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为什么IT工作的未来可能会给技术人员

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公民数据科学家的趋势弥补了技能的不足

自助分析工具正在推动公民数据科学家趋势,帮助公司弥补市场中缺乏分析技能,并使分析更容易获得。

毫无疑问,数据科学一直是一些企业的游戏。但数据科学家们,幕后的魔术师,仍然难以捉摸。所以,不仅仅是追求无法实现的,一些企业正在选择将数据科学的力量掌握在商业团队的手中。

“我希望[经理]能够在不需要雇用数据科学家的情况下获得答案,”Envision Technology Advisors Llc的所有者,IT咨询公司R.I.I。

这种情绪今天变得更加普遍。由于数据科学家的稀缺以及雇佣数据科学家的高昂价格,许多企业选择让企业用户自己获得数据。这种公民数据科学家趋势由于新兴的工具,自动化了大部分数据科学过程

例如,Envision使用SiSense的工具不断地评论数据集并警告业务用户在数据中的有趣功能,例如异常值或随时间的统计学上显着的变化。这对更密集的数据科学活动来说并不是那么多,喜欢机器学习,但它们是通常涉及一些高级数学的任务。通过自动化,任何人都可以获得曾经要求涉及数据科学家的见解。

“对于大多数数据应用程序,你必须是一名数据科学家,”纳普说。“你必须去发现一个问题,并挖掘答案。”

但是,他补充说,新的分析工具减少了动手操作数据科学的需要。

数据民主化打破了孤岛

纳普说,这种方法的优点之一是打破了“竖井”。没有数据团队为业务单位处理报表,业务单位本身可能使用自己的工具并开发不同的报表。相反,每个人都对使用数据负有一定责任,而且每个人都使用相同的工具。

但是,仅仅因为分析在公民数据科学家商店是自动化的,并不意味着自助服务是严格意义上的商业首创。Olga Polyakov在哥伦比亚波哥大的大学预备学校Colegio Nueva Granada经营Tibco Spotfire自助分析部署,她说如果没有it的参与,她无法做到这一点。

“这不是一家人的商店,”学校的评估数据分析师Polyakov说。

Polyakov使用Spotfire生成报表跟踪学生在标准化考试和学习目标上的进步,使她能够看到当前的成绩与长期趋势的对比。

波利亚科夫的主要背景是教育和研究,她说,虽然分析可能变得复杂,但她可以处理所有这些。但技术方面的东西更具挑战性。她依靠IT部门管理学校服务器上的软件,并根据需要安装更新。

公民数据科学没有自由

这是整个公民数据科学家的大小写之一移动。虽然现在从数据中提取深度见解不需要博士学位,但在后端运行确实需要一些技术知识。

Gartner的分析师吉姆•黑尔(Jim Hare)表示,另一个重要警告是,自助数据科学工具只能帮助一项业务到目前为止。

“限制是,如果你试图做一些切削刃的事情,这些工具没有它,”他说。“但如果你试图做一些基本的东西,就像线性回归一样,你可以做到这一点。”

出于这个原因,Hare没有看到自助式分析工具替换数据科学家很快。企业通过使用这些工具来获得最大的收益增强数据科学家,允许它们在整个组织中扩展数据科学能力。

“企业正在寻找这些更容易使用的公民数据科学平台,”Hare说。他们可以将拥有一些统计技能的人用于运营用例中。”

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