数据和行动之间的桥梁？数据科学家。它们帮助公司更深入地了解自己作为一个组织以及他们的客户。但是，如果普通员工能够利用先进的分析技术来实现这一洞察力呢，sans博士？好吧，他们可以，他们有，他们被称为"公民数据科学家"。你可能会想，我能成为这些人之一吗？（是的，你可以！）。但如果你已经是一个数据科学家，你可能会想，这会对我产生什么影响？

公民数据科学的影响在新的改变游戏规则的预测性机器学习广播系列首集中占据中心地位（听重播）。Bonnie D.Graham引用Ventana研究报告中的一句话展开了这次对话："只有40%的组织（接受调查的组织）的员工能够在没有专家帮助的情况下进行数据分析。"

解决方案是什么？集成和嵌入式分析工具，在软件平台，如云，结合和自动化的数据分析过程，大数据实战，使之更简单，为那些没有以前的数据科学专业知识。考虑到对分析的高需求和训练有素的数据科学的低供给，这些集成和嵌入式分析工具在商业世界获得了巨大的吸引力也就不足为奇了。正如邦妮在节目中所指出的，VATNA发现有75%的公司利用它们来帮助民主化数据分析。这种技术为普通商业用户提供了公民数据科学家的完美基础和滋生地。Gartner预测，到2019年，公民数据科学家将在高级分析成果数量上超越数据科学家。但这对传统的数据科学家意味着什么呢？

我们的专家小组成员¹回答这个节目的音频片段中的问题。

人工智能用于增强而不是取代人类的能力

共识？数据科学家永远不会被取代。自动化程度的提高将帮助他们提高工作效率，同时帮助新手"公民数据科学家"更快、更独立地增加价值。正如SAP的Marc Teerlink博士在节目中所说：

"我们一直认为新技术应该做非常非常酷的登月任务。现实是，当新技术到来时，我们想做和以前一样的事情，我们只想做得更快，更便宜。我们希望使用更多的数据，我们希望从中获得所有枯燥、重复的东西。"

SAP的Erik Marcade解释说，我们应该尽可能地自动化任务，这最终会改变工作描述，企业信息化应用系统，但涉及创造力和创新思维的情况除外。SAP的richardmooney指出，尽管自动化将减少工作中的一些任务，但这是技术长期以来一直在做的事情。（以计算器为例，这是技术提高会计计算能力的一个主要例子，但不能完全取代它们。）

商业和技术角色的融合

公民数据科学的价值在于为企业和客户创造持久的影响。考克斯通信公司（Cox Communications）的Parimala Narasimha预测，技术和商业角色之间的界限将变得模糊，因为对于公民数据科学家这样的人来说，必须对两端都有一个了解，才能用大量的技术来解决真正的商业问题。毕竟，传统数据科学家面临的主要挑战是缺乏案例和业务背景，以及无法获得部门和高管的意见。

但如果数据科学家是在这些业务部门工作的"公民"，大数据数据处理，这两个问题都得到了解决：他们拥有广泛的商业知识，而且他们的声音已经被同事们认为是可信的。通过在各级组织中分配公民数据科学家，洞察和行动之间的差距将开始缩小。

无尽的机会

随着分析工具的进步，通过数据科学过程的民主化来填补数据科学人才的空白，所有人都有一个重要的机会利用这些洞察发挥自己的优势。实现这一点的关键因素是不需要广泛的数据科学知识的重复和繁琐任务的自动化。

可以说，公民数据科学家的这一趋势实际上有助于增强组织内的人员的能力，提高效率和生产率。

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有关当今预测性机器学习技术的更多发人深省的对话，微淘客，请观看过去的片段回放并在线表达音频片段。收听美国东部时间8月8日下午2-3点VoiceAmerica商业频道直播的下一个节目。

Cox Communications高级分析总监Parimala NarasimhaRichard Mooney，软件企业管理，SAP预测分析产品组合首席产品经理前成员，全球副总裁SAP Leonardo，AI&New MarketsErik MARCADE，SAP Leonardo和SAP分析端到端部门高级分析开发团队负责人