مهندسان داده چگونه باید برای دنیای هوش مصنوعی آماده شوند؟

اخیراً صحبت‌های زیادی در مورد اینکه چگونه انقلاب هوش مصنوعی نقش مهندسان داده را در امور شغلی کاهش می‌دهد، وجود داشته است. اما ما فکر نمیکنیم که اینطور باشد. تخصص مهندسی داده‌ قرار است مهم‌تر از همیشه باشد. با این حال، متخصصان داده باید مهارت‌های جدیدی کسب کنند تا به سازمان‌هایشان کمک کنند تا بیشترین بهره را از هوش مصنوعی ببرند و چشم‌انداز شغلی خود را برای آینده افزایش دهند.

هوش مصنوعی این فرصت را برای سازمان‌ها باز می‌کند که ارزش بیشتری از داده‌های خود استخراج کنند. و این کار را به‌طور کارآمدتر انجام دهند، اما این به خودی خود نمی‌تواند اتفاق بیفتد. مهندسان داده باید بیاموزند که چگونه و کجا فناوری را به کار ببرند، همراه با مدل‌ها و ابزارهایی که بدانند در چه موقعیت‌هایی استفاده کنند.

مهندسان داده چگونه برای دنیای هوش مصنوعی آماده شوند؟

در اینجا چهار زمینه اصلی وجود دارد که هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل داده‌ها را در سال آینده متحول خواهد کرد. و مهندسان داده باید مهارت‌هایی را برای برآورده کردن این نیازها کسب کنند.

ساخت خط لوله داده‌ها (data pipelines) به صورت هوشمندتر

خط لوله داده(data pipelines)، منابع داده‌ای را که می‌توانند خام، بدون ساختار و سازماندهی نشده باشند، ترکیب می‌کنند، و وظیفه مهندسان استخراج اطلاعات از آن منابع برای ارائه بینش‌های ارزشمند است. هوش مصنوعی در شرف تغییر این کار است.

قرار دادن هوش مصنوعی در خط لوله داده می تواند توانایی مهندس داده برای استخراج ارزش و بینش را تا حد زیادی تسریع کند. به عنوان مثال، تصور کنید یک شرکت دارای پایگاه داده ای از رونوشت های خدمات مشتری یا سایر اسناد متنی است. با چند خط SQL، یک مهندس می‌تواند یک مدل هوش مصنوعی را به خط لوله متصل کند و به آن دستور دهد تا بینش‌های غنی آن فایل‌های متنی را نشان دهد. انجام این کار به صورت دستی می‌تواند ساعت‌ها طول بکشد و برخی از ارزشمندترین بینش‌ها تنها با هوش مصنوعی قابل کشف هستند.

مهندسان داده که می‌دانند کجا و چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را برای استخراج حداکثر ارزش از خطوط لوله داده‌ها به کار ببرند، برای سازمان‌هایشان بسیار ارزشمند خواهند بود. اما این نیاز به مهارت‌های جدیدی در رابطه با انتخاب مدل‌ها و نحوه اعمال آن‌ها دارد.

نقشه برداری داده کمتر، استراتژی داده بیشتر

منابع داده‌های مختلف اغلب اطلاعات را به روش‌های مختلف ذخیره می‌کنند: برای مثال، یک سیستم منبع ممکن است به نام ایالت به عنوان “Massachusetts” اشاره کند، در حالی که سیستم دیگر از مخفف “MA” استفاده می‌کند.

نقشه‌برداری داده‌ها برای اطمینان از سازگاری و بدون تکرار، یک کار سفارشی برای هوش مصنوعی است. مهندسان می‌توانند دستوری بسازند که اساساً می‌گوید: «این 20 منبع از داده‌های مشتری را بگیرید و یک پایگاه داده متعارف مشتری برای من بسازید» و هوش مصنوعی این کار را در زمان بسیار کمتری تکمیل می‌کند.

این امر مستلزم دانشی در مورد نحوه نوشتن اعلان‌های خوب است، اما مهم‌تر از آن زمان مهندسان را آزاد می‌کند تا بتوانند ساعت‌های کمتری را برای نقشه‌برداری داده‌ها و بیشتر روی استراتژی داده‌ها و معماری داده‌های سازمان خود صرف کنند.

در نهایت، هدف این است که همه منابع داده در دسترس یک سازمان را درک کنید و اینکه چگونه می توان از آنها برای رسیدن به اهداف تجاری به بهترین وجه استفاده کرد. واگذاری وظایفی مانند نقشه برداری داده ها به یک مدل هوش مصنوعی زمان را برای آن کار سطح بالاتر آزاد می کند.

تحلیلگران BI باید بازی خود را ارتقا دهند

تحلیلگران هوش تجاری (BI) امروزه زمان زیادی را صرف ایجاد گزارش‌های ثابت برای رهبران تجاری می‌کنند. هنگامی که این رهبران در مورد داده‌ها سؤالات بعدی دارند، تحلیلگران باید یک پرس و جو جدید انجام دهند و یک گزارش تکمیلی ایجاد کنند. هوش مصنوعی مولد انتظارات این مدیران را به طرز چشمگیری تغییر خواهد داد.

با کسب تجربه بیشتر مدیران با چت ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، انتظار دارند با گزارش‌های تجاری خود به شیوه ای مشابه و محاوره‌ای تعامل داشته باشند. این امر مستلزم آن است که تحلیلگران BI بازی خود را ارتقا دهند و یاد بگیرند که چگونه آن قابلیت های تعاملی را ارائه دهند. به جای ایجاد نمودارهای ایستا، آنها باید خطوط لوله، پلاگین ها و دستورات مورد نیاز برای ساخت گزارش های پویا و تعاملی را درک کنند.

پلتفرم‌های داده‌های ابری برخی از این قابلیت‌ها را به روشی کم‌کد ترکیب می‌کنند و به تحلیل‌گران BI این فرصت را می‌دهند تا مهارت‌های خود را برای رسیدگی به نیازهای جدید گسترش دهند. اما یک منحنی یادگیری وجود دارد و کسب آن مهارت ها چالش آنها در سال 2024 خواهد بود.

مدیریت خدمات هوش مصنوعی شخص ثالث

زمانی که cloud یک دهه پیش شروع به کار کرد، تیم‌های فناوری اطلاعات زمان کمتری را صرف ساختن زیرساخت‌ها و نرم‌افزار کردند و زمان بیشتری را برای مدیریت خدمات ابری شخص ثالث صرف کردند. دانشمندان داده در آستانه گذار مشابهی هستند.

رشد هوش مصنوعی به دانشمندان داده نیاز دارد که با فروشندگان خارجی که مدل‌های هوش مصنوعی، مجموعه داده‌ها و سایر خدمات را ارائه می‌دهند، بیشتر کار کنند. آشنایی با گزینه ها، انتخاب مدل مناسب برای کار در دست و مدیریت آن روابط شخص ثالث مهارت مهمی برای به دست آوردن خواهد بود.

سرگرمی‌های بیشتر

امروزه بسیاری از تیم‌های داده می‌گویند که در حالت واکنشی گیر کرده‌اند و دائماً به آخرین درخواست‌های شغلی پاسخ می‌دهند یا برنامه‌های خراب را تعمیر می‌کنند. این برای هیچ کس جالب نیست، اما هجوم هوش مصنوعی به مهندسی داده آن را تغییر خواهد داد.

هوش مصنوعی به مهندسان این امکان را می‌دهد تا پرزحمت‌ترین بخش‌های کار خود را خودکار کرده و زمان را برای فکر کردن به تصویر بزرگ‌تر آزاد کنند. این به مهارت‌های جدیدی نیاز دارد، اما به آن‌ها اجازه می‌دهد تا روی کارهای استراتژیک‌تر و فعال‌تر تمرکز کنند و مهندسان داده را حتی برای تیم‌هایشان ارزشمندتر کند و کارشان بسیار لذت‌بخش‌تر شود.