શું AI ડેટા વિશ્લેષકોનું સ્થાન લેશે? વાસ્તવિક વાત.

તાજેતરમાં, AI કામના દરેક ખૂણામાં પ્રવેશ કરી રહ્યું છે - ઇમેઇલ્સ, સ્ટોક પસંદગીઓ, પ્રોજેક્ટ પ્લાનિંગ પણ. સ્વાભાવિક રીતે, તે મોટો ડરામણો પ્રશ્ન ઉભો કરે છે: શું ડેટા વિશ્લેષકો આગામી તબક્કામાં છે? પ્રામાણિક જવાબ હેરાન કરનારો છે. હા, AI સંખ્યાઓને ક્રંચ કરવામાં મજબૂત છે, પરંતુ ડેટાને વાસ્તવિક વ્યવસાયિક નિર્ણયો સાથે જોડવાની અવ્યવસ્થિત, માનવીય બાજુ? તે હજુ પણ ખૂબ જ માનવીય બાબત છે.

ચાલો સામાન્ય ટેક હાઇપમાં પડ્યા વિના આને અનપેક કરીએ.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 ડેટા વિશ્લેષકો માટે શ્રેષ્ઠ AI સાધનો
વિશ્લેષણ અને નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા વધારવા માટે ટોચના AI સાધનો.

🔗 ડેટા વિશ્લેષણ માટે મફત AI સાધનો
ડેટા વર્ક માટે શ્રેષ્ઠ મફત AI સોલ્યુશન્સનું અન્વેષણ કરો.

🔗 ડેટા વિશ્લેષણને પરિવર્તિત કરતા પાવર BI AI ટૂલ્સ
ડેટા આંતરદૃષ્ટિને સુધારવા માટે પાવર BI AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે.

ડેટા વિશ્લેષણમાં AI ખરેખર શા માટે સારું કામ કરે છે 🔍

AI કોઈ જાદુગર નથી, પરંતુ તેના કેટલાક ગંભીર ફાયદા છે જે વિશ્લેષકોને ધ્યાનમાં લેવા માટે મજબૂર કરે છે:

• ઝડપ : કોઈપણ ઇન્ટર્ન કરતાં વધુ ઝડપથી વિશાળ ડેટાસેટ્સને ચ્યુ કરે છે.

• પેટર્ન સ્પોટિંગ : સૂક્ષ્મ વિસંગતતાઓ અને વલણોને પસંદ કરે છે જે માનવો ચૂકી શકે છે.

• ઓટોમેશન : કંટાળાજનક ભાગોને સંભાળે છે - ડેટા તૈયારી, દેખરેખ, રિપોર્ટ ચર્ન.

• આગાહી : જ્યારે સેટઅપ મજબૂત હોય છે, ત્યારે ML મોડેલો આગળ શું થવાની સંભાવના છે તેની આગાહી કરી શકે છે.

આ ઉદ્યોગનો મુખ્ય શબ્દ અહીં ઓગમેન્ટેડ એનાલિટિક્સ - પાઇપલાઇનના ભાગોને હેન્ડલ કરવા માટે BI પ્લેટફોર્મમાં AI ને બેક કરવામાં આવ્યું છે (તૈયારી → વિઝ્યુલાઇઝેશન → કથા). [ગાર્ટનર][1]

અને આ સૈદ્ધાંતિક નથી. સર્વેક્ષણો દર્શાવે છે કે કેવી રીતે રોજિંદા વિશ્લેષણ ટીમો સફાઈ, ઓટોમેશન અને આગાહીઓ માટે પહેલાથી જ AI પર આધાર રાખે છે - અદ્રશ્ય પ્લમ્બિંગ જે ડેશબોર્ડને જીવંત રાખે છે. [એનાકોન્ડા][2]

ખરેખર, AI કામના ટુકડાઓને બદલે છે

AI વિરુદ્ધ માનવ વિશ્લેષકો: ઝડપી બાજુ-બાજુ 🧾

જ્યાં AI પહેલાથી જ માણસોને હરાવી રહ્યું છે ⚡

ચાલો વાસ્તવિક બનીએ: આ ક્ષેત્રોમાં AI પહેલાથી જ જીતી રહ્યું છે -

• ફરિયાદ વિના વિશાળ, અવ્યવસ્થિત ડેટાસેટ્સનો ઝઘડો.

• અસંગતતા શોધ (છેતરપિંડી, ભૂલો, આઉટલાયર્સ).

• ML મોડેલો સાથે વલણોની આગાહી.

• લગભગ રીઅલ-ટાઇમમાં ડેશબોર્ડ અને ચેતવણીઓ જનરેટ કરી રહ્યા છીએ.

ઉદાહરણ તરીકે: એક મિડ-માર્કેટ રિટેલરે રિટર્ન ડેટામાં અસંગતતા શોધ વાયર કરી. AI એ એક SKU સાથે જોડાયેલ સ્પાઇક જોયું. એક વિશ્લેષકે ખોદકામ કર્યું, ખોટી રીતે લેબલ થયેલ વેરહાઉસ બિન શોધી કાઢ્યું, અને એક મોંઘી પ્રોમો ભૂલ અટકાવી. AI એ જોયું, પરંતુ એક માનવીએ નિર્ણય લીધો .

જ્યાં હજુ પણ માણસો રાજ કરે છે 💡

ફક્ત સંખ્યાઓ કંપનીઓ ચલાવતી નથી. માણસો નિર્ણય લે છે. વિશ્લેષકો:

• અવ્યવસ્થિત આંકડાઓને એવી વાર્તાઓમાં ફેરવો જેની અધિકારીઓ ખરેખર કાળજી રાખે છે .

• "શું થાય તો" એવા વિચિત્ર પ્રશ્નો પૂછો જે AI ફ્રેમ પણ ન કરે.

• પૂર્વગ્રહ, લીકેજ અને નૈતિક મુશ્કેલીઓ (વિશ્વાસ માટે મહત્વપૂર્ણ) પકડો [NIST][3].

• વાસ્તવિક પ્રોત્સાહનો અને વ્યૂહરચનામાં આંતરદૃષ્ટિને મજબૂત બનાવો.

આ રીતે વિચારો: AI કદાચ "વેચાણમાં 20% ઘટાડો" બૂમ પાડી શકે છે, પરંતુ ફક્ત એક વ્યક્તિ જ સમજાવી શકે છે કે, "એનું કારણ એ છે કે કોઈ સ્પર્ધકે સ્ટંટ કર્યો - આપણે તેનો વિરોધ કરીએ કે અવગણીએ."

સંપૂર્ણ રિપ્લેસમેન્ટ? શક્યતા નથી 🛑

સંપૂર્ણ કબજો મેળવવાનો ડર લાગવો લલચાવે છે. પણ વાસ્તવિક પરિસ્થિતિ શું છે? ભૂમિકાઓ બદલાય છે , તે અદૃશ્ય થતી નથી:

• ઓછું કર્કશ કાર્ય, વધુ વ્યૂહરચના.

• માણસો મધ્યસ્થી કરે છે, AI વેગ આપે છે.

• અપસ્કિલિંગ નક્કી કરે છે કે કોણ સફળ થાય છે.

ઝૂમ આઉટ કરીને, IMF એ AI ને વ્હાઇટ-કોલર જોબ્સને ફરીથી આકાર આપતા જુએ છે - તેમને સીધા કાઢી નાખવાનું નહીં, પરંતુ મશીનો શ્રેષ્ઠ શું કરે છે તેની આસપાસના કાર્યોને ફરીથી ડિઝાઇન કરવાનું. [IMF][4]

"ડેટા ટ્રાન્સલેટર" દાખલ કરો 🗣️

સૌથી ગરમ ઉભરતી ભૂમિકા? એનાલિટિક્સ અનુવાદક. કોઈ એવી વ્યક્તિ જે "મોડેલ" અને "બોર્ડરૂમ" બંને બોલે છે. અનુવાદકો ઉપયોગના કેસોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે, ડેટાને વાસ્તવિક નિર્ણયો સાથે જોડે છે અને આંતરદૃષ્ટિને વ્યવહારુ રાખે છે. [મેકકિન્સે][5]

ટૂંકમાં: એક અનુવાદક ખાતરી કરે છે કે વિશ્લેષણ યોગ્ય વ્યવસાય સમસ્યાનો જવાબ આપે છે - જેથી નેતાઓ ફક્ત ચાર્ટ તરફ જોયા વિના કાર્ય કરી શકે. [મેકકિન્સે][5]

ઉદ્યોગો વધુ સખત (અને નરમ) ફટકો 🌍

• સૌથી વધુ અસરગ્રસ્ત : ફાઇનાન્સ, રિટેલ, ડિજિટલ માર્કેટિંગ - ઝડપથી આગળ વધી રહેલા, ડેટા-હેવી ક્ષેત્રો.

• મધ્યમ અસર : આરોગ્યસંભાળ અને અન્ય નિયંત્રિત ક્ષેત્રો - ઘણી સંભાવનાઓ છે, પરંતુ દેખરેખ વસ્તુઓને ધીમી પાડે છે [NIST][3].

• સૌથી ઓછી અસર : સર્જનાત્મક + સંસ્કૃતિ-ભારે કાર્ય. જોકે, અહીં પણ, AI સંશોધન અને પરીક્ષણમાં મદદ કરે છે.

વિશ્લેષકો કેવી રીતે સંબંધિત રહે છે 🚀

અહીં "ભવિષ્ય-પ્રૂફિંગ" ચેકલિસ્ટ છે:

• AI/ML બેઝિક્સ (Python/R, AutoML પ્રયોગો) [Anaconda][2] સાથે આરામદાયક બનો.

• વાર્તા કહેવા અને કોમેન્ટ્સ પર બમણું ભાર મૂકો .

• પાવર BI, ટેબ્લો, લૂકર [ગાર્ટનર][1] માં ઓગમેન્ટેડ એનાલિટિક્સનું અન્વેષણ કરો.

• ડોમેન કુશળતા વિકસાવો - ફક્ત "શું" નહીં, "શા માટે" જાણો.

• અનુવાદકની આદતોનો અભ્યાસ કરો: સમસ્યાઓને ફ્રેમ કરો, નિર્ણયો સ્પષ્ટ કરો, સફળતાને વ્યાખ્યાયિત કરો [મેકકિન્સે][5].

AI ને તમારા સહાયક તરીકે વિચારો, તમારા હરીફ તરીકે નહીં.

મુખ્ય વાત: શું વિશ્લેષકોએ ચિંતા કરવી જોઈએ? 🤔

કેટલાક એન્ટ્રી-લેવલ વિશ્લેષક કાર્યો જશે - ખાસ કરીને પુનરાવર્તિત તૈયારી કાર્ય. પરંતુ વ્યવસાય મૃત્યુ પામતો નથી. તે સ્તર ઉપર આવી રહ્યો છે. જે વિશ્લેષકો AI ને અપનાવે છે તેઓ વ્યૂહરચના, વાર્તા કહેવા અને નિર્ણય લેવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે - આ સોફ્ટવેર નકલી ન હોઈ શકે. [IMF][4]

એ જ અપગ્રેડ છે.

સંદર્ભ

1. એનાકોન્ડા. સ્ટેટ ઓફ ડેટા સાયન્સ 2024 રિપોર્ટ. લિંક

2. ગાર્ટનર. ઓગમેન્ટેડ એનાલિટિક્સ (બજાર ઝાંખી અને ક્ષમતાઓ). લિંક

3. NIST. AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0). લિંક

4. IMF. AI વૈશ્વિક અર્થતંત્રમાં પરિવર્તન લાવશે. ચાલો ખાતરી કરીએ કે તે માનવતાને લાભ આપે છે. લિંક

5. મેકકિન્સે એન્ડ કંપની. એનાલિટિક્સ અનુવાદક: નવી આવશ્યક ભૂમિકા. લિંક

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે