นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นในโลกการวิเคราะห์แบบบริการตนเองหรือไม่? – ฐานข้อมูล

ในขณะที่โลกขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ธุรกิจต่างๆ ก็หันมาใช้การวิเคราะห์แบบบริการตนเองเพื่อให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลของตนเองได้ ในการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องช่วยเหลือหรือสนับสนุนจากบุคลากรด้านไอทีหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเข้าถึงโดยตรงไปยังแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย ML ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นโดยการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าหรือโดยการระบุแนวโน้มในแบบเรียลไทม์ 

ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา ระบบซอฟต์แวร์อัตโนมัติเต็มรูปแบบและกึ่งอัตโนมัติได้ส่งมอบความน่าเชื่อถือมากขึ้น การวิเคราะห์ และรายงานข่าวกรองธุรกิจ (BI) มากกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมนุษย์ เนื่องจากเทคโนโลยี BI ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์มุ่งสู่การบริการตนเองเต็มรูปแบบ ข้อกังวลทั่วไปในชุมชน Data Science ก็คือไม่ว่าจะอยู่ใน โลกของการวิเคราะห์แบบบริการตนเองที่เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของมนุษย์จะล้าสมัยเนื่องจากมีเครื่องมือวิเคราะห์และ BI ที่ชาญฉลาดเป็นพิเศษ

การวิเคราะห์แบบบริการตนเองและข่าวกรองธุรกิจเป็นเรื่องเข้าใจผิดหรือไม่?

ปัจจุบัน งานด้านการวิเคราะห์และข่าวกรองธุรกิจจำนวนมากได้รับการจัดการโดยแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบกึ่งอัตโนมัติหรืออัตโนมัติเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนโดย AI และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะทราบว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมนุษย์ครองพื้นที่ของการทำเหมืองข้อมูล จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ เครื่องมือที่เปิดใช้งาน ML ขั้นสูงได้เข้ามาแทนที่งานหลายอย่าง เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล การดูแลอย่างใกล้ชิดโดยผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์เป็นเวลาหลายปีได้ถูกแทนที่ด้วยเครื่องมือ ML ขั้นสูงอย่างกะทันหัน เครื่องมือเหล่านี้สามารถตรวจจับรูปแบบในข้อมูล สร้างความสัมพันธ์ และแยกข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นตามที่ผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปต้องการ

BI แบบบริการตนเองไม่ใช่ความเชื่อผิดๆ เนื่องจากปัจจุบันธุรกิจทุกขนาดใช้แพ็กเกจเป็นประจำ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อการตัดสินใจอย่างมีกำไร เศรษฐกิจอัลกอริทึมอยู่ที่นี่ มีข้อดีที่ชัดเจนสองประการของการใช้อัลกอริทึมที่อัดแน่นสำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ: ค่าใช้จ่ายและความพร้อมใช้งานในทันที

แนวโน้มสองประการที่กำหนดนิยามให้กับระบบข่าวกรองธุรกิจแบบบริการตนเองเมื่อนานมาแล้วยังคงมองเห็นได้: ความหลงใหลอย่างลึกซึ้งกับการวิเคราะห์ด้วยปุ่มคลิกมากกว่าการเข้ารหัสฟังก์ชันการวิเคราะห์ และความหมกมุ่นอยู่กับที่เก็บข้อมูลเสมือนจริง

บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง

ในขณะที่ “วัฒนธรรมข้อมูล” กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจโดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อมอบโซลูชันที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นแก่ผู้ใช้ทุกประเภท

การปฏิวัติ BI แบบบริการตนเองนำนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาสู่ทางเดินธุรกิจ ซึ่งพวกเขาจะหารือเกี่ยวกับปัญหาการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนกับพนักงานคนอื่นๆ การเติบโตอย่างมากของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมือง และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงส่งผลให้มีการวิเคราะห์แบบบริการตนเองและ BI แบบบริการตนเองเพิ่มขึ้น นี้ ดาต้าเวอร์ซิตี้® บทความอธิบายการเดินทางในชีวิตจริงสู่การดำเนินธุรกิจของ BI แบบบริการตนเองในปัจจุบัน ชี้ให้เห็นว่าเครื่องมืออัตโนมัติที่ทำงานบนคลาวด์ได้ดึงบทบาทของการวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปไว้ในมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมือง อย่างไรก็ตาม มีเพียงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้นที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในการเชื่อมช่องว่างระหว่าง "ข้อมูลอัจฉริยะดิบ" ที่ดึงมาจากแพลตฟอร์มอัจฉริยะและข้อมูลเชิงลึกที่เป็นมิตรต่อการตัดสินใจที่ฉายผ่านแดชบอร์ด ผู้ใช้ทางธุรกิจโดยเฉลี่ยอาจทำได้มากกว่าแค่การกรองและจัดกลุ่มข้อมูลในโลกแบบบริการตนเอง แต่ไม่สามารถบรรลุงานการแสดงภาพขั้นสูงได้

การเตรียมข้อมูลและการดึงข้อมูลยังคงอยู่ ยังคงเป็นความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในแพลตฟอร์ม BI อัตโนมัติ และความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องมากมาย เช่น Hadoop ข้อมูลใหญ่, และการค้นพบข้อมูลเป็นภัยคุกคามต่อการเข้าถึงเทคโนโลยี การใช้งาน และความเข้าใจในโลกแห่งการบริการตนเอง “Assisted BI” อาจเป็นคำที่ดีกว่าในการอธิบายอนาคตของระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบบริการตนเอง นอกจากนี้ ความปลอดภัยของข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูลกลายเป็นประเด็นที่ท้าทายในโลก BI แบบบริการตนเอง ซึ่งองค์กรต่างๆ ต้องเลือกระหว่างแพลตฟอร์ม BI ขั้นสูงหรือ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลราคาแพงและผ่านการฝึกอบรมมาอย่างดี

การเพิ่มขึ้นของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมือง ในการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง

ทุกวันนี้ ผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปต้องการแพลตฟอร์มแบบบริการตนเองเพื่อให้งานของพวกเขาเสร็จอย่างรวดเร็วและง่ายดาย เหตุผลสูงสุดสำหรับการเปลี่ยนแปลงธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปไปสู่ ​​BI แบบบริการตนเองคือช่องว่างด้านความสามารถที่กำลังจะเกิดขึ้นในวิชาชีพด้าน Data Science ที่ McKinsey คาดการณ์ไว้เมื่อหลายปีก่อน

อย่างรวดเร็ว ธุรกิจต่างๆ เริ่มสำรวจโซลูชันสำหรับช่องว่างด้านกำลังคน ซึ่งหนึ่งในนั้นคือการจัดหา สร้าง และปรับใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบบริการตนเองและ BI เพื่อเติมเต็มความต้องการภายในองค์กร แน่นอนว่าการผสานเทคโนโลยีเช่น เมฆ, IoT และ ข้อมูลขนาดใหญ่ ยังเสริมความแข็งแกร่งให้กับ “ความมีชีวิต” ของแพลตฟอร์มแบบบริการตนเองในระยะยาว ในโลกของการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองที่พัฒนาขึ้นใหม่นี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมืองถูกมองว่าเป็นหุ้นส่วนและผู้ทำงานร่วมกันสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในฐานะผู้ทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์ม BI ที่คิดด้วยตนเอง

ปัจจุบัน โซลูชันข่าวกรองธุรกิจรองรับกลุ่มผู้บริโภคสองกลุ่มที่แตกต่างกันอย่างมาก ได้แก่ ผู้ใช้ธุรกิจทั่วไปและทีมไอทีมืออาชีพ ในขณะที่ผู้ใช้ทางธุรกิจรู้สึกตื่นเต้นกับการพึ่งพาตนเองในการวิเคราะห์ตามปกติหรืองาน BI สมาชิกในทีมไอทีก็กระตือรือร้นที่จะดึงข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้นด้วยการใช้เครื่องมือ BI อัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติ

An AnalyticsInsights.net บทความสำรวจว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมนุษย์จะหายไปจากองค์กรด้วยการเพิ่มขึ้นของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลพลเมืองอย่างกะทันหันหรือไม่ มีคำแนะนำที่ชัดเจนในบทความนี้ว่าในที่สุดวันหนึ่งจะมาถึงเมื่อผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปพร้อมกับแพลตฟอร์ม ML ที่ทรงพลังอาจเข้ามาแทนที่ชุมชน Data Science โดยสิ้นเชิง 

จากข้อมูลของ World Economic Forum แม้ว่าการหยุดชะงักทางเทคโนโลยีล่าสุดกำลังคุกคามงานปกขาวทั่วโลก นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นที่ต้องการในระยะยาวเพื่อช่วยเหลือแพลตฟอร์มข่าวกรองธุรกิจแบบบริการตนเอง

Self-Service BI หรือ Assisted BI: อันไหนทำได้มากกว่ากัน?

ธุรกิจจำเป็นต้องค้นหาผู้ใช้ที่เข้าใจทั้งเทคโนโลยีและกระบวนการทางธุรกิจเพื่อให้มั่นใจว่าจะประสบความสำเร็จในโลกแห่งการวิเคราะห์ ในโลกของการวิเคราะห์อัจฉริยะ ธุรกิจต่างๆ มักจะค้นหาเครื่องมือและโซลูชันที่จะช่วยให้พวกเขาเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลที่พวกเขาสร้างขึ้น อย่างไรก็ตาม กระบวนการวิเคราะห์ที่มีการจัดการที่ไม่ถูกต้องอาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจที่ไม่ดี 

นี่คือจุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการเข้ามา พวกเขามีทักษะที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลดิบและตีความความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่ชัดเจน แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีอื่น ๆ จะมีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังมีความจำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมนุษย์ที่สามารถนำมุมมองที่ไม่เหมือนใครมาสู่ตารางได้

ชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาความเข้าใจข้อมูลของเราและสร้างเครื่องมือใหม่สำหรับการวิเคราะห์และค้นพบในโลก BI ที่พัฒนาตลอดเวลา เศรษฐกิจอัลกอริทึม กำลังผลักดันชุมชนธุรกิจไปสู่ ​​"ข้อมูลเชิงลึก" จากข้อมูลธรรมดา อย่างไรก็ตาม กิจกรรมหลักที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจคือการวิเคราะห์ และหากไม่มีการวิเคราะห์ขั้นสูงหรือเครื่องมือ BI ธุรกิจต่างๆ จะพบกับความล้มเหลวในโลกอนาคตของการแข่งขันระดับโลก นี่คือที่ การวิเคราะห์แบบฝังตัว เข้ามาเล่น ในโครงการการวิเคราะห์แบบฝัง จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการวิเคราะห์และบุคลากรที่มีทักษะตั้งแต่ต้นจนจบ จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์แบบช่วยเหลือควบคู่ไปกับการบริการตนเองในโลกธุรกิจที่มีการแข่งขันสูงขึ้นเรื่อยๆ

แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบบริการตนเองถูกมองว่าเป็น “ดาบสองคม” แม้ว่าความง่ายดายและพลังของ BI แบบบริการตนเองจะปฏิเสธไม่ได้ แต่ความสามารถในการบำรุงรักษาระยะยาวของแพลตฟอร์มเหล่านี้ในแง่ของความปลอดภัยของข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูล และการรั่วไหลของข้อมูลถือเป็นความท้าทายครั้งใหญ่ ความหมายคือทีมไอทีที่มีทักษะสูงจะต้องบำรุงรักษาระบบเหล่านี้

ความเสี่ยงและประโยชน์ของ BI แบบบริการตนเอง

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของการวิเคราะห์แบบบริการตนเองและแพลตฟอร์ม BI คือช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจทั่วไปกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมือง ในขณะที่ปฏิบัติหน้าที่ประจำวันภายในเวลาที่จำกัด ผู้ใช้ทางธุรกิจพบว่าแพลตฟอร์มแบบบริการตนเองนั้นสะดวกและเข้าถึงได้อย่างแน่นอน  งานของพวกเขาทำได้โดยไม่ต้องยุ่งยากมากนัก

ข้อเสียหรือ "ความเสี่ยง" ที่ใหญ่ที่สุดของแพลตฟอร์มแบบบริการตนเองคือผู้ใช้อาจไม่ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีอยู่ ตีความผลลัพธ์ผิด หรือใช้ข้อมูลเชิงลึกในทางที่ผิด ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมนุษย์รู้วิธีพูดคุยกับเครื่องในกรณีที่เกิดปัญหา ผู้ใช้ทางธุรกิจโดยเฉลี่ยไม่มีทักษะดังกล่าว ในหลาย ๆ สถานการณ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมืองยังคงถูกบังคับให้หันไปหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจริงเพื่อขอความช่วยเหลือและสนับสนุน

การระเบิดของข้อมูล การเพิ่มประเภทข้อมูล เทคโนโลยีเกิดใหม่ และระบบคลาวด์ ได้ทบต้น ความท้าทายของการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง แม้จะมีการเตรียมข้อมูลและเครื่องมือเข้าถึงข้อมูลก็ตาม นอกจากนี้ยังมีปัญหาที่ต้องจัดการที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูลในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง จากทั้งหมดที่กล่าวมา สามารถสร้างกรณีที่แข็งแกร่งสำหรับ "กรอบงาน BI แบบกระจาย" โดยให้ความสนใจอย่างเต็มที่ในประเด็นด้านความปลอดภัยและการกำกับดูแล

สรุป

ในโลกของการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงมีความจำเป็นในการปรับปรุงข่าวกรองธุรกิจและช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น แม้ว่าแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบบริการตนเองจะอนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตนเอง แต่ก็ถูกจำกัดโดยความรู้ของผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถปรับปรุงกิจกรรม BI ได้โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเครื่องมือไฟฟ้า ML เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ 

ในโลกของการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง ปัจจุบัน นักธุรกิจต้องรับผิดชอบต่อความต้องการข้อมูลของตนเองมากขึ้น อย่างไรก็ตาม พวกเขายังคงต้องการทีมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเพื่อหาทางออก นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังคงมีความสำคัญในโลกนี้ เนื่องจากผู้ใช้ต้องการให้มีข้อมูลเพียงปลายนิ้วสัมผัสเมื่อถามคำถาม

แม้ว่าเครื่องมือการวิเคราะห์แบบบริการตนเองสามารถช่วยผู้ใช้ทางธุรกิจในการดำเนินการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานได้ แต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความจำเป็นในการช่วยผู้ใช้กลุ่มเดียวกันนี้ทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นและดำเนินการวิเคราะห์เชิงลึก 

รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock.com

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• การเงิน EVM ส่วนต่อประสานแบบครบวงจรสำหรับการเงินแบบกระจายอำนาจ เข้าถึงได้ที่นี่.
• กลุ่มสื่อควอนตัม IR/PR ขยาย เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/data-scientists-needed-self-service-analytics-world/