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最近一份來(lái)自SAS的報(bào)告顯示，一些數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)自己的角色不滿意，他們?cè)谶M(jìn)行有效工作時(shí)面臨障礙。數(shù)據(jù)分析公司SAS表示，其報(bào)告“加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型”旨在深入研究數(shù)據(jù)科學(xué)的狀況，評(píng)估疫情的影響，以及分析領(lǐng)域的滿意度。

雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型因大流行而“大大加快”，但報(bào)告描述了對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家額外需求的影響。例如，調(diào)查指出，42 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家說(shuō)他們的數(shù)據(jù)科學(xué)成果沒(méi)有被商業(yè)決策者使用。盡管90 %以上的受訪者表示其工作的重要性與疫情大流行前相同或更甚以往，但還是出現(xiàn)了項(xiàng)目乏善可陳的情況。

“加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的其他主要發(fā)現(xiàn)包括：

超過(guò)66 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)分析項(xiàng)目的結(jié)果表示滿意；42 %的受訪者對(duì)其公司對(duì)分析和模型部署的使用感到不滿意。

不到33 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為，他們?cè)谠乒芾砗蛿?shù)據(jù)庫(kù)管理等程序密集型技能方面具有高級(jí)或?qū)＜壹?jí)的熟練程度；

94 %的受訪者在疫情開始之后經(jīng)歷了與之前相同或更多的云使用。

43 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家表示，他們的組織沒(méi)有對(duì)人工智能分析過(guò)程中的偏見和歧視進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)。

研究顯示，疫情“顛覆了標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)慣例”，改變了模型和預(yù)測(cè)算法的假設(shè)和變量，這些變化引起了流程、實(shí)踐和操作參數(shù)調(diào)整的“漣漪效應(yīng)”。

該報(bào)告還表明，數(shù)據(jù)科學(xué)家的“挑戰(zhàn)”在大流行之前就已經(jīng)存在。

73 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家表示，自疫情以來(lái)，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。

58 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家在收集、探索、管理和清理數(shù)據(jù)方面花費(fèi)了更多的時(shí)間。

“由于大流行病加速了許多組織原本計(jì)劃的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，這對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家提出了更多要求。”SAS英國(guó)和愛(ài)爾蘭的數(shù)據(jù)科學(xué)主管Iain Brown說(shuō)：“讓人沮喪的一個(gè)主要原因是，要找到一種方法，讓企業(yè)從分析項(xiàng)目中獲得洞察力，并將其用于決策。這意味著，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家在董事會(huì)中占據(jù)一席之地可能是條出路。與此相關(guān)的是，我們發(fā)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)支持和人才短缺的擔(dān)憂，這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)有一段時(shí)間了，供不應(yīng)求?？偟膩?lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)家有充分的理由感到樂(lè)觀，隨著時(shí)間的推移數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色發(fā)生變化，疫情讓他們?cè)诮M織中的重要性更加凸顯?！?/p>