데이터 과학은 점점 더 자동화되고 있으며 자동화 추세는 계속될 것입니다. 예를 들어, 현재의 데이터 과학자는 조합 가능한 수천 개의 데이터 매개변수 조합을 기계가 자동화된 그리드 검색을 수행하도록 설정하여 주어진 문제에 대한 최선의 해결책을 실시간으로 찾게 할 수 있습니다.
과거의 예측 모델은 통계적인 경험과 인간의 창의성을 결합하여 장시간에 걸쳐 통계학자가 수동으로 설계하고 조정해야 했습니다. 그러나 현재는 데이터의 볼륨과 비즈니스 문제의 복잡성이 증가함에 따라서 이런 형태의 작업은 수학적으로 무척 복잡하기 때문에 인공지능, 머신러닝 및 자동화를 통해 해결해야만 합니다. 이러한 추세는 빅데이터가 점차 커짐에 따라 앞으로도 계속될 것입니다.
AI와 ML은 종종 인간 근로자의 일자리를 없애는 것과 관련되지만, 사실은 데이터 과학자와 관련 분야의 중요성을 증가시킬 뿐입니다. 모든 기업이 이러한 기술에 접근할 수 있을 때 경쟁 우위를 확보하려면 통계, 컴퓨터 공학 및 도메인 전문 지식의 현 한계를 시험하는 지속적인 혁신과 새로운 접근법이 요구됩니다. 차세대 전략 및 재무 성과를 가능하게 하는 새로운 이론, 새로운 R&D 및 새로운 AI 즉석 애플리케이션 제공은 데이터 과학자의 몫이 될 것입니다.
자동화로 인해 Hitachi가 보유한 숙련된 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 DataOps 전문가에 대한 수요가 대체될 것이라는 징후는 없습니다. 자동화 및 AI의 역량을 완전히 활용하려면 여러 단계에 걸쳐서 인간의 창의성이 무척 많이 필요하기 때문입니다.