作者：Ericka Chickowski翻譯：鄒錚 來源：TechTarget中國

數(shù)據(jù)科學(xué)工具現(xiàn)在可以自動執(zhí)行各種分析過程，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型選擇等�？梢钥隙ǖ氖�，自動化會擴(kuò)展數(shù)據(jù)科學(xué)的未來范圍。

根據(jù)大多數(shù)分析和人工智能專家的說法，增強(qiáng)分析等趨勢會提高企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)科學(xué)的效率和覆蓋面。盡管分析自動化速度加快，但數(shù)據(jù)科學(xué)家的飯碗并不會丟，在很長一段時間內(nèi)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作仍將有保障。

分析與數(shù)據(jù)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)倡議組織的聯(lián)合創(chuàng)始人兼數(shù)據(jù)科學(xué)專家Usama Fayyad說：“我認(rèn)為AI和很多這些技術(shù)正在使我們的工作變得更加輕松。實際上，我根本不相信它們有能力取代我們的工作。”

Gartner的分析師預(yù)測，人工智能將在五年內(nèi)自動化50%數(shù)據(jù)科學(xué)家從事的工作。這可能更多反映的是參與數(shù)據(jù)管理和分析的勞動力數(shù)量。

Fayyad說，數(shù)據(jù)科學(xué)和分析自動化的目標(biāo)是日常機(jī)械重復(fù)的工作-即“機(jī)器比人類做得更好”的工作。例如，Gartner預(yù)測，在未來三年，數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的手動工作將減少45%，主要通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理利用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI來更有效地對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類、準(zhǔn)備、集成和管理。

自動化越來越多地移除手動數(shù)據(jù)科學(xué)流程，這也使得數(shù)據(jù)科學(xué)的未來就越具有戰(zhàn)略意義。簡化分析工作使數(shù)據(jù)科學(xué)家可將時間和精力專注于他們的核心任務(wù)-幫助業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者將越來越多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可行的見解。根據(jù)最新調(diào)查顯示，72%的企業(yè)認(rèn)為，如果他們無法從數(shù)據(jù)分析中獲得見解，則會對其收益產(chǎn)生負(fù)面影響。

Sparks Research首席情報官兼查爾斯頓南方大學(xué)分析學(xué)教授Jon Christiansen 表示：“當(dāng)你談?wù)摂?shù)據(jù)科學(xué)家的角色時，最重要的事情是在前端認(rèn)真思考問題，提出問題交由數(shù)據(jù)回答，然后在后端展示結(jié)果-講述故事，并且能夠正確說明其判斷結(jié)果，確保清晰、相關(guān)、準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)科學(xué)未來的所有其他事情都只是研究不同的技術(shù)組合，以根據(jù)情況確定如何自動處理數(shù)據(jù)。

更多的自動化并不會改變獲取見解的核心活動，但數(shù)據(jù)科學(xué)家用來實現(xiàn)其目標(biāo)的技術(shù)會改變。數(shù)據(jù)科學(xué)家角色和數(shù)據(jù)科學(xué)未來的核心是：確定面向數(shù)據(jù)的問題，提出分析必須解決的正確問題，然后將輸出解釋為可操作的指南，尤其是在增強(qiáng)分析時代。而這些都是人類活動，無法實現(xiàn)自動化。

Fayyad稱：“我們需要人類，因為到目前為止，我們還不知道如何制造具有常識并且能夠在新情況下迅速做出判斷的機(jī)器。”

這可能就是為什么未來數(shù)據(jù)科學(xué)仍然需要勞動力的原因。世界經(jīng)濟(jì)論壇指出，數(shù)據(jù)科學(xué)角色是全球勞動力市場中需求最高的角色。美國勞工統(tǒng)計局預(yù)測，到2026年，數(shù)據(jù)科學(xué)的作用預(yù)計將增長近34%。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 蒲

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