在最近的一次创新顶点职位,我们研究了为什么数据科学是十年来最受欢迎的工作。虽然这可能是真的,但这并不意味着今天的数据科学家总是一帆风顺。随着企业继续推动与越来越多的利益相关者分享更深入、更丰富的见解,许多数据科学家感到不知所措应该不足为奇。

根据A.最近由Ascend公司进行的研究在美国,96%的团队已达到或超过容量,93%的受访者预计,从现在到年底,他们组织中的数据管道数量将增加。公司可以研究各种解决方案来解决这种工作负载流失,但其中最主要的是自动化。

事实上,Ascend研究中超过一半的受访者认为自动化是最好的前进道路。继续往下读,了解为什么自动化对寻求利用数据、增加产量和规模的公司至关重要。

自动化处理日常任务

擦洗和维护等平凡的任务往往会让数据科学家无法专注于能够产生更深入见解的高水平项目。当这些职责和其他日常工作自动化后,数据团队就有更多的时间分配到可视化和解释上——最终推动更好的决策。此外,自动化消除了由人为错误引起的数据问题,确保数据在进行分析时处于最佳形式。

自动化允许规模

非常简单,自动化加速结果。该技术使团队更加敏捷,这反过来又意味着他们可以接受更多的项目并显着减少投资回报的时间。此外,自动化为更高的敏捷性提供了基础。小型数据科学团队甚至单一数据科学家甚至可以开发模型,调整管道以考虑方向或新需求的变化。

自动化帮助团队天气中断

云前进意味着本地不再是数据科学的先决条件。因此,团队可以从任何地方工作,从办公室,家庭,当地咖啡店或上述任何组合提供数据驱动的洞察力。

当然,自动化不是一个魔药,而且算法最终只能像运行它们的人一样好。因此,重要的是,公司继续具有人类监督,以确保事物保持轨道,并且该团队可以清楚地解释结果。

有关自动化如何帮助缓解组织数据科学家过度工作的问题的更多信息,请参阅本文RTInsights