Phân Tích Hóa Thống Kê: Đằng Sau Một Cuộc Cách Mạng Phân Tích Dữ Liệu Mới

Các công ty đang vội vã hiện nay để phản ứng trước một ngữ cảnh thay đổi nhanh chóng, và họ đang sử dụng dữ liệu để điều hướng những sự biến đổi cần thiết. Nhưng quá nhiều lần, họ đã không thể thực hiện các thay đổi cần thiết vì giải pháp của họ liên quan đến một phương pháp cũ trong phân tích.

Dean Stoecker, đồng sáng lập và giám đốc điều hành của công ty khoa học dữ liệu và phân tích Alteryx, tin rằng bây giờ là thời điểm quyết định để thay đổi hướng để đạt được kết quả kinh doanh tốt hơn.

“Hầu hết các công ty không đạt được thành công trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số vì họ tiếp tục thực hiện điều giống nhau điều giống nhau,” ông nói. “Nếu vấn đề của COVID-19 không phải là một cuộc gọi tỉnh táo rằng cần phải thay đổi, thì chúng ta sẽ rơi vào tình trạng khó khăn.”

Chúng ta cần một sự thay đổi văn hóa đặt nhiều hơn vào sự sáng tạo của con người hoạt động cùng với các công cụ phân tích và trí tuệ nhân tạo. Và để điều đó, doanh nghiệp phải chấp nhận rủi ro để giải phóng dữ liệu và phân tích, làm cho những thứ đó trở nên có sẵn cho một lực lượng lao động đầy những nhà khoa học dữ liệu công dân chưa được khai thác.

“Trên thế giới chỉ có hai triệu nhà khoa học dữ liệu có bằng tiến sĩ. Không bao giờ đủ nhà khoa học để giải quyết vấn đề của thế giới,” Stoecker giải thích.

Phong trào Phân Tích Hóa Thống Kê

Tham gia Phong Trào Phân Tích Hóa Thống Kê, hay APA—một phong trào mới nhằm giải quyết những vấn đề đó bằng cách nâng cao kỹ năng cho gần như bất kỳ ai để trở thành một phần của động cơ tổ chức để phân tích và hành động dữ liệu.

APA liên quan đến “biến mọi người làm việc với dữ liệu thành những người khám phá lợi nhuận biên.” Và cách duy nhất bạn có thể đạt được điều đó là khi bạn bắt đầu coi dữ liệu như là một tài sản, dân chủ hóa nó và làm cho nó có sẵn cho lực lượng lao động.

“Hầu hết các tổ chức không làm điều này,” Stoecker giải thích. “Những gì họ làm là thuê nhà khoa học, mua máy móc lớn và hy vọng họ sẽ thấy kết quả tốt hơn. Và điều đó chẳng bao giờ xảy ra.”

Nền tảng phân tích toàn diện mà Alteryx cung cấp cho doanh nghiệp được ngân hàng sử dụng để thực hiện mô hình tương lai, các hãng hàng không chèo cầu nhiên liệu, các nhà bán lẻ tối ưu hóa trưng bày hàng hóa siêu địa phương, và đội bóng Dallas Cowboys sử dụng để phân tích tâm trạng trong sân vận động trong suốt trận đấu.

Mỗi cái trong số đó là một trường hợp của một sự chuyển đổi kỹ thuật số thành công cho một phần của doanh nghiệp, và Stoecker nói rằng tiến triển này đã trở nên khả thi nhờ vào Phong Trào Phân Tích Hóa Thống Kê.

Alteryx được thành lập trước khi nhiều thay đổi cơ bản cho APA đã hoàn toàn thể hiện, nhưng Stoecker đã nhìn thấy điều sắp xảy ra. “Chúng tôi bắt đầu công ty vì chúng tôi biết rằng các giải pháp điểm sẽ chết, vì chúng buộc người ta phải thay đổi cách tiếp cận công việc và điều đó làm mất nhân phẩm của hầu hết người lao động,” ông nói.

Tự động hóa siêu trung tâm dựa trên con người, không chỉ là trí tuệ nhân tạo

“Chúng tôi thấy thế giới này của trí tuệ nhân tạo và học máy đang hội tụ với kinh doanh thông tin và phân tích,” Stoecker giải thích. “Điều đó có nghĩa là trong khi các công nghệ đang hội tụ, những người tiêu dùng hoặc những người sản xuất những khả năng đó cũng đang hội tụ. Chúng tôi thấy sự hội tụ giữa người thống kê đã được đào tạo và nhà khoa học dữ liệu công dân.”

Năm 1960, nhà khoa học máy và nhà tâm lý học J.C.R. Licklider đã viết một bài báo có ảnh hưởng mang tựa đề “Symbiosis Giữa Người và Máy Tính,” hiện đang là tài liệu đọc phổ biến giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ. Trong số nhiều điều khác, Licklider dự đoán một “symbiosis giữa người và máy tính” trong đó con người và máy tính hợp tác, với máy tính thực hiện công việc có thể tự động để mở đường cho con người tập trung vào những hiểu biết và quyết định.

Nhưng nhiều sự tập trung của trí tuệ nhân tạo và học máy liên quan đến phân tích đã được đặt vào công nghệ hoặc trí tuệ nhân tạo, chứ không phải là vào con người, và đó là nơi mà những sự chuyển đổi thất bại bắt nguồn.

Liên quan đến điều đó, Stoecker nói: “Bạn phải đưa người ta đến giai đoạn tư duy sớm hơn… Phong Trào Phân Tích Hóa Thống Kê đưa người ta đến giai đoạn tư duy sớm hơn để bạn có thể thoát khỏi những công việc đơn điệu như làm sạch dữ liệu, tổ chức dữ liệu và tìm kiếm dữ liệu.”

Phần khó khăn nhất trong việc này là sự thay đổi văn hóa, tuy nhiên — điều này là bắt buộc, nhưng rất khó khăn đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. “Mua công nghệ là dễ dàng,” Stoecker nói. “Chuyển đổi văn hóa rất, rất khó khăn, và thường mất một khoảng thời gian dài để đạt được.”

Tổ chức cần phải tạo ra những sự chuyển đổi văn hóa này từ trên xuống. Họ phải có tuyên bố sứ mệnh rõ ràng để nhận biết dữ liệu như là một tài sản và phân tích như là một tài năng mà mỗi người lao động phải sở hữu, và lãnh đạo cần tạo ra cơ hội cho người lao động nâng cao kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu công dân.

Các doanh nghiệp cũng cần sử dụng các giải pháp công nghệ để khuyến khích sự sáng tạo của những nhà khoa học dữ liệu công dân, như đã mô tả trong mô hình hợp tác giữa người và máy tính của Licklider.

Tăng cường trí tuệ và sự sáng tạo của con người

“Điều khiến tôi kinh ngạc là sự tò mò của con người. Nếu bạn đưa họ một tờ giấy trắng với một đống khối xây dựng, họ sẽ xây dựng gần như bất cứ điều gì,” Stoecker nói.

“Một trong những đồ chơi phổ biến nhất cho trẻ em là LEGO,” ông tiếp tục. “Có một lý do cho điều đó—vì nó minh họa sự sáng tạo và sự tò mò của họ. Dữ liệu và phân tích chính xác là điều tương tự, và với APA, nếu bạn có một loạt các khối xây dựng, bạn sẽ ngạc nhiên về những gì mà mọi người có thể giải quyết.”

Phong trào APA đang phát triển trên thị trường; những người quyết định đang hiểu rõ về những hạn chế của trí tuệ nhân tạo mà không có sự sáng tạo của con người, và về sự cần thiết của các nền tảng từ đầu đến cuối giảm độ phức tạp và tự động hóa các quy trình mà không đòi hỏi người lao động phải viết một dòng mã nào.

Chỉ một phần nhỏ dữ liệu tổ chức được sử dụng ngày nay, và chủ yếu được sử dụng một cách mô tả. Nó có thể kể cho người ra quyết định những gì đã xảy ra trong một số trường hợp, nhưng thông tin đến quá muộn, và nó thiếu mọi số lượng sáng tạo từ khắp nơi trong tổ chức có thể làm cho nó trở nên hữu ích hơn.

Phân Tích Hóa Quy Trình hóa thông tin đó, cho phép mọi người chuyển từ mô tả sang phân tích kê đơn. Quan trọng như vậy, nó thúc đẩy sự thay đổi văn hóa và công nghệ để nâng cao kỹ năng của người lao động trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu.

“Điều quan trọng là tăng cường trí tuệ của con người trước tiên,” Stoecker nói. “Cuối cùng, nó tất cả đều liên quan đến sự hội tụ giữa việc phổ cập dữ liệu và tự động hóa các quy trình để giải phóng thời gian của bạn để bạn có thể học thêm kỹ năng để đối mặt với những thách thức lớn hơn, để tìm kiếm thêm những kết quả kinh doanh biến đổi.”

Tìm hiểu thêm về tương lai của việc giải quyết vấn đề tại https://www.alteryx.com/apa.

Chuyện này được sản xuất bởi MYTOUR Brand Lab cho Alteryx.