Анализ и обработка данных становятся все более автоматизированными, и этот процесс будет продолжаться. Например, сегодня специалист может настроить автоматический поиск по сетке всех возможных комбинаций тысяч параметров данных, чтобы найти наилучшее решение определенной проблемы в режиме реального времени.
Раньше специалистам по статистике приходилось долго проектировать и настраивать прогнозные модели вручную, опираясь на свой опыт, но проявляя в то же время творческий подход. Но сегодня, когда объемы данных и сложность деловых проблем возросли, эта задача стала настолько математически сложной, что для ее решения необходимо прибегать к искусственному интеллекту, машинному обучению и автоматизации. По мере того как большие данные будут становиться еще больше, эта тенденция будет лишь усиливаться.
Бытует мнение, что ИИ и машинное обучение призваны заменить людей на рабочих местах, но на самом деле они лишь увеличивают роль специалистов по анализу и обработке данных и в смежных областях. Для получения конкурентного преимущества в условиях, когда у каждой компании будет доступ к этим технологиям, потребуются постоянные инновации и новые подходы, которые будут испытывать предел текущих возможностей статистики, информатики и предметных дисциплин. Для достижения нового уровня стратегических и финансовых результатов специалисты по анализу и обработке данных должны будут предоставить новые теории, технические разработки и специализированные приложения ИИ.
Нет никаких признаков того, что из-за автоматизации исчезнет потребность в квалифицированных специалистах по работе с данными, инженерах данных и специалистах по DataOps, так как для получения максимальной выгоды от автоматизации и ИИ требуется творческий подход, на который способен лишь человек.