Многие люди опасаются, что однажды компьютеры смогут выполнять работу людей, занимающихся данными. Наиболее вероятный и уже сделанный вывод заключается в том, что автоматизация данных повысит эффективность работы ученых и их результаты. Ниже перечислены пять положительных эффектов.
Ускорение скорости завершения проекта
Лица, принимающие решения, часто отдают приоритет получению информации из данных. Сбор, очистка и систематизация информации являются важными, но иногда упускаемыми из виду шагами в каждом проекте и могут занять больше времени, чем ожидалось. Команда специалистов по данным, которая инвестирует в автоматизацию, скорее всего, будет более эффективной и гибкой.
Например, высшее руководство банка, работающего с данными, сетовало на то, что слишком много времени уходит на то, чтобы извлечь полезную информацию. Они использовали машины, чтобы помочь с рабочей нагрузкой. До корректировки бизнес обычно завершал два проекта за три месяца. Благодаря автоматизации они смогли производить в десять раз больше продукции за тот же период времени.
Во-вторых, высвобождается больше времени для продуктивной деятельности.
Компаниям по-прежнему необходимо будет нанимать ученых, несмотря на рост автоматизации данных. Вместо этого автоматизированные инструменты высвободят больше времени для сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на тех видах работы, которые действительно приносят пользу бизнесу.
Вместо того, чтобы тратить большую часть своего времени на организацию данных, специалисты по данным могут использовать свой опыт для анализа результатов или разработки алгоритмов, которые помогут в анализе тенденций для их компаний.
Даже самая совершенная техника не может сравниться с человеческими знаниями и опытом. Они также могут пропустить ошибки, которые приведут к сомнительным выводам. Автоматизация в области науки о данных наиболее эффективна для рутинных задач, не требующих экспертных знаний. Такое мышление позволяет работникам гибко применять свои способности способами, которые одновременно удовлетворяют и приносят пользу их организациям.
Гибкость для удаленной работы специалистов по данным
Автоматизация данных улучшила почти каждый сектор, который внедрил ее в новейшей истории.
Эксперты в фармацевтической промышленности, например, исследовали систему уведомлений о побочных эффектах лекарств, которая может быть настроена на автоматическую отправку уведомлений по всему миру в соответствии с национальными правилами. Распространение облачных вычислений также подтолкнуло людей к использованию более ориентированных на данные автоматизированных решений.
Ожидается, что глобальный рынок автоматизации как услуги достигнет 6,23 млрд долларов США к концу прогнозируемого периода, увеличившись со среднегодовым темпом роста на 28,1%. Аналитики считают, что облачные вычисления являются основной причиной роста. Например, с помощью инструмента автоматизации как услуги специалист по данным может сократить время, затрачиваемое на ручную работу, и работать практически из любого места благодаря облачным вычислениям.
Увеличение количества успешных проектов по науке о данных
Часто цитируются исследования, показывающие высокий процент неудач проектов по науке о данных. Это происходит по разным причинам, например, из-за нехватки информации и отсутствия необходимых навыков.
Тем не менее, автоматизация может предоставить профессионалам средства для доступного финансирования текущих или будущих проектов. Например, это может способствовать быстрой проверке гипотез, позволяя более эффективно устранять нерелевантные возможности.
Профессионалы, работающие с данными, также могут придерживаться культуры постоянного развития благодаря автоматизации в области науки о данных. Ранее мы обсуждали, как автоматизированные технологии могут ускорить завершение проекта.
С другой стороны, это может привести к улучшению результатов в целом. Специалисты по данным могут использовать свой опыт и творческий подход для решения проблем, когда они возникают, когда инструмент выполняет рутинные задачи.
Включение более надежных результатов
Предостережение о том, что «алгоритм настолько же умен, насколько умны люди, которые его разрабатывают», является распространенным рефреном в сообществе специалистов по данным.
Некоторые люди склонны делегировать как можно больше работы автоматизированным программам, но это обычно приводит к ошибкам. В результате есть и другие, кто считает, что ИИ следует улучшать. Он включает в себя ИИ с общепринятым мнением.
Одна организация отсортировала ежегодные ответы на опросы от десятков тысяч клиентов с помощью ИИ. Хотя общая точность алгоритмов составляла 90%, в некоторых случаях она опускалась до 60%. Чтобы компенсировать классификации с низкими показателями достоверности, компания использовала человеческий опыт. Этот метод привел к более надежным результатам из-за его повышенной точности.
Перспективы автоматизированной науки о данных
Можно утверждать, что самые высокие достижения в науке о данных стали возможными благодаря человеческому опыту. Тем не менее, предприятия не должны игнорировать потенциал технологий автоматизации обработки данных, чтобы помочь экспертам оптимизировать свои задачи, связанные с данными.
Как информационные панели и настройка алгоритмов помогают в науке о данных!
Возможность создавать информационные панели быстро становится требованием в области науки о данных. С помощью правильного инструмента приборной панели вы можете быстро и легко преобразовать свои сценарии Python в ориентированное на клиента, готовое к работе приложение. Аналитика Python, включающая глубокое обучение, модели машинного обучения и т. д., может быть доступна лицам, принимающим решения, и операторам компании через интерактивную панель управления. Если у ваших клиентов есть доступ к панели инструментов, им не придется звонить вам каждый раз, когда они сталкиваются с той же бизнес-проблемой, которую вы уже решили.
В связи с этим мы теперь обсудим платформу под названием Blinx AI, которая представляет собой платформу без кода и с низким кодом для создания, оценки и управления приложениями ИИ, использующими данные. Платформа автоматизации всего жизненного цикла ИИ. Обучайте, тестируйте и производите модели. Ученые, инженеры и аналитики могут разрабатывать и реализовывать свои собственные модели. Blinx принимает организованные и неструктурированные данные. Аналитики, ученые и инженеры могут создать приложение.
Аналитикам нравится платформа Blinx AI. Чтобы сэкономить время и ускорить разработку приложений, аналитики, использующие нашу платформу, могут отказаться от некоторых фреймворков и алгоритмов. Наше приложение будет работать с аналитикой по мере необходимости и включать алгоритмы, фреймворки и т. д. на основе сконфигурированных данных. Это позволяет аналитику сосредоточиться на анализе данных и прогнозировании.
Ученые и инженеры лучше разбираются в технических вопросах. Специалисты по данным знакомы с мониторингом моделей, обучением и объяснимостью, в то время как инженеры знают о очистке данных, развертывании кода и т. д. Платформа Blinx проста в использовании для обоих пользователей, поскольку она генерирует код и позволяет им выбирать платформы и алгоритмы. Они могут тренироваться и выбирать свою модель. Чтобы получать больше обновлений на этой упомянутой платформе, читателей просят следить за сайтами социальных сетей.
