聘请首席数据分析师加速人工智能开发
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-24
数据分析师大放异彩的时刻
去年我们看到了投资于 数据质量 并没有实现民主化，例如去年春天世界首屈一指的卫生机构疾病控制与预防中心开始聘请数据分析师，因为该机构面临与 COVID-19 病例报告相关的多重挑战，数据分析师的工作是确保主动解决数据质量等数据问题，但很明显，许多组织在他们的数据和技术上投资不足——并且存在填补数据驱动型领导力的空白，在私营行业，数据作为重要的决策者正在迅速受到关注，尽管2019 年的一份报告将文化列为阻碍企业采用 AI 的主要瓶颈，但趋势正在转变，从新产品创新到供应链转变，角色已经扩展到为每项决策提供广泛和一致的数据使用权，59% 的数据分析师已经向 CEO 等业务领导汇报。
80% 的数据分析师KPI 与业务目标相关
例如运营效率、创新和收入以及客户满意度和成功，这是个好消息：这意味着文化正在发生变化，更多的知道数据不是达到目的的手段，这是一个创新的平台，随着创新步伐的加快，我们已经到了需要人工智能扩展的地步，AI 需要数据，而数据需要 AI，根据数据进行训练的，但要让 AI 从闪亮的新奇技术转变为真正有价值的技术，它需要获得大量信息，用于训练 AI 模型的数据必须是高质量且无偏差的，否则输出将毫无用处，但随着数据中心总流量预计到明年将达到 20.6 ZB，数据根本无法通过线性的、人为的方法进行管理。
处理数据的传统方法通常使信息处于孤岛状态
这意味着只有一组人可以访问或能够为数据集做出贡献，从而导致人工智能开发效率低下，它还为人为错误留下了很大的空间，这可能会导致各种问题，为您的客户提供低质量的建议、失败的流程以及导致供应链陷入混乱的不准确预测，人工智能不仅需要数据；数据需要人工智能。
人工智能可以自动化和简化与数据和其他技术工作相关的任务
机器学习 (ML) 方法可以接管重复性任务，让开发人员能够专注于高价值项目，例如深度学习工作，随着人工智能提高数据理解能力并识别隐私和质量异常，它增强了开发人员、分析师、管理员和业务用户的能力，通过自动化和增强建议和下一步行动来加速任务，换句话说人工智能可以加速整个数据环境中的端到端流程。
让它栩栩如生
未来十年人工智能将为全球经济增加 13 万亿元，然而数据显示只有 8% 的公司从事支持广泛采用的实践，大多数公司将人工智能应用于单一业务流程——这就是他们的不足之处，作为万物数据的拥护者，数据分析师有能力推动数字和云转型计划，进而加快人工智能投资，如果没有专注于数据的，数据团队就会被拉向一百万个方向，无论是帮助销售回答问题还是为财务团队构建产品和仪表板，数据分析师可以通过支持创新优先事项来解放数据团队，这终将使企业中的每个人的数据民主化。
通过部署 AI 驱动的DataOps（数据操作）
一种自动化的、面向流程的方法，以提高数据分析的质量并缩短周期时间，数据分析师可以消除障碍，让更多用户和跨平台访问数据，业务单元协作。这是一个改变游戏规则的游戏，使数据团队（包括数据工程师、数据科学家和数据分析师）能够更加迭代并更快地获取可用于 AI 和 ML 的数据，通过加快查找、清理来自企业各个角落的海量结构化和非结构化数据并将其集成到完全受管控和可使用的数据集的过程中，公司获得了一个秘密武器，利用 AI 处理一切事物的能力。但是，这只有在您的数据和 IT 团队的知识和技能得到 AI 和 ML 增强时才能在真正的企业规模下实现。
负责推动企业范围内的技能提升
因为企业需要更多具备数据素养的员工，虽然 81% 的预计人工智能的使用将在未来三年内增加，但超过一半 (54%) 表示他们没有合适的内部技能，人工智能要真正成为一个创新平台，不能只供一小群人使用，通过带头发展员工数据技能，进一步释放了其技术人才专注于人工智能，确保公司知道如何利用人工智能，并培训非技术工人如何使用人工智能。
以 AI 为重点的企业的重大影响
例如在生命科学领域，由于漫长的临床试验和监管批准过程，将新药推向市场通常需要十多年的时间，即使随着科学的飞速发展，创新的步伐仍然以蜗牛般的速度前进。数据科学家正在研究预测模型，以帮助更快地发现和提供革命性的疗法，从而显着改善患者的治疗效果，对于一家生命科学公司来说，这可能价值数十亿元，对于成千上万的患者来说，这可能是生与死的区别，从商业角度来看，需要大量多种类型的数据才能快速发现一系列潜在的新疗法，并在临床研究中快速招募和留住患者。在这些情况下，数据分析师必须掌控一切。
通往未来的竞赛是一场数据竞赛
去年我们看到了投资于 数据质量 并没有实现民主化，例如去年春天世界首屈一指的卫生机构疾病控制与预防中心开始聘请数据分析师，因为该机构面临与 COVID-19 病例报告相关的多重挑战，数据分析师的工作是确保主动解决数据质量等数据问题，但很明显，许多组织在他们的数据和技术上投资不足——并且存在填补数据驱动型领导力的空白，在私营行业，数据作为重要的决策者正在迅速受到关注，尽管2019 年的一份报告将文化列为阻碍企业采用 AI 的主要瓶颈，但趋势正在转变，从新产品创新到供应链转变，角色已经扩展到为每项决策提供广泛和一致的数据使用权，59% 的数据分析师已经向 CEO 等业务领导汇报。
80% 的数据分析师KPI 与业务目标相关
例如运营效率、创新和收入以及客户满意度和成功，这是个好消息：这意味着文化正在发生变化，更多的知道数据不是达到目的的手段，这是一个创新的平台，随着创新步伐的加快，我们已经到了需要人工智能扩展的地步，AI 需要数据，而数据需要 AI，根据数据进行训练的，但要让 AI 从闪亮的新奇技术转变为真正有价值的技术，它需要获得大量信息，用于训练 AI 模型的数据必须是高质量且无偏差的，否则输出将毫无用处，但随着数据中心总流量预计到明年将达到 20.6 ZB，数据根本无法通过线性的、人为的方法进行管理。
处理数据的传统方法通常使信息处于孤岛状态
这意味着只有一组人可以访问或能够为数据集做出贡献，从而导致人工智能开发效率低下，它还为人为错误留下了很大的空间，这可能会导致各种问题，为您的客户提供低质量的建议、失败的流程以及导致供应链陷入混乱的不准确预测，人工智能不仅需要数据；数据需要人工智能。
人工智能可以自动化和简化与数据和其他技术工作相关的任务
机器学习 (ML) 方法可以接管重复性任务，让开发人员能够专注于高价值项目，例如深度学习工作，随着人工智能提高数据理解能力并识别隐私和质量异常，它增强了开发人员、分析师、管理员和业务用户的能力，通过自动化和增强建议和下一步行动来加速任务，换句话说人工智能可以加速整个数据环境中的端到端流程。
让它栩栩如生
未来十年人工智能将为全球经济增加 13 万亿元，然而数据显示只有 8% 的公司从事支持广泛采用的实践，大多数公司将人工智能应用于单一业务流程——这就是他们的不足之处，作为万物数据的拥护者，数据分析师有能力推动数字和云转型计划，进而加快人工智能投资，如果没有专注于数据的，数据团队就会被拉向一百万个方向，无论是帮助销售回答问题还是为财务团队构建产品和仪表板，数据分析师可以通过支持创新优先事项来解放数据团队，这终将使企业中的每个人的数据民主化。
通过部署 AI 驱动的DataOps（数据操作）
一种自动化的、面向流程的方法，以提高数据分析的质量并缩短周期时间，数据分析师可以消除障碍，让更多用户和跨平台访问数据，业务单元协作。这是一个改变游戏规则的游戏，使数据团队（包括数据工程师、数据科学家和数据分析师）能够更加迭代并更快地获取可用于 AI 和 ML 的数据，通过加快查找、清理来自企业各个角落的海量结构化和非结构化数据并将其集成到完全受管控和可使用的数据集的过程中，公司获得了一个秘密武器，利用 AI 处理一切事物的能力。但是，这只有在您的数据和 IT 团队的知识和技能得到 AI 和 ML 增强时才能在真正的企业规模下实现。
负责推动企业范围内的技能提升
因为企业需要更多具备数据素养的员工，虽然 81% 的预计人工智能的使用将在未来三年内增加，但超过一半 (54%) 表示他们没有合适的内部技能，人工智能要真正成为一个创新平台，不能只供一小群人使用，通过带头发展员工数据技能，进一步释放了其技术人才专注于人工智能，确保公司知道如何利用人工智能，并培训非技术工人如何使用人工智能。
以 AI 为重点的企业的重大影响
例如在生命科学领域，由于漫长的临床试验和监管批准过程，将新药推向市场通常需要十多年的时间，即使随着科学的飞速发展，创新的步伐仍然以蜗牛般的速度前进。数据科学家正在研究预测模型，以帮助更快地发现和提供革命性的疗法，从而显着改善患者的治疗效果，对于一家生命科学公司来说，这可能价值数十亿元，对于成千上万的患者来说，这可能是生与死的区别，从商业角度来看，需要大量多种类型的数据才能快速发现一系列潜在的新疗法，并在临床研究中快速招募和留住患者。在这些情况下，数据分析师必须掌控一切。
通往未来的竞赛是一场数据竞赛
在接下来的三年里，我们将创建比过去 30 年更多的数据来推动人工智能 ，人工智能将成为未来经济的驱动力，随着人工智能采用的增加，不完全了解其决策背后的原因的滥用人工智能的可能性将会增加，但是拥有 C 级数据的早期人工智能采用者将在人工智能竞赛中获胜，而那些等待投资人工智能的企业终将被抛在后面。
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