Kamakailan lamang ay gumagapang ang AI sa bawat sulok ng buhay sa trabaho - mga email, pagpili ng stock, maging ang pagpaplano ng proyekto. Natural lamang, nagbubunsod ito ng malaking nakakatakot na tanong: ang mga data analyst ba ang susunod na haharap sa mga problema? Nakakainis ang tapat na sagot sa pagitan. Oo, malakas ang AI sa pagkalkula ng mga numero, ngunit ang magulo at makataong aspeto ng pagkonekta ng data sa mga aktwal na desisyon sa negosyo? Malaki pa rin ang kinalaman nito sa mga tao.
Unawain natin ito nang hindi nadadala sa karaniwang hype tungkol sa teknolohiya.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:
🔗 Pinakamahusay na mga tool sa AI para sa mga analyst ng data
Mga nangungunang tool ng AI upang mapahusay ang pagsusuri at paggawa ng desisyon.
🔗 Mga libreng tool ng AI para sa pagsusuri ng datos
Tuklasin ang pinakamahusay na libreng solusyon sa AI para sa trabaho sa data.
🔗 Mga tool ng Power BI AI na nagbabago sa pagsusuri ng datos
Paano ginagamit ng Power BI ang AI upang mapabuti ang mga insight sa data.
Bakit Talagang Mahusay ang Paggana ng AI sa Pagsusuri ng Datos 🔍
Hindi isang salamangkero ang AI, ngunit mayroon itong ilang seryosong bentahe na nakakaakit sa mga analyst:
-
Bilis : Mas mabilis na nakakapagbasa ng napakaraming dataset kaysa sa kayang gawin ng sinumang intern.
-
Pagtuklas ng mga Pattern : Nakikita ang mga banayad na anomalya at trend na maaaring hindi makita ng mga tao.
-
Awtomasyon : Pinangangasiwaan ang mga nakakabagot na bahagi - paghahanda ng data, pagsubaybay, pag-churn ng ulat.
-
Prediksyon : Kapag maayos na ang setup, mahuhulaan na ng mga modelo ng ML kung ano ang malamang na susunod na mangyayari.
Ang usong salita sa industriya rito ay ang augmented analytics - ang AI na inilagay sa mga BI platform upang pangasiwaan ang mga bahagi ng pipeline (paghahanda → visualization → narrative). [Gartner][1]
At hindi ito teoretikal. Patuloy na ipinapakita ng mga survey kung paano umaasa na ang mga pang-araw-araw na analytics team sa AI para sa paglilinis, automation, at mga hula - ang hindi nakikitang pagtutubero na nagpapanatili sa mga dashboard na buhay. [Anaconda][2]
Kaya oo, pinapalitan ng ang mga bahagi ng trabaho. Pero ang trabaho mismo? Nanatili pa rin.
AI vs. Human Analysts: Mabilis at Magkasabay na Pag-uusap 🧾
| Kagamitan/Tungkulin | Kung Ano ang Pinakamagaling Nito | Karaniwang Gastos | Bakit Ito Gumagana (o Nabigo) |
|---|---|---|---|
| Mga Kagamitan sa AI (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) | Pag-aaral ng matematika, paghahanap ng mga pattern | Mga subscription: libre → mamahaling mga tier | Mabilis na parang kidlat pero maaaring mag-"hallucinate" kung hindi susuriin [NIST][3] |
| Mga Analistang Pantao 👩💻 | Konteksto ng negosyo, pagkukuwento | Batay sa suweldo (wild range) | Nagdadala ng mga detalye, insentibo, at estratehiya sa larawan |
| Hybrid (AI + Tao) | Paano aktwal na nagpapatakbo ang karamihan sa mga kumpanya | Dobleng gastos, mas mataas na kabayaran | Gumagana ang AI sa pamamagitan ng ungol, ang mga tao ang nagmamaneho ng barko (sa ngayon ang panalong pormula) |
Kung saan Natatalo Na ng AI ang mga Tao ⚡
Maging totoo tayo: Panalo na ang AI sa mga aspetong ito -
-
Pag-aayos ng malalaki at magulo na mga dataset nang walang reklamo.
-
Pagtuklas ng mga anomalya (pandaraya, mga error, mga outlier).
-
Pagtataya ng mga trend gamit ang mga modelo ng ML.
-
Pagbuo ng mga dashboard at alerto nang halos real-time.
Halimbawa: isang retailer sa mid-market ang nag-wire ng anomaly detection sa returns data. Nakakita ang AI ng spike na nakatali sa isang SKU. Nagsaliksik ang isang analyst, nakahanap ng maling label sa bodega, at napigilan ang isang magastos na pagkakamali sa promosyon. Napansin ito ng AI, ngunit isang tao ang nagpasya .
Kung saan ang mga Tao pa rin ang Namamahala 💡
Hindi lamang mga numero ang nagpapatakbo ng mga kumpanya. Ang mga tao ang may hawak ng mga desisyon sa paghuhusga. Mga analyst:
-
mga kuwentong talagang pinapahalagahan ng mga ehekutibo ang mga magulong istatistika .
-
Magtanong ng mga kakaibang tanong na "paano kung" na hindi kayang ipaliwanag ng AI.
-
Mahuli ang bias, leakage, at mga etikal na patibong (mahalaga para sa tiwala) [NIST][3].
-
Iugnay ang mga pananaw sa mga tunay na insentibo at estratehiya.
Isipin ito sa ganitong paraan: Maaaring isigaw ng AI ang "benta bumaba ng 20%," ngunit isang tao lamang ang makakapagpaliwanag, "Ito ay dahil sa isang kakumpitensya na gumawa ng isang stunt - narito kung kokontrahin natin ito o hindi papansinin."
Ganap na Kapalit? Malamang Hindi 🛑
Nakakatukso na matakot sa isang ganap na pagkuha sa kapangyarihan. Ngunit ang makatotohanang senaryo? Nagbabago , hindi sila nawawala:
-
Mas kaunting trabahong walang silbi, mas maraming estratehiya.
-
Ang mga tao ang nag-aadjust, ang AI naman ang bumibilis.
-
Ang upskilling ang nagpapasya kung sino ang magtatagumpay.
Kung titingnan nang mas detalyado, nakikita ng IMF na binabago ng AI ang mga trabahong white-collar - hindi ang pagtatanggal sa mga ito nang tuluyan, kundi ang muling pagdisenyo ng mga gawain batay sa kung aling mga makina ang pinakamahusay na nakakagawa. [IMF][4]
Pumasok sa "Tagasalin ng Datos" 🗣️
Ang pinakasikat na umuusbong na tungkulin? Tagasalin ng analytics. Isang taong nagsasalita ng parehong "modelo" at "boardroom." Tinutukoy ng mga tagasalin ang mga use case, iniuugnay ang data sa mga totoong desisyon, at pinapanatiling praktikal ang mga insight. [McKinsey][5]
Sa madaling salita: tinitiyak ng isang tagasalin na sinasagot ng analytics ang tamang problema sa negosyo - para makakilos ang mga lider, hindi lang basta tumitig sa isang tsart. [McKinsey][5]
Mas Matindi (at Mas Mahina) ang Tinamaan ng mga Industriya 🌍
-
Pinakaapektado : pananalapi, tingian, digital marketing - mga sektor na mabilis umusbong at maraming datos.
-
Katamtamang epekto : pangangalagang pangkalusugan at iba pang mga regulated na larangan - maraming potensyal, ngunit ang pangangasiwa ay nagpapabagal sa mga bagay-bagay [NIST][3].
-
Hindi gaanong naapektuhan : gawaing puno ng pagkamalikhain at kultura. Kahit dito, nakakatulong pa rin ang AI sa pananaliksik at pagsubok.
Paano Nananatiling May Kaugnayan ang mga Analyst 🚀
Narito ang isang checklist para sa "paghahanda para sa hinaharap":
-
Maging komportable sa mga pangunahing kaalaman sa AI/ML (Python/R, mga eksperimento sa AutoML) [Anaconda][2].
-
Doblehin ang pagkukuwento at komunikasyon .
-
Galugarin ang augmented analytics sa Power BI, Tableau, Looker [Gartner][1].
-
Paunlarin ang kadalubhasaan sa larangan - alamin ang "bakit," hindi lang ang "ano."
-
Pagsanayan ang mga gawi ng tagasalin: balangkasin ang mga problema, linawin ang mga desisyon, tukuyin ang tagumpay [McKinsey][5].
Isipin ang AI bilang iyong katulong. Hindi ang iyong karibal.
Konklusyon: Dapat bang mag-alala ang mga analyst? 🤔
Ang ilang mga gawain ng analyst sa antas ng pagpasok ay magiging awtomatiko - lalo na ang paulit-ulit na paghahanda. Ngunit ang propesyon ay hindi namamatay. Ito ay umaangat. Ang mga analyst na tumatanggap ng AI ay nakatuon sa estratehiya, pagkukuwento, at paggawa ng desisyon - ang mga bagay na hindi kayang pekein ng software. [IMF][4]
Iyan ang pag-upgrade.
Mga Sanggunian
-
Anaconda. Ulat sa Kalagayan ng Agham ng Datos 2024. Link
-
Gartner. Augmented Analytics (pangkalahatang-ideya at mga kakayahan ng merkado). Link
-
NIST. Balangkas ng Pamamahala ng Panganib ng AI (AI RMF 1.0). Link
-
IMF. Babaguhin ng AI ang Pandaigdigang Ekonomiya. Tiyakin Natin na Makikinabang Ito sa Sangkatauhan. Link
-
McKinsey & Company. Tagasalin ng analytics: Ang bagong tungkuling dapat taglayin. Link