డేటా విశ్లేషకులను AI భర్తీ చేస్తుందా? నిజమైన చర్చ.

ఇటీవల AI అనేది ఉద్యోగ జీవితంలోని ప్రతి మూలలోకి చొచ్చుకుపోతోంది - ఇమెయిల్‌లు, స్టాక్ ఎంపికలు, ప్రాజెక్ట్ ప్లానింగ్ కూడా. సహజంగానే, ఇది పెద్ద భయానక ప్రశ్నను లేవనెత్తుతుంది: డేటా విశ్లేషకులు తదుపరి దశలో ఉన్నారా? నిజాయితీగల సమాధానం చికాకు కలిగించే విధంగా మధ్యలో ఉంది. అవును, సంఖ్యలను తగ్గించడంలో AI బలంగా ఉంది, కానీ వాస్తవ వ్యాపార నిర్ణయాలకు డేటాను అనుసంధానించడంలో గజిబిజిగా, మానవీయంగా ఉందా? అది ఇప్పటికీ చాలా మందికి సంబంధించిన విషయం.

సాధారణ సాంకేతిక హైప్‌లోకి జారుకోకుండా దీన్ని అన్ప్యాక్ చేద్దాం.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 డేటా విశ్లేషకులకు ఉత్తమ AI సాధనాలు
విశ్లేషణ మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడానికి అగ్ర AI సాధనాలు.

🔗 డేటా విశ్లేషణ కోసం ఉచిత AI సాధనాలు
డేటా పని కోసం ఉత్తమ ఉచిత AI పరిష్కారాలను అన్వేషించండి.

🔗 డేటా విశ్లేషణను మార్చే పవర్ BI AI సాధనాలు
డేటా అంతర్దృష్టులను మెరుగుపరచడానికి పవర్ BI AIని ఎలా ఉపయోగిస్తుంది.

డేటా విశ్లేషణలో AI నిజానికి ఎందుకు బాగా పనిచేస్తుంది 🔍

AI ఒక మాంత్రికుడు కాదు, కానీ విశ్లేషకులు గమనించేలా చేసే కొన్ని తీవ్రమైన ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది:

• వేగం : ఏ ఇంటర్న్ కూడా చేయలేని విధంగా వేగంగా భారీ డేటాసెట్‌లను నమలుతుంది.

• ప్యాటర్న్ స్పాటింగ్ : మానవులు కోల్పోయే సూక్ష్మమైన క్రమరాహిత్యాలు మరియు ధోరణులను ఎంచుకుంటుంది.

• ఆటోమేషన్ : బోరింగ్ బిట్‌లను నిర్వహిస్తుంది - డేటా ప్రిపరేషన్, పర్యవేక్షణ, నివేదిక చర్చ్.

• అంచనా : సెటప్ పటిష్టంగా ఉన్నప్పుడు, ML మోడల్‌లు తదుపరి ఏమి జరుగుతుందో అంచనా వేయగలవు.

ఇక్కడ పరిశ్రమ యొక్క ప్రధాన నినాదం ఆగ్మెంటెడ్ అనలిటిక్స్ - పైప్‌లైన్‌లోని భాగాలను నిర్వహించడానికి BI ప్లాట్‌ఫామ్‌లలోకి AIని చేర్చడం (ప్రిపరేషన్ → విజువలైజేషన్ → కథనం). [గార్ట్‌నర్][1]

మరియు ఇది సైద్ధాంతికమైనది కాదు. రోజువారీ విశ్లేషణ బృందాలు శుభ్రపరచడం, ఆటోమేషన్ మరియు అంచనాల కోసం ఇప్పటికే AIపై ఎలా ఆధారపడుతున్నాయో సర్వేలు చూపుతూనే ఉన్నాయి - డాష్‌బోర్డ్‌లను సజీవంగా ఉంచే అదృశ్య ప్లంబింగ్. [అనకొండ][2]

కాబట్టి ఖచ్చితంగా, AI ఉద్యోగంలోని భాగాలను భర్తీ చేస్తుంది

AI vs. మానవ విశ్లేషకులు: త్వరిత పరస్పర చర్య 🧾

AI ఇప్పటికే మనుషులను ఓడించిన చోట ⚡

నిజం చేద్దాం: AI ఇప్పటికే ఈ రంగాలలో విజయం సాధించింది -

• ఫిర్యాదు లేకుండా భారీ, గజిబిజి డేటాసెట్‌లను గొడవ చేయడం.

• అసాధారణ గుర్తింపు (మోసం, లోపాలు, అవుట్‌లయర్‌లు).

• ML నమూనాలతో ధోరణులను అంచనా వేయడం.

• దాదాపు నిజ సమయంలో డాష్‌బోర్డ్‌లు మరియు హెచ్చరికలను ఉత్పత్తి చేయడం.

ఉదాహరణ: ఒక మిడ్-మార్కెట్ రిటైలర్ రిటర్న్స్ డేటాలోకి అనోమలీ డిటెక్షన్‌ను వైర్ చేశాడు. AI ఒక SKUకి ముడిపడి ఉన్న స్పైక్‌ను గుర్తించింది. ఒక విశ్లేషకుడు తవ్వి, తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన గిడ్డంగి బిన్‌ను కనుగొన్నాడు మరియు ఖరీదైన ప్రోమో తప్పును ఆపాడు. AI గమనించింది, కానీ ఒక మానవుడు నిర్ణయించుకున్నాడు .

మానవులు ఇప్పటికీ పాలించే చోట 💡

కంపెనీలను సంఖ్యలు మాత్రమే నడిపించవు. తీర్పులు వచ్చేది మనుషులే. విశ్లేషకులు:

• కార్యనిర్వాహకులు నిజంగా శ్రద్ధ వహించే కథలుగా మార్చండి .

• AI కూడా రూపొందించని వింతైన “ఏమైతే” ప్రశ్నలను అడగండి.

• పక్షపాతం, లీకేజీ మరియు నైతిక ఇబ్బందులను పట్టుకోండి (నమ్మకానికి చాలా ముఖ్యమైనది) [NIST][3].

• నిజమైన ప్రోత్సాహకాలు మరియు వ్యూహంలో యాంకర్ అంతర్దృష్టులు.

దీన్ని ఈ విధంగా ఆలోచించండి: AI “అమ్మకాలు 20% తగ్గాయి” అని అరవవచ్చు, కానీ ఒక వ్యక్తి మాత్రమే వివరించగలడు, “ఇది ఒక పోటీదారుడు ఒక స్టంట్ చేసినందున జరిగింది - మనం దానిని వ్యతిరేకించాలా లేదా విస్మరిస్తామా అనేది ఇక్కడ ఉంది.”

పూర్తి భర్తీ? అవకాశం లేదు 🛑

పూర్తి టేకోవర్ కి భయపడటం ఉత్సాహం కలిగిస్తుంది. కానీ వాస్తవిక దృశ్యం ఏమిటి? పాత్రలు మారతాయి , అవి అదృశ్యం కావు:

• తక్కువ గుసగుసలాడే పని, ఎక్కువ వ్యూహం.

• మానవులు మధ్యవర్తిత్వం చేస్తారు, AI వేగవంతం అవుతుంది.

• ఎవరు అభివృద్ధి చెందుతారో అప్‌స్కిల్లింగ్ నిర్ణయిస్తుంది.

తక్కువ ఎత్తుకు చేరుకుంటూ, AI వైట్-కాలర్ ఉద్యోగాలను తిరిగి రూపొందించాలని IMF భావిస్తోంది - వాటిని పూర్తిగా తొలగించడం కాదు, కానీ యంత్రాలు ఏవి ఉత్తమంగా చేస్తాయో దాని చుట్టూ పనులను తిరిగి రూపొందించడం. [IMF][4]

“డేటా ట్రాన్స్‌లేటర్” 🗣️ ఎంటర్ చేయండి

అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన పాత్ర? అనలిటిక్స్ అనువాదకుడు. “మోడల్” మరియు “బోర్డ్‌రూమ్” రెండింటినీ మాట్లాడే వ్యక్తి. అనువాదకులు వినియోగ సందర్భాలను నిర్వచిస్తారు, డేటాను నిజమైన నిర్ణయాలకు అనుసంధానిస్తారు మరియు అంతర్దృష్టులను ఆచరణాత్మకంగా ఉంచుతారు. [మెకిన్సే][5]

సంక్షిప్తంగా: ఒక అనువాదకుడు విశ్లేషణలు సరైన వ్యాపార సమస్యకు సమాధానమిస్తాయని నిర్ధారిస్తాడు - తద్వారా నాయకులు చార్ట్‌ను తదేకంగా చూడకుండా, చర్య తీసుకోవచ్చు. [మెకిన్సే][5]

పరిశ్రమలు మరింత తీవ్రంగా (మరియు మృదువుగా) దెబ్బతింటున్నాయి 🌍

• ఎక్కువగా ప్రభావితమైనవి : ఫైనాన్స్, రిటైల్, డిజిటల్ మార్కెటింగ్ - వేగంగా కదిలే, డేటా-భారీ రంగాలు.

• మధ్యస్థ ప్రభావం : ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు ఇతర నియంత్రిత రంగాలు - చాలా అవకాశాలు ఉన్నాయి, కానీ పర్యవేక్షణ విషయాలను నెమ్మదిస్తుంది [NIST][3].

• తక్కువ ప్రభావం : సృజనాత్మకత + సంస్కృతికి సంబంధించిన పని. అయితే, ఇక్కడ కూడా, AI పరిశోధన మరియు పరీక్షలకు సహాయపడుతుంది.

విశ్లేషకులు ఎలా సంబంధితంగా ఉంటారు 🚀

ఇక్కడ “భవిష్యత్తు-ప్రూఫింగ్” చెక్‌లిస్ట్ ఉంది:

• AI/ML బేసిక్స్ (పైథాన్/R, ఆటోML ప్రయోగాలు) తో సౌకర్యవంతంగా ఉండండి [అనకొండ][2].

• కథ చెప్పడం మరియు కమ్యూనికేషన్ల గురించి రెట్టింపు ఆలోచించండి .

• పవర్ BI, టేబుల్యూ, లుకర్ [గార్ట్నర్][1]లో ఆగ్మెంటెడ్ అనలిటిక్స్‌ను అన్వేషించండి.

• డొమైన్ నైపుణ్యాన్ని అభివృద్ధి చేసుకోండి - "ఏమిటి" అని మాత్రమే కాకుండా, "ఎందుకు" అని తెలుసుకోండి.

• అనువాదకుల అలవాట్లను అభ్యసించండి: సమస్యలను రూపొందించడం, నిర్ణయాలను స్పష్టం చేయడం, విజయాన్ని నిర్వచించడం [మెకిన్సే][5].

AI ని మీ సహాయకుడిగా భావించండి. మీ ప్రత్యర్థిగా కాదు.

సారాంశం: విశ్లేషకులు ఆందోళన చెందాలా? 🤔

కొన్ని ప్రారంభ స్థాయి విశ్లేషకుల పనులు అవుతాయి - ముఖ్యంగా పునరావృతమయ్యే ప్రిపరేషన్ పని. కానీ ఈ వృత్తి చనిపోవడం లేదు. ఇది స్థాయిని పెంచుతోంది. AI ని స్వీకరించే విశ్లేషకులు వ్యూహం, కథ చెప్పడం మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడంపై దృష్టి పెడతారు - సాఫ్ట్‌వేర్ నకిలీ చేయలేని విషయాలు. [IMF][4]

అదే అప్‌గ్రేడ్.

ప్రస్తావనలు

1. అనకొండ. స్టేట్ ఆఫ్ డేటా సైన్స్ 2024 నివేదిక. లింక్

2. గార్ట్‌నర్. ఆగ్మెంటెడ్ అనలిటిక్స్ (మార్కెట్ అవలోకనం & సామర్థ్యాలు). లింక్

3. NIST. AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0). లింక్

4. IMF. AI ప్రపంచ ఆర్థిక వ్యవస్థను మారుస్తుంది. మానవాళికి ప్రయోజనం చేకూర్చేలా చూసుకుందాం. లింక్

5. మెకిన్సే & కంపెనీ. అనలిటిక్స్ అనువాదకుడు: కొత్తగా తప్పనిసరిగా ఉండాల్సిన పాత్ర. లింక్

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి