数字转型遇难关!SAS调查:数据科学家扮演重要角色

新冠疫情加快数字转型脚步,并提高对数据科学家的额外需求,根据数据分析领导者SAS委托对数据科学家进行的一份问卷调查指出,随着许多组织通过运用科技改善业务运营,加速数字转型,数据科学家的工作变得越来越重要,相比疫情前,超过90%受访者认为,工作的重要性变更高。

为了深入探究数据科学的现状,该报告评估疫情的影响、面临的挑战、对分析环境的总体满意度等,研究显示,疫情除了颠覆标准的商业做法,改变模型和预测算法中的假设与变量,更导致流程、实务和调整参数的操作上发生连锁反应。

超过三分之二受访者对数据分析项目的结果感到满意,但却有42%的数据科学家对其任职组织有效采用分析结果和模型部署表示不满意,披露组织如何运用分析洞察为决策提供资讯这方面确实存在问题,受访者表示,数据科学结果并未得到业务决策者的接纳,这是遇到的主要阻碍之一。

该问卷调查还点出一些具体的技能差距,只有不到三分之一的受访者表示,其在云计算管理和数据库管理等高度依赖程序技能方面拥有高端或专家级能力,这是其中一项问题,因为云计算服务的使用率明显提高,94%的人表示,自新冠肺炎发生以来,云计算使用率维持或变高。

SAS英国和爱尔兰数据科学部主管Iain Brown博士表示,随着疫情加速了许多组织计划中的数字转型项目,对数据科学家的需求显然大幅提高,然而一个最大的挫折难题,是为组织找到可将分析项目的洞察,连接到实际决策的方法,这意味着让数据科学家进入董事会可能是一种有利的方式。

Brown说明,当给予数据科学团队支持和人才缺乏存在隐忧,人才供不应求近期一直是个问题,组织必须意识到,投资于一个技能互补的数据科学家团队,能为企业带来巨大的价值,另外在转向更加数字化和人工智能导向的业务流程时,招聘成本也需要将投资报酬率考虑在内。

研究还发现,组织对人工智能伦理重视上的落差,43%的受访者表示,组织没有对其分析流程进行关于偏见和歧视的具体审查,只有26%的受访者表示,会将不公平的偏见,纳入作为衡量模型在组织中是否成功的标准。

谈到确保公平和公正决策所面临的挑战,产业专家Sally Eaves博士表示,数据科学家可以运用专业知识,为资料访问、使用安全性,以及持久性、资料伦理和偏见等更广泛的问题制订工作准则。

Eaves建议,与其时希望能得到适当、干净的资料,并依赖技术来推导出公平的结果,不如扮演主动的角色,在分析流程的每个阶段制订正确的准则和检查,以尝试消除偏见,拥有从资料到决策的透明且可说明的流程,显然是解决此问题的关键。

整体而言,数据科学家有充分的理由抱持更多热情,来看待疫情如何强化他们在组织中的角色重要性,以及如何随着时间的推进演化,数据科学家若能善加利用所有可用的工具来管理分析生命周期,取得数据科学训练和技能发展的机会,并拥抱资料前处理作为建模的第一步,会更加实际。

(首图来源:pixabay)

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