42%的資料科學家表示他們的工作成果沒有被決策者採用

最近一份來自SAS的報告顯示，一些資料科學家對自己的角色不滿意，他們在進行有效工作時面臨障礙。

據資料分析公司SAS上個月表示，其報告“加速數字化轉型 ”旨在深入研究資料科學的狀況，評估大流行的影響，以及分析領域的滿意度。

雖然數字化轉型因大流行而“大大加快”，但報告描述了對資料科學家額外需求的影響。

例如，調查指出，42%的資料科學家說他們的資料科學成果沒有被商業決策者使用。

儘管90%以上的受訪者表示其工作的重要性與大流行病前相同或更甚以往，但還是出現了專案乏善可陳的情況。

“加速數字化轉型 ”的其他主要發現：

分析

·超過66%的資料科學家對分析專案的結果表示滿意

·然而，42%的受訪者對其公司對分析和模型部署的使用感到不滿意

技能差距

·不到33%的資料科學家認為，他們在雲管理和資料庫管理等程式密集型技能方面具有高階或專家級的熟練程度

·94%的受訪者在大流行之後經歷了與之前相同或更多的雲使用

人工智慧倫理

·43%的資料科學家表示，他們的組織沒有對人工智慧(AI)分析過程中的偏見和歧視進行具體審查

·26%的受訪者表示，在他們的組織中，不公平的偏見被用作衡量模型成功的標準

大流行的影響

研究顯示，大流行“顛覆了標準的商業慣例”，改變了模型和預測演算法的假設和變數。這些變化引起了流程、實踐和操作引數調整的“漣漪效應”。

該報告還表明，資料科學家的“挑戰”在大流行之前就已經存在。

·73%的資料科學家表示，自大流行以來，他們的工作效率和以前一樣，甚至更高。

·77%的受訪者透露他們與同事有相同或更大的合作。

資料準備

·58%的資料科學家在收集、探索、管理和清理資料方面花費了更多的時間。

“由於大流行病加速了許多組織原本計劃的數字化轉型專案，這對資料科學家提出了更多要求。”SAS英國和愛爾蘭的資料科學主管Iain Brown說。

“讓人沮喪的一個主要原因是，要找到一種方法，讓企業從分析專案中獲得洞察力，並將其用於決策。這意味著，讓資料科學家在董事會中佔據一席之地可能是條出路。”

“與此相關的是，我們發現了對資料科學團隊支援和人才短缺的擔憂，這個問題已經有一段時間了，供不應求。”

“總的來說，資料科學家有充分的理由感到樂觀，隨著時間的推移資料科學家的角色發生變化，大流行讓他們在組織中的重要性更加凸顯。”

作者：Chris Ehrlich