Organisationer använder teknik för att lösa bristen på dataforskare

De nordiska länderna har svårt att uppfylla behovet av dataforskare och IT-specialister. Maskininlärning och automatisering kan lätta lite på trycket.

Datadrivna insikter är helt beroende av företagens förmåga att samla in och analysera data för att skapa handlingsbar information om kunder, marknader, produktutveckling och verksamheter.

Fram till helt nyligen har detta inneburit att anlita dataforskare som kan skapa algoritmer för maskininlärning, bygga prediktiva beräkningsmodeller, integrera data från flera källor (inklusive ostrukturerade data) och identifiera den information som är mest relevant för affärsstrategierna och målen.

Men det är stor efterfrågan på dataforskare, vilket gör att de är svåra att få tag på och ofta har höga löner som belastar IT-budgetarna. Bristen på utbildade dataforskare har lett till försämrad konkurrensförmåga för många företag i den digitala ekonomin.

Automatiserad maskininlärning

För att fylla tomrummet har en del organisationer valt att “demokratisera” dataforskningen genom att utbilda anställda vid olika avdelningar i områden som datavisualisering, datamanipulering, dynamisk rapportering och R-programmering (ett programmeringsspråk med öppen källkod för dataforskning och statistik).

Dessutom vänder sig företagen allt mer till tekniker som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), automatisering och analysprogram som inbäddas i applikationer i förväg för att samla in och tolka data från konsumenter, enheter, applikationer, databaser och andra källor.

“API:er för maskininlärning gör det enkelt för utvecklarna att tillämpa maskininlärning och lägga till prediktiva funktioner i sina applikationer”, skriver Khushbu Shah på data- och analyswebbplatsen KDnuggets. “API:er för maskininlärning ger ett abstraktionslager där utvecklare kan integrera maskininlärning i verkliga applikationer utan att behöva bekymra sig om att skala algoritmerna efter sin infrastruktur eller arbeta i detalj med algoritmer för maskininlärning.”

Google AutoML, AWS Sagemaker och BigML är några av de API:er för maskininlärning som finns tillgängliga för företag som vill utnyttja sina data. Det molnbaserade AutoML är en svit med verktyg för maskininlärning som är utformade för att hjälpa utvecklare utan erfarenhet och färdighet på området att träna på högkvalitativa modeller som identifierar data som är viktiga för verksamheten. Sagemaker ger användare implementering med ett klick av modeller och realtidsmätning för maskininlärning under utbildningsprocessen. BigML erbjuder abonnemang på sin maskininlärningsplattform som kan vara allt från gratis till att kosta upp till 10 000 USD per månad, tillsammans med privat implementering och anpassad utbildning.

Automatiserad maskininlärning frigör all den tid som dataforskare läger på att testa modeller, förbereda data och andra viktiga, men vardagliga aktiviteter. AutoML-verktyg är inte avsedda att “ersätta dataforskare”, skriver Priya Dialani i Analytics Insight. I stället hjälper de dataforskarna att “avlasta sitt rutinarbete och anpassa sina processer så att de tillsammans med sina team får tid att koncentrera energi och fokus på olika delar av processen som kräver en högre grad av resonemang och kreativitet”.

Ett annat sätt för automatiserad maskininlärning att skapa värde är genom skalbarhet. Människor har begränsat med tid, energi och arbetskapacitet. Genom att införa automatiserad maskininlärning kan företag kringgå dessa begränsningar som håller tillbaka dataforskningsinitiativen.

Fördelar med inbäddade analyser

En del företag uppfyller sina behov av dataanalyser genom att införa programvara med förinbäddade analysfunktioner. I en undersökning av Nucleus Research rapporterade företag som använder inbäddade analysverktyg i sina värdapplikationer flera fördelar, inklusive upp till 85 % kortare uppbyggnadstid för programvara, lägre kostnader från löpande utveckling och underhåll samt ökad produktivitet för användarna.

Dessutom påpekar Nucleus Research-analytikern Daniel Elman: “eftersom analysfunktionerna är inbyggda i affärsapplikationerna har användarna alltid ett situationsbaserat sammanhang för sina data och insikter, så att även icke-dataforskare kan skapa rapporter, skaffa insikter och förstå betydelsen av sina data på ett smidigare sätt”.

Inte ens de bästa data i världen kan hjälpa en organisation om den inte har förmåga att utvinna och analysera dessa data på lämpligt sätt. Automatiserad maskininlärning och förinbäddade analyser är framväxande verktyg som gör det möjligt för företag med små (eller inga) dataforskningsteam att bli datadrivna och datasmarta.

Läs mer: Fatta snabbare beslut grundade på fakta  

Läs mer: Så här förvandlar du “cool teknik” till värde för företaget

Säg din mening

*