Как инженерам данных эффективно подготовиться к будущему, управляемому ИИ

Существует серьезная дискуссия о том, как революция искусственного интеллекта может сократить роль инженеров по данным. Однако я уверен, что экспертиза в области данных станет все более важной. Специалистам по данным необходимо будет освоить новые навыки, чтобы максимизировать преимущества ИИ для своих организаций и улучшить свои карьерные перспективы.

Искусственный интеллект предоставляет организациям возможности эффективно извлекать больше ценности из данных, но для этого требуется квалифицированное применение. Инженеры по данным должны научиться эффективно использовать технологии ИИ, выбирая подходящие модели и инструменты для конкретных сценариев.

Четыре области, где ИИ изменит аналитику данных

1. Создание более умных конвейеров данных

Инженеры по данным отвечают за интеграцию различных источников данных — часто сырых и неструктурированных — для получения ценных инсайтов. ИИ может значительно упростить этот процесс. Например, если у компании есть база данных расшифровок обращений в службу поддержки, инженер может интегрировать модель ИИ в конвейер всего за несколько строк SQL. Это позволяет ИИ выявлять инсайты, на которые ручной анализ потратит часы. Инженеры, обладающие навыками применения ИИ для оптимизации конвейеров данных, будут крайне ценными, что потребует новых знаний в области выбора и применения моделей.

2. Меньше картирования данных — больше стратегического подхода

Разные источники данных могут предоставлять информацию непоследовательно. ИИ может взять на себя задачу картирования данных для создания единой базы, значительно сокращая время, которое инженеры тратят на эту работу. Создавая эффективные запросы, которые помогают ИИ согласовать данные клиентов из разных источников, инженеры могут сосредоточиться на более высокоуровневых инициативах, таких как стратегия данных и архитектура. Делегирование картирования данных ИИ позволяет инженерам в полной мере использовать доступные данные для достижения бизнес-целей.

3. Аналитики BI должны повышать уровень навыков

Аналитики бизнес-аналитики (BI) обычно создают статические отчеты для бизнес-руководителей. Однако по мере того как руководители привыкают взаимодействовать с чат-ботами на основе ИИ, они будут ожидать аналогичного диалогового взаимодействия с отчетами. Этот сдвиг потребует от аналитиков BI улучшения навыков: им нужно будет научиться строить динамические, интерактивные отчеты вместо того, чтобы полагаться на статические графики. Облачные платформы данных вводят инструменты низкого кода для этого, но аналитикам придется преодолеть кривую обучения, чтобы соответствовать меняющимся ожиданиям в 2024 году.

4. Управление сторонними ИИ-услугами

Как облачные технологии трансформировали управление ИТ десять лет назад, данные ученые также адаптируются в ответ на генеративный ИИ. Сотрудничество со сторонними поставщиками для получения моделей ИИ, наборов данных и услуг станет обязательным. Знания о доступных вариантах, выбор подходящих моделей и управление отношениями с поставщиками станут ключевыми навыками для ученых данных в будущем.

С нетерпением ожидая новых ролей

Многие команды по работе с данными работают в реактивном режиме, постоянно удовлетворяя запросы и устраняя проблемы. Однако интеграция ИИ в инженерию данных упростит автоматизацию рутинных задач, позволяя инженерам сосредоточиться на более стратегической и проактивной работе. Хотя овладение новыми навыками будет необходимо, инженеры почувствуют, что их роли стали более значительными и удовлетворительными.