Работа в области науки о данных после COVID-19

Глобальная пандемия COVID-19 разрушила нормы и переопределила способы ведения бизнеса, затронув некоторые предприятия больше, чем другие. Хотя область науки о данных уже некоторое время имеет огромный импульс, значительно большее число организаций будут искать способы переосмыслить себя и набрать обороты по мере того, как кризис будет сходить на нет. Компании также будут искать способы использования данных, которые могут помочь им подготовиться к будущим потрясениям и новым тенденциям.

На недавнем вебинаре Simplilearn Рональд Ван Лун, известный лидер в области науки о данных, аналитики и автоматизации, поделился своими взглядами на то, как изменится сфера науки о данных по мере выхода из пандемии COVID-19, как наука о данных может помочь организациям развиваться и многое другое.

Подготовка к неожиданностям: наука о данных после COVID-19

Как объяснил Ван Лун, у организаций обычно было время на их стороне при исследовании и внедрении решений в области науки о данных и ИТ-инфраструктуры. Проекты могли занять не менее года, чтобы начать работу; но после сбоев, вызванных COVID-19, компании резко сократили время развертывания. Даже компании, достигшие цифровой зрелости, были вынуждены не только принять эти технологии, чтобы выжить, сказал он, «но и ускорить эту зрелость как можно быстрее».

Например, целые корпорации (включая транснациональные) были вынуждены полностью перенести все операции на удаленную и беспроводную платформу. Но даже после пандемии, добавил он, компании планируют поддерживать этот ускоренный темп цифровой трансформации, чтобы оставаться конкурентоспособными и планировать будущие сбои.

Этот обновленный акцент на непрерывности и устойчивости бизнеса потребует некоторых изменений в том, как внедряется наука о данных, включая более широкое внедрение искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации определенных повторяющихся задач. По мере того, как компании укрепляют свои инфраструктуры и обновляют свои технологии, Ван Лун ожидает увидеть следующие тенденции в науке о данных:

• Более связанные, гибкие инфраструктуры
• Больше исследований, основанных на технологиях
• Новые технологические решения от небольших разработчиков
• Бренды, пытающиеся приспособиться к ускоренному темпу цифровой зрелости, должны оставаться актуальными и конкурентоспособными.

Использование науки о данных для восстановления и переосмысления вашей организации

Ван Лун отметил, что, хотя наука о данных была важна до пандемии, ее роль в оказании помощи компаниям в повышении устойчивости к изменениям и сбоям станет еще более значимой по мере выхода из этого кризиса, отметив, что по мере продвижения компаний вперед устойчивость станет даже важнее эффективности.

Например, розничные магазины, которые до пандемии больше зависели от продаж в стационарных магазинах, должны были внести радикальные изменения, если они надеялись выжить. Некоторые из них обанкротились, но те, кто выжил, будут двигаться к агрессивным новым бизнес-моделям, чтобы помочь им увеличить продажи и лучше обслуживать онлайн-покупателей.

Ван Лун ожидает продолжения этой тенденции ухода от очного шопинга даже после того, как пандемия стихнет. Некоторые способы улучшить возможности онлайн-шопинга включают принятие дополненной реальности (AR) или 3D-технологий для переосмысления моделей онлайн-шопинга.

«AR действительно помогла (ритейлерам) внедрять инновации, позволяя клиентам виртуально «примерять» товары или получать интерактивный опыт перед покупкой, — сказал Ван Лун. — Но им нужны специалисты по данным для создания моделей машинного обучения», которые обеспечат насыщенный и эффективный клиентский опыт.

Фактически, добавил он, специалисты по данным станут основными драйверами этих типов технологий. Преимущества науки о данных для компаний, которые выходят из кризиса COVID-19 и ищут способы адаптации и процветания, включают:

• Организационная стабилизация, создание новых процессов и прогнозирование будущего
• Создание новых каналов связи и рабочих процессов
• Подготовка к адаптации к изменениям в рабочей среде
• Выявление (и адаптация) меняющихся моделей поведения потребителей
• Использование ИИ и машинного обучения для анализа данных на предмет новых тенденций

«Новая норма» в науке о данных после COVID-19

Сбои в экономике и повседневной жизни могут заставить любую организацию сделать резкий поворот на 180 градусов, чтобы просто выжить. Ван Лун сказал, что, по его мнению, быстрые и масштабные обновления инфраструктуры, которые многие организации сделали для содействия удаленной работе, продолжатся по мере выхода из кризиса COVID-19. Специалисты по обработке данных будут необходимы для оптимизации рабочих процессов, поддержания безопасности, соблюдения применимых законов и автоматизации определенных процессов.

Ван Лун рассказал об изменениях, которые уже произошли в науке о данных с начала пандемии:

• 75% специалистов по бизнес-аналитике, данным и аналитике работают дольше после пандемии (по данным Forrester Research), и эта тенденция может сохраниться в обозримом будущем.
• Тенденция к расширению удаленной работы продолжится, что позволит сократить потребность специалистов в переезде и расширить кадровый резерв для организаций.
• Растет спрос на локализованные и реконфигурированные цепочки поставок, что обуславливает потребность в более специализированных навыках работы с данными
• Ускорение внедрения ИИ и автоматизации для лучшего преодоления экономических спадов, учитывая высокую стоимость персонала (также для избежания необходимости соблюдения правил социального дистанцирования)

«Для специалистов по данным и аналитикам появится больше возможностей, поскольку организации будут развивать эти типы возможностей», — утверждает Ван Лун. «В целом, я ожидаю, что в ближайшие месяцы у специалистов по данным будет совершенно другая среда, поскольку мы переходим в мир после COVID».

Улучшите свои навыки в области науки о данных для достижения успеха после COVID-19

Ван Лун описал эпоху после COVID-19 как возможность для следующего поколения специалистов по работе с данными. Но чтобы выйти на этот новый уровень, добавил он, им нужно будет значительно улучшить свои навыки. По его словам, в мире после COVID-19 акцент будет сделан на навыках, необходимых для оптимизации рабочих процессов «и предоставления организациям конкретного конкурентного преимущества».

Ключевые навыки, которые специалисты по данным захотят добавить в свои наборы инструментов, включают конфиденциальность и безопасность данных; специализированные навыки ИИ и машинного обучения; и навыки, связанные с ускорением облачных вычислений. Некоторые конкретные примеры включают навыки перевода данных, связанные с задачей понимания алгоритмов ИИ и способностью передавать идеи, полученные из данных, различным руководителям бизнеса.

Специализация в области ИИ — один из главных «жестких» навыков, которые организации будут использовать по мере выхода из пандемии. «Итак, если вы — как специалист по данным — хорошо подготовлены к навыкам машинного обучения и искусственного интеллекта, вы в хорошем положении», — сказал Ван Лун.

К счастью, есть множество возможностей повысить свою квалификацию, не выходя из дома. Simplilearn предлагает следующие курсы, которые помогут вам подготовиться к следующему поколению науки о данных:

Конфиденциальность и безопасность данных

Искусственный интеллект и машинное обучение

Облачные вычисления

Возвращение к обычному режиму работы: новые вызовы для специалистов по данным

В какой-то момент организации возобновят «обычную работу», которая не будет похожа на то, что мы считали нормой до кризиса COVID-19. Ван Лун сказал, что, по его мнению, главной проблемой для специалистов по данным в мире после COVID-19 станет неопределенность, в зависимости от того, где вы живете и работаете.

Компаниям необходимо будет отслеживать и реагировать на «изменения в экономической активности, культурных нормах, общественных ценностях и поведении, вызванные этой пандемией», — сказал он, подчеркнув тот факт, что разные регионы потребуют разных ответов. Независимо от этого, добавил он, организации будут стремиться к принятию решений, основанных на данных, и им необходимо будет ускорить свою цифровую зрелость.

По словам Ван Луна, перед специалистами по обработке данных будут стоять следующие задачи:

• Помощь организациям в подготовке к сохраняющейся неопределенности при возобновлении работы
• Помощь организациям в подготовке к будущему росту
• Смягчение неотложных проблем и создание безопасной рабочей среды в долгосрочной перспективе
• Переосмысление гибких операций и поддержка масштабируемости облака
• Помощь в управлении рисками цепочки поставок, восстановлении и обеспечении непрерывности бизнеса

Хотите построить карьеру в области науки о данных? Ознакомьтесь с сертификацией по науке о данных и получите сертификат.

Воспользуйтесь будущим науки о данных уже сегодня

В то время как глобальная экономическая система и целые цивилизации ощутили боль кризиса COVID-19, он также представляет невероятные возможности для специалистов по данным и тех, кто стремится войти в эту захватывающую область. Она уже была на восходящей траектории, но организациям нужно будет принять науку о данных сейчас больше, чем когда-либо. Воспользуйтесь этим уникальным временем в истории, чтобы улучшить свои навыки в науке о данных, не выходя из дома, с помощью Simplilearn.