02.11.2024 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментВсе больше и больше компаний полагаются на аналитику данных, чтобы принимать более разумные и обоснованные бизнес-решения и не отставать от отраслевых изменений в условиях конкурентного рынка. В результате специалисты в области науки о данных вынуждены ежедневно извлекать, обрабатывать, очищать и анализировать данные из различных источников для различных целей в рамках организации. Но конечно, когда речь идет об аналитике данных, тяжелую работу должны выполнять машины, пишет на портале BigDATAwire Арианна Вогель, старший директор по маркетингу продуктов компании Foursquare. Согласно исследованию IBM, специалисты по анализу данных тратят 80% своего времени на поиск и очистку данных, а не на извлечение из них полезных инсайтов. Организации хотят, чтобы их сотрудники проводили меньше времени, утопая в данных, и больше времени использовали их для принятия быстрых и обоснованных решений, которые помогают бизнесу развиваться. Для достижения успеха необходимо то, что я называю «демократизацией аналитики данных», чтобы дать возможность большему числу сотрудников принимать более быстрые решения, не полагаясь на команды технических специалистов по данным, которые должны извлекать для них ценные инсайты. Проще говоря, демократизация аналитики данных означает оснащение команд инструментами бизнес-аналитики (BI) или no-code/low-code, чтобы более широкое сообщество получило возможность реализовать их преимущества. Эти преимущества включают в себя расширение инноваций, дополнительное время ...
читать далее.
