自助分析工具将终结商业智能(BI)吗?

商业智能

回顾过去十年,数据科学飞速发展,数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪,顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志(Harvard Business Review)称数据科学家为本世纪“最性感”的工作,很多公司也在招兵买马,急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢?对于科班出身的数据科学家来说,目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家(citizen data scientist)的出现。

美国高德纳咨询公司(Gartner)预测,2017年,公民数据科学家增长速度是专业出身数据科学家增长的五倍,而全球分析和咨询公司Quantzig在其2017年数据分析行业趋势中,将自助式数据分析软件排在了第一位。自助式大数据平台在操作时不需要任何编码知识,其成本优势是极具竞争力的。

根据Glassdoor.com的统计,一个数据科学家的平均年薪是$ 119,000。受过一些训练能够使用自助式分析工具的员工,也可以完成大部分数据科学家的工作,但是他们要求的薪水却不像数据专业出身的数据科学家那么高。

事实上,让在某个行业有丰富经验的人来分析数据,可能效果更好。IBM就是这么做的。IBM更倾向于教了解网球的人分析数据,这比让数据科学家去学网球相关知识要容易得多。这一逻辑同样适用于很多其他行业。

这对数据科学家意味着什么呢?乍一看,这好像并不是一件好事。然而,自助式分析平台供应商Alteryx的产品营销副总裁鲍勃·劳伦(Bob Laurent)认为,自助式分析工具的出现,不是要将数据科学家踢出局,而是推动他们往更高端的方向发展,让他们去做更高级更有趣的工作。

他指出,“IT已经成为一个促进者。如果他们能帮助人们自主的分析数据,那么他们就不需要再一周又一周的做无聊的报告。”而且,只有让人们亲手操作,才能让他们真正认识到数据的重要性,特别是让公司的高层认可数据的价值。

我们与五位专业人士谈论了自助式分析工具的问题,询问了他们对自助式分析工具如何影响BI和数据科学家这一问题的看法。

Indeed.com网站BI分析师罗宾·拉普博士(Dr. Robyn Rap)

(注:Indeed是全球最大的招聘求职网站,每月有超过2亿独立用户使用 Indeed。Indeed 的服务跨越60个国家,支持28种语言,覆盖了产生全球94%GDP的区域。)

自助式工具说到底就是工具。能否高效的使用这些工具很大程度上取决于使用它的人,我们会用自己的判断和直觉来挖掘数据信息,决定数据分析的质量。工具会更新换代,我们可以学习如何使用这些工具。但是,要学习如何适当地处理数据是很难的,也不是所有人都像数据科学家一样对数据有好奇心和批判态度。

这就是为什么我们在Indeed的BI团队里会经常自我反思:我是否喜欢学习新的东西?我们是否对数据表现出好奇心,并质疑其准确性或可靠性?是否能够解释为什么数据看起来像现在这样吗?

在一天结束时,如果你能对这些问题回答“是”,那么你当前使用的是什么工具就根本不重要了。

Rent The Runway高级数据科学家索拉比·巴特纳格尔(Saurabh Bhatnagar)

(注:Rent The Runway是美国服装租赁先锋,被称作时尚圈的“Netflix”。2016年年底宣布获得来自Fidelity 的6000万美元E轮融资,并实现年营收超过1亿美元)

工具帮助我们以更快的速度解析更大的数据集,但最终还是只有数据分析师能准确的了解业务问题,发现深层次的信息。数据科学家有责任将这些深层次信息洞察能力融入到数据分析中。

虽然现在有很多人在开发自动数据分析工具,但这些工具暂时都还没有达到数据科学家的水平。不过,在可预见的未来,使用这些描述性和预测性工具的人还是会越来越多。

Machinima BI副总裁马特·考茨(Matt Kautz)

(注:Machinima 成立于2000年,是一家老牌的游戏视频内容服务商,专注于为YouTube平台制作游戏视频,每月浏览量超过10亿次。目前, Machinima 获得 2400 万美元 E 轮投资,投资方主要为华纳兄弟娱乐公司、谷歌等)

自助式分析工具的普及使BI从业者不用再处理机械式枯燥的数据交付方面的问题,同时,那些能够提供更直观和主动分析的BI团队会受到更多的认可。公司需要分析师深入挖掘数据信息,解释为什么数字上升了,而不是简单地提交工作报告。

美国伊利诺伊州助理首席数据师凯文·哈里森(Kevin Harrison)

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