如果在键盘上单击几下，可以将普通的，礼貌的商业软件用户转变为有前途的数据战士？

这种情况听起来像是一个牵强的超级英雄故事，但是这种非凡的能力是可以掌握的，新一代的人工智能（AI）解决方案正在创建公民数据科学家的角色，这是一个没有代码开发技能的专业人员，但是能够将自动的见解应用于业务问题。

需求推动自动化自动化是这一趋势的主要推动力

分析师在2018年预测，到2020年，将有40％以上的数据科学任务实现自动化，使数据科学家的工作自动化将使它们更具生产力和效率，据一些估计，数据科学家将大约80％的时间花费在可以完全或部分自动化的重复乏味的任务上。这些任务可能包括数据准备，功能设计和选择以及算法选择和评估。

软件提供商已经引入了各种工具和技术

有些人过于简化并试图提供开箱即用的解决方案，这些解决方案不允许该解决方案“学习”协议，其他工具则是如此复杂，以至于只有一名高技能的数据科学家才能使用该工具，从而否定了主要目标之一，幸运的是，可以使用高效的解决方案，用户界面是易于使用的工具的关键，该工具将使从数据新手到具有多种技能的数据专家的人员都可以提高生产率。使用这些解决方案，可以将复杂的目标分解为自然语言问题和拖放式屏幕，从而使解决方案的前端看起来很简单，同时在后端，复杂的功能正在起作用，将用户的需求解释为一系列算法。

借助内置的强大预测分析和机器学习（ML）

这些解决方案可自动执行流程并加快执行速度，从而在消耗性图表和图形中提供数据见解，从机器输出到总分类账数据的多个业务因素都可以成为关注焦点，现在业务经理和高管可获得的海量数据创造了一把双刃剑，这些见解是有价值的，但是过载会造成混乱和混乱，随着数字化转型的加剧，对熟练的IT专业人员的需求也越来越大，几个行业面临着使熟练申请人短缺的问题，数据科学家是高需求的专业角色之一。

我们是怎么来到这里的？

在过去的十年中，分析师和技术提供商一直在预测企业IT部门与业务用户之间融合的时代，到20世纪中期，技术社区开始将面向公民开发人员的低代码平台称为基本范式转换，缺乏传统编码技能的非IT员工仍然具有通过创建自己的专用应用程序来解决日常业务挑战的能力和动力，用户对使用AI技术的更多工具，更多功能和更多模板的需求已导致提供商继续扩展用户定义的表格和报告。

自然语言生成是人工智能的子集，是驱动这个新时代的技术之一

将结构化数据转换为清晰自然的语言，通过允许任何员工，无论其职位，职位或数据专业水平的高低，来解释所呈现的数据，含义和采取的行动，以自然的沟通方式来翻译视觉效果，从而为公民数据科学家提供支持。

此外数据可视化工具是另一项创新，可让业务用户轻松使用数据见解

这些强大的BI解决方案创建了仪表板和数据量表，可以根据用户的需求进行个性化设置，无论是跟踪个人关键绩效指标（KPI）还是部门职责，例如安全库存水平，容量计划或未清应收款，当可以一目了然地显示数据洞察力时，用户将更易于发现价值，信任AI驱动的结论，并变得有条件仔细观察影响因素以改善结果。

实现潜力

AI技术的真正潜力来自将机器学习（ML）和预测分析应用于各种实际用例。人工智能有潜力提供建议，发现绩效模式，分析多个影响因素以及就特定问题（包括需要进入未来的问题）得出复杂的结论，当AI可以模拟和增强人类性能，提供可靠和智能的建议时，可以发挥的潜力，这种预测性见解可帮助组织预测，理解并为未来的趋势和结果做好准备，随着时间的推移，解决方案达到了这一级别，分析了模式并跟踪了各种情况，了解了人类认为适当的响应而被拒绝的响应。

对于此类实际应用，动手用户需要参与定义目标，分配优先级以及设置参数和条件

这就是为什么公民数据科学家扮演如此重要的角色，他们可以利用自己的应用程序知识以及对业务目标和上下文的理解，第三方顾问可能难以掌握用例的细微差别，终建议。

企业已经积累了大量数据，他们应该对AI驱动的分析进行投资

以制定有意义的实际应用程序，而不是为此感到不知所措，经过深思熟虑的AI策略可以增强并加速整个企业中的关键任务信息流。有了合适的软件解决方案，日常业务用户就可以成为公民数据科学家，更加智能地工作，并获得数据的支持。

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