Ang AI ay gumagapang sa bawat sulok ng buhay sa trabaho kamakailan - mga email, mga stock pick, maging ang pagpaplano ng proyekto. Naturally, itinaas nito ang malaking nakakatakot na tanong: ang mga data analyst ba ay susunod sa chopping block? Ang matapat na sagot ay nakakainis sa pagitan. Oo, malakas ang AI sa pag-crunch ng mga numero, ngunit ang magulo, pantao na bahagi ng pagkonekta ng data sa mga aktwal na desisyon sa negosyo? Iyan ay bagay pa rin sa mga tao.
I-unpack natin ito nang hindi dumudulas sa karaniwang tech hype.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:
🔗 Pinakamahusay na tool sa AI para sa mga data analyst
Mga nangungunang tool sa AI para mapahusay ang pagsusuri at paggawa ng desisyon.
🔗 Libreng AI tool para sa pagsusuri ng data
I-explore ang pinakamahusay na libreng AI solution para sa data work.
🔗 Mga tool ng Power BI AI na nagbabago ng pagsusuri ng data
Paano ginagamit ng Power BI ang AI para pahusayin ang mga insight sa data.
Bakit Talagang Gumagana ang AI sa Pagsusuri ng Data 🔍
Ang AI ay hindi isang salamangkero, ngunit mayroon itong ilang seryosong pakinabang na nagpapapansin sa mga analyst:
-
Bilis : Ngumuya sa malalaking dataset nang mas mabilis kaysa sa magagawa ng sinumang intern.
-
Pattern Spotting : Kinukuha ang mga banayad na anomalya at trend na maaaring makaligtaan ng mga tao.
-
Automation : Hinahawakan ang nakakainip na mga bit - paghahanda ng data, pagsubaybay, pag-uulat ng churn.
-
Prediction : Kapag solid ang setup, maaaring hulaan ng mga modelo ng ML kung ano ang posibleng susunod.
Ang buzzword ng industriya dito ay augmented analytics - Na-baked ang AI sa mga platform ng BI para mahawakan ang mga chunks ng pipeline (paghahanda → visualization → narrative). [Gartner][1]
At hindi ito teoretikal. Patuloy na ipinapakita ng mga survey kung paano umaasa ang mga pang-araw-araw na analytics team sa AI para sa paglilinis, pag-automate, at mga hula - ang invisible na pagtutubero na nagpapanatiling buhay sa mga dashboard. [Anaconda][2]
Kaya sigurado, pinapalitan ng ang mga piraso ng trabaho. Ngunit ang trabaho mismo? Nakatayo pa rin.
AI vs. Human Analysts: Mabilis na Magkatabi 🧾
| Tool/Tungkulin | Kung Saan Ito Pinakamahusay | Karaniwang Gastos | Bakit Ito Gumagana (o Nabigo) |
|---|---|---|---|
| AI Tools (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) | Math crunching, pattern hunting | Mga Subs: libre → mamahaling tier | Mabilis ang kidlat ngunit maaaring "mag-hallucinate" kung aalisin ng check [NIST][3] |
| Mga Human Analyst 👩💻 | Konteksto ng negosyo, pagkukuwento | Batay sa suweldo (wild range) | Nagdadala ng nuance, insentibo, at diskarte sa larawan |
| Hybrid (AI + Human) | Paano aktwal na nagpapatakbo ang karamihan sa mga kumpanya | Dobleng gastos, mas mataas na kabayaran | Gumagawa ng ungol ang AI, pinapatnubayan ng mga tao ang barko (sa ngayon ang panalong formula) |
Kung saan Tinatalo na ng AI ang mga Tao ⚡
Maging totoo tayo: nanalo na ang AI sa mga lugar na ito -
-
Nag-aaway ng malalaking, magulo na mga dataset nang walang reklamo.
-
Pagtuklas ng anomalya (panloloko, pagkakamali, outlier).
-
Pagtataya ng mga uso sa mga modelo ng ML.
-
Bumubuo ng mga dashboard at alerto nang malapit sa real-time.
Halimbawa: isang retailer sa mid-market ang nag-wire ng pagtukoy ng anomalya sa mga nagbabalik na data. Nakakita ang AI ng spike na nakatali sa isang SKU. Naghukay ang isang analyst, nakakita ng maling label na warehouse bin, at pinahinto ang isang magastos na pagkakamali sa promo. Napansin ng AI, ngunit isang tao ang nagpasya .
Kung Saan Namumuno Pa rin ang Tao 💡
Ang mga numero lamang ay hindi nagpapatakbo ng mga kumpanya. Ang mga tao ay nagdadala ng mga tawag sa paghatol. Mga Analyst:
-
Gawing mga kwentong talagang pinapahalagahan ng mga executive .
-
Magtanong ng mga oddball na "paano kung" na mga tanong na hindi man lang i-frame ng AI.
-
Mahuli ang bias, leakage, at etikal na mga pitfalls (mahalaga para sa pagtitiwala) [NIST][3].
-
I-anchor ang mga insight sa totoong mga insentibo at diskarte.
Isipin ito sa ganitong paraan: Maaaring sumigaw ang AI na "bumaba ng 20% ang mga benta," ngunit isang tao lang ang makakapagpaliwanag, "Ito ay dahil ang isang kakumpitensya ay gumawa ng isang stunt - narito kung sasalungat tayo o huwag pansinin ito."
Buong Kapalit? Hindi Malamang 🛑
Nakatutukso na matakot sa ganap na pagkuha. Ngunit ang makatotohanang senaryo? Palipat-lipat ang mga tungkulin , hindi sila nawawala:
-
Mas kaunting ungol, mas maraming diskarte.
-
Ang mga tao ay namamagitan, ang AI ay nagpapabilis.
-
Ang upskilling ang nagpapasya kung sino ang umunlad.
Sa pag-zoom out, nakikita ng IMF ang AI na muling hinuhubog ang mga white-collar na trabaho - hindi tinatanggal ang mga ito nang tahasan, ngunit muling nagdidisenyo ng mga gawain sa kung ano ang pinakamahusay na ginagawa ng mga makina. [IMF][4]
Ilagay ang “Data Translator” 🗣️
Ang pinakamainit na umuusbong na papel? Tagasalin ng Analytics. Isang taong nagsasalita ng parehong "modelo" at "boardroom." Tinutukoy ng mga tagasalin ang mga kaso ng paggamit, itinatali ang data sa mga tunay na desisyon, at panatilihing praktikal ang mga insight. [McKinsey][5]
Sa madaling salita: tinitiyak ng isang tagasalin na sinasagot ng analytics ang tamang problema sa negosyo - para kumilos ang mga pinuno, hindi lamang tumitig sa isang tsart. [McKinsey][5]
Mas Mahirap (at Mas Malambot) ang mga Industriya 🌍
-
Karamihan sa mga apektado : pananalapi, retail, digital marketing - mabilis na gumagalaw, data-heavy sectors.
-
Katamtamang epekto : pangangalaga sa kalusugan at iba pang mga regulated field - maraming potensyal, ngunit pinapabagal ng pangangasiwa ang mga bagay [NIST][3].
-
Hindi gaanong naapektuhan : malikhain + gawaing mabigat sa kultura. Bagaman, kahit dito, tumutulong ang AI sa pagsasaliksik at pagsubok.
Paano Nananatiling May Kaugnayan ang mga Analyst 🚀
Narito ang isang checklist na "patunay sa hinaharap":
-
Maging komportable sa mga pangunahing kaalaman sa AI/ML (Python/R, mga eksperimento sa AutoML) [Anaconda][2].
-
Mag-double down sa pagkukuwento at pakikipag-ugnayan .
-
I-explore ang augmented analytics sa Power BI, Tableau, Looker [Gartner][1].
-
Bumuo ng kadalubhasaan sa domain - alamin ang "bakit," hindi lang ang "ano."
-
Magsanay ng mga gawi sa tagasalin: i-frame ang mga problema, linawin ang mga desisyon, tukuyin ang tagumpay [McKinsey][5].
Isipin ang AI bilang iyong katulong. Hindi ang iyong karibal.
Bottom Line: Dapat bang Mag-alala ang mga Analyst? 🤔
Ang ilang entry-level na gawain ng analyst ay magiging awtomatiko - lalo na ang paulit-ulit na paghahanda. Ngunit ang propesyon ay hindi namamatay. Nag-level up na. Ang mga analyst na yumakap sa AI ay makakatuon sa diskarte, pagkukuwento, at paggawa ng desisyon - hindi maaaring peke ang software ng mga bagay. [IMF][4]
Yan ang upgrade.
Mga sanggunian
-
Anaconda. Ulat ng State of Data Science 2024. Link
-
Gartner. Augmented Analytics (pangkalahatang-ideya at mga kakayahan sa merkado). Link
-
NIST. AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). Link
-
IMF. Ibabago ng AI ang Global Economy. Siguraduhin Natin Ito ay Nakikinabang sa Sangkatauhan. Link
-
McKinsey at Kumpanya. Tagasalin ng Analytics: Ang bagong tungkuling dapat mayroon. Link