Dataanalytikere: Følg denne spillplanen i 2020

Bilde: airdone, Getty Images / iStockphoto

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) tilfører analytics nye muligheter, og selskaper krever mer analyse som er i sanntid eller kan forutsi fremtiden. Nålen har beveget seg utover instrumentpaneler og periodiske analyserapporter. Gitt denne dynamikken, er det her dataanalytikere fokuserer innsatsen i 2020.

Tekniske forutsigelser for 2020: Mer målesningsdekning (TechRepublic på Flipboard)

1. Kom om bord med forretningsprioriteringer

Mer om Big Data

  • Datahåndtering: Et jukseark
  • Hvordan integrere robotprosessautomatisering i big data-prosjekter
  • Programmereren Hadley Wickham utpeker mangfoldet av R-samfunnet
  • Hvordan velge riktige dataanalyseverktøy: 5 trinn

Konsernledelse og hver forretningsenhet i selskapet har strategiske planer og mål som de ønsker å oppfylle i 2020 og utover. Det er viktig å møte dem i begynnelsen av året for å diskutere hvordan analyser best kan hjelpe dem og hvilke typer analyse de trenger; før du møtes, få kopier av deres strategiske planer. Oppdater arbeidsloggen, fjern tiltak som ikke lenger er nødvendig, og oppdater den med de nye prioriteringene.

2. Gjør oppmerksomheten mot trenderanalyse

Bedrifter vokser opp sin første tilfredshet med daglig, månedlig og årlig analyserapportering; i 2020, vil de forvente mer veiledning fra analytics for å bestemme fremtidige forretningsretninger. Forutsigende analyser og lengre trendanalyser som kan forutsi fremtiden og mate inn i strategisk planlegging vil være populære elementer i 2020; jo mer du vet om trendanalyse, desto bedre vil du kunne møte selskapets behov.

3. Kjenn leverandørenes analysefunksjoner

Bedrifter velger leverandørprogramvare fordi det er en velprøvd vare, og den laster av kravet om å utvikle IT-en din fra bunnen av. Leverandørene forstår at de vet at selskaper forventer analyserapporter som en del av programvaren, og det påhviler deg å forstå disse rapportene - avhengig av oppgaven din. Du kan kanskje enkelt konfigurere leverandørrapportene slik at de oppfyller viktige forretningsbehov, og sparer deg fra å utvikle rapportene fra grunnen av.

Bygg et effektivt datavitenskapsteam: En guide for forretnings- og teknologiledere (gratis PDF)

4. Forbedre din arbeidskunnskap om datavitenskap

De fleste dataanalytikere har bakgrunn i IT snarere enn datavitenskap, noe som kan føre til kommunikasjonsutfordringer med andre dataforskere. Du bør gjøre det til et mål å lære mer om datavitenskap ved å ta et kurs eller bare lære deg mer om emnet; Dette vil hjelpe deg med å bygge relasjoner og hjelpe virksomheten med å få mest mulig ut av datavitenskapen.

5. Undersøk potensialet i analytics, AI og ML

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) begynte å operere i takt med analyser de siste to årene, men 2020 vil markere den videre sammenslåingen mellom disse tre fagområdene.

Hvis analysene dine kan bli overladet av de enorme mengder informasjon AI er i stand til å analysere, er neste trinn å finne en passende blanding mellom standardanalyse som opererer på data, utsmykking av forretningsinnsikt som kommer fra AI og ML, og infusjoner av mennesker intelligens og kreativitet som ingen av disse andre metodene fanger opp. Å undersøke og bestemme hvordan alle disse forskjellige innsiktsvoksende tilnærmingene kan blandes for ytelse, vil være en ny grense for dataanalyse.

6. Insister på rene og sikre data

Når teknologier som Internet of Things (IoT) blir tatt i bruk, er det større bekymringer for ren data og datasikkerhet. Foretak vil fortsatt sende disse bekymringene til sikkerhetsspesialister og revisorer, men du bør også holde sikkerhet og rene data i forkant av prosjektkrav.

6 måter dataanalyse fremmer bedriften (TechRepublic)

Data, Analytics og AI Nyhetsbrev

Få eksperttips for å mestre grunnleggende grunnleggende analyser av data, og følg med på den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Leveres mandager

Registrer deg i dag

© Copyright 2020 | mobilegn.com