在一次研討會上，Yellowfin公司首席執(zhí)行官Glen Rabie認為，雖然許多分析師可能擔心他們會被自動化和人工智能所取代，但數(shù)據(jù)分析師的角色將對業(yè)務和所需技能的廣泛性產生重要影響。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對數(shù)據(jù)充滿熱情，并通過分析提高業(yè)務績效。在創(chuàng)立Yellowfin公司之前，他曾在澳大利亞國民銀行擔任過多個職位，其中包括高級電子商務顧問和全球員工自助服務經理。Rabie擁有墨爾本大學的商業(yè)碩士學位。

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

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)分析師花了大量時間來完成一些平凡而重復的任務，例如準備分析數(shù)據(jù)、創(chuàng)建報表和儀表盤，然后使用這些任務人工搜索數(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，他們如何確定它在統(tǒng)計上是否相關，是否對企業(yè)有意義?自動化數(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間，隨后為分析師解釋其發(fā)現(xiàn)增加價值留下了更多的時間。這將需要分析人員變得精通業(yè)務(了解業(yè)務，而不僅僅是數(shù)據(jù))和提高識字技能的故事講述者，以更好地傳達他們的發(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。這包括獲取、準備、清理和建模數(shù)據(jù)，然后通過創(chuàng)建報表和儀表盤為業(yè)務定制分析來支持決策。在所有這些活動中，對業(yè)務的真正價值是那些與識別影響業(yè)務的關鍵變化或趨勢以及解釋這些信息以確定可能對業(yè)務的影響有關的活動。

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

這不僅僅是數(shù)據(jù)準備效率低下。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行選擇，然后在搜索模式，趨勢和異常變化時切片和切塊數(shù)據(jù)。這個人工過程非常耗時，并且極易出現(xiàn)人為錯誤和偏見，尤其是在當今數(shù)據(jù)豐富的世界中。其結果是什么?識別業(yè)務數(shù)據(jù)中的關鍵變化是偶然的，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)領袖帶來了風險。

人工智能和自動化承諾從根本上改變這種范式。應用于分析和商業(yè)智能，許多繁瑣且耗時的過程將由機器完成。使用機器學習來簡化數(shù)據(jù)分析，匹配和清理過程的智能數(shù)據(jù)準備將大大減少分析師為分析準備數(shù)據(jù)所花費的時間。這與人工智能驅動的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)相結合，可以將一系列復雜的算法應用于數(shù)據(jù)，這將減少數(shù)據(jù)探索的時間，并發(fā)現(xiàn)相關的業(yè)務洞察。

然而，這些進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化，但它具有根本的局限性。機器無法理解場景。只有人類才有能力以復雜的術語對數(shù)據(jù)進行語境化，例如組織環(huán)境、外部市場因素、客戶動態(tài)等等。例例如，根據(jù)競爭對手的營銷增長的奇聞軼事，在產品銷售下降趨勢中尋找意義的能力遠遠超出了人工智能可以處理的范圍，但對于人類來說，這樣做相對簡單。

這種轉變的結果將使數(shù)據(jù)分析師花費更多的時間來做機器無法做到的事情——提供場景和解釋數(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。

這并不意味著重復的數(shù)據(jù)分析師工作不會消失。對于主要關注數(shù)據(jù)準備和儀表板構建的數(shù)據(jù)分析師來說，他們的時間將會更早地到來。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動的工具，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間花在高價值的活動上，如數(shù)據(jù)解釋和講故事。因此，他們將能夠為業(yè)務提供有意義的分析，從而做出更好的數(shù)據(jù)驅動決策。

網頁題目：人工智能對數(shù)據(jù)分析師的影響
文章鏈接：http://aaarwkj.com/news/103528.html

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