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数据科学有一个时刻。自从被评为"21世纪最性感的工作"以来，数据科学家就成了每个行业的必备人才。强大的数学和计算机科学技能，再加上提取和理解数据和趋势的能力，大数据的发展前景，是几乎所有公司都能"一帆风顺"的一套技能。但高需求会使数据科学家的成本对中型公司来说高得让人望而却步。在一个以数据为新能源的市场中，缺乏能够驱动和执行数据驱动战略的人的企业将失去竞争和创新的能力。

暗示"公民数据科学家"。这是一种非正式的称呼，指的是能够使用当今的自动化解决方案来获得分析见解的超级用户，这项任务在过去一直存在需要传统数据科学家的统计或分析技能。

以下是Gartner对公民数据科学家的定义：

"公民数据科学家是‘超级用户’，他们可以执行简单和中等复杂的分析任务，建站论坛，大数据现状，而以前需要更多的专业知识。今天，它们为专家数据科学家提供了补充作用。他们通常不具备编码技能，但可以使用可视化拖放工具构建模型，并运行预构建的模型和数据管道。"（Gartner，"通过授权公民数据科学家实现数据科学工作的最大价值"，2018年6月）。

换言之，云服务器是什么，公民数据科学家架起了商业智能解决方案和正式数据科学培训之间的桥梁。

最棒的是，中端市场组织的员工中已经有了潜在的公民数据科学家，只需挖掘那些对工作有潜力和兴趣的人，并培养跨部门的分析思维他们的劳动力。然后，大数据定义，那些作为公民数据科学家的人可以培养自己的技能，一直以来，他们都是公司挖掘大数据价值和推动转型能力的积极参与者。

科技推动了公民数据科学家的崛起

首席财务官和财务主管表示，数据科学是未来财务团队最重要的专业技能。根据Workday委托进行的一项全球调查，财务主管们认为，在未来五年内，对数据的解释和处理能力将是其职能部门最有价值的技能。然而，利用数据科学学科来获取见解可能需要类似忍者的电子表格技能以及数据库和编程语言方面的专业知识。如果你的员工没有这些技能，组织可能会觉得他们被扔到了海洋的中央数据，到处都是数据，而不是一滴水喝。

这就是增强分析的进步推动变革的地方。增强分析使人们有可能在他们的公民数据科学家的角色开花。

增强分析，根据高德纳，"是使用使能技术，如机器学习和人工智能，以协助数据准备，洞察生成和洞察解释，以增强人们在分析和BI平台中探索和分析数据的方式。它还通过自动化数据科学、机器学习和人工智能模型开发、管理和部署的许多方面来增强专家和公民数据科学家的能力。"

简单地说，增强分析消除了从数据中提取价值的繁重工作，并转换了数据清理、洞察生成等手动任务，假设你领导着一家中型公司，你最新的损益表显示，虽然公司有望实现年终收入目标，但这还不是一件确定的事情。你怎么能保持这种势头？

这就是增强分析的意义所在。通过使用商业智能工具，用户只需点击一下就可以简化和分析不同的数据集。领导者可以超越简单的问题，比如"我本季度的收入是多少？"？，并带着战略好奇心接近数据："我目前的收入是多少，为什么我的销售渠道在这两个地区看起来如此不同，为什么这些新来的销售人员比这个办公室经验丰富的销售人员做得更好？"

一旦你有了这些答案，你就有了做出更好的商业决策所需的洞察力。传统上，数据分析需要数周的时间来收集和核对数据，如果有人可以这样做的话。这些情况常常迫使许多团队在没有数据支持的情况下做出决策。现在，基于云的分析工具已经加快了数据处理过程，将数据处理过程从几天缩短到几秒钟，而无需手动收集数据。

自助分析正在提升工作场所