)的分析和商業(yè)智能工具，分析師無法探索其數(shù)據(jù)的每一種組合或排列。如果他們真的找到了感興趣的東西，他們?nèi)绾未_定它在統(tǒng)計(jì)上是否相關(guān)，是否對(duì)企業(yè)有意義?自動(dòng)化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的引入解決了這些問題。它減少了尋找洞察力的時(shí)間，隨后為分析師解釋其發(fā)現(xiàn)增加價(jià)值留下了更多的時(shí)間。這將需要分析人員變得精通業(yè)務(wù)(了解業(yè)務(wù)，而不僅僅是數(shù)據(jù))和提高識(shí)字技能的故事講述者，以更好地傳達(dá)他們的發(fā)現(xiàn)。

如今，數(shù)據(jù)分析師的作用包括廣泛的數(shù)據(jù)管理和分析活動(dòng)。這包括獲取、準(zhǔn)備、清理和建模數(shù)據(jù)，然后通過創(chuàng)建報(bào)表和儀表盤為業(yè)務(wù)定制分析來支持決策。在所有這些活動(dòng)中，對(duì)業(yè)務(wù)的真正價(jià)值是那些與識(shí)別影響業(yè)務(wù)的關(guān)鍵變化或趨勢(shì)以及解釋這些信息以確定可能對(duì)業(yè)務(wù)的影響有關(guān)的活動(dòng)。

業(yè)務(wù)分析師面臨的兩難困境是，雖然解釋是他們承擔(dān)的最有價(jià)值的活動(dòng)，但他們花費(fèi)的時(shí)間最少。大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師只花費(fèi)20%的時(shí)間用于實(shí)際數(shù)據(jù)分析，80%的時(shí)間用于完成業(yè)務(wù)收益很少的任務(wù)，例如查找、清理和建模數(shù)據(jù)，這些效率極低，對(duì)業(yè)務(wù)增值不大。

這不僅僅是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備效率低下。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和可視化工具需要完全人工的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法。用戶必須從大量字段和過濾器中進(jìn)行選擇，然后在搜索模式，趨勢(shì)和異常變化時(shí)切片和切塊數(shù)據(jù)。這個(gè)人工過程非常耗時(shí)，并且極易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤和偏見，尤其是在當(dāng)今數(shù)據(jù)豐富的世界中。其結(jié)果是什么?識(shí)別業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵變化是偶然的，而不是確定的事情。這為希望確定用于決策的數(shù)據(jù)的商業(yè)領(lǐng)袖帶來了風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能和自動(dòng)化承諾從根本上改變這種范式。應(yīng)用于分析和商業(yè)智能，許多繁瑣且耗時(shí)的過程將由機(jī)器完成。使用機(jī)器學(xué)習(xí)來簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析，匹配和清理過程的智能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備將大大減少分析師為分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)所花費(fèi)的時(shí)間。這與人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)相結(jié)合，可以將一系列復(fù)雜的算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)，這將減少數(shù)據(jù)探索的時(shí)間，并發(fā)現(xiàn)相關(guān)的業(yè)務(wù)洞察。

然而，這些進(jìn)步并不意味著人工智能將取代數(shù)據(jù)分析師。人工智能非常適合自動(dòng)化，但它具有根本的局限性。機(jī)器無法理解場(chǎng)景。只有人類才有能力以復(fù)雜的術(shù)語對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行語境化，例如組織環(huán)境、外部市場(chǎng)因素、客戶動(dòng)態(tài)等等。例例如，根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的營(yíng)銷增長(zhǎng)的奇聞?shì)W事，在產(chǎn)品銷售下降趨勢(shì)中尋找意義的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人工智能可以處理的范圍，但對(duì)于人類來說，這樣做相對(duì)簡(jiǎn)單。

這種轉(zhuǎn)變的結(jié)果將使數(shù)據(jù)分析師花費(fèi)更多的時(shí)間來做機(jī)器無法做到的事情——提供場(chǎng)景和解釋數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析師將被提升到重要業(yè)務(wù)合作伙伴的數(shù)據(jù)分析師，他們將利用他們的數(shù)據(jù)素養(yǎng)技能幫助業(yè)務(wù)部門解釋數(shù)據(jù)，將發(fā)現(xiàn)的見解置于語境中，并用這些數(shù)據(jù)講述令人信服的故事。這樣做的結(jié)果是，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析師需要變得更加精通商業(yè)，并建立他們的技能。

這并不意味著重復(fù)的數(shù)據(jù)分析師工作不會(huì)消失。對(duì)于主要關(guān)注數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和儀表板構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析師來說，他們的時(shí)間將會(huì)更早地到來。但是，組織將更多地依賴那些具備技能的人員，以深入了解數(shù)據(jù)的含義。數(shù)據(jù)分析師將依靠人工智能驅(qū)動(dòng)的工具，這些工具使他們工作中的平凡方面變得更容易，這樣他們就可以將更多的時(shí)間花在高價(jià)值的活動(dòng)上，如數(shù)據(jù)解釋和講故事。因此，他們將能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)提供有意義的分析，從而做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

網(wǎng)站標(biāo)題：人工智能對(duì)數(shù)據(jù)分析師的影響
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