على الرغم من اليوم نقص المواهب عالم البياناتلا تتراجع المؤسسات عن الاستثمار في مبادرات علوم البيانات.
يُظهر استطلاع حديث أجرته شركتي بالتعاون مع مجموعة إستراتيجيات المؤسسات التابعة لـ TechTarget أن معظم المؤسسات تفهم كيفية التغلب على نقص المواهب اليوم. قال 87٪ من أفراد العينة أن بناء مهارات علوم البيانات عبر مجالات وخطوط أقسام الأعمال يعد جزءًا مهمًا من استراتيجية علوم البيانات الخاصة بهم.
ويشير الاستطلاع أيضًا إلى أن المؤسسات حريصة على اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إن الضجيج المحيط بحلول الذكاء الاصطناعي أمر مثير، ولكن من أجل الاستخدام الاستراتيجي طويل المدى لهذه التقنيات الناشئة، يجب على المؤسسات أولاً إجراء تحسينات أساسية على علاقاتها ببياناتها.
3 اتجاهات رئيسية تؤثر على صناعة علوم البيانات
في عام 2023، واجهت المؤسسات تطورات تكنولوجية وتحولات في السوق جعلت التكيف المستمر والابتكار أمرًا بالغ الأهمية. ونتيجة لذلك، كان على كل من قادة الأعمال ومحترفي تكنولوجيا المعلومات اتباع اتجاهات علوم البيانات بيقظة من أجل تحسين النتائج باستخدام بياناتهم. ومن المتوقع أن يظل هذا الالتزام بالبقاء على اطلاع من أفضل الممارسات في عام 2024.
مع أخذ ذلك في الاعتبار، إليك ثلاثة اتجاهات تم استخلاصها من استطلاعنا، يسلط كل منها الضوء على المشهد الحالي لعلوم البيانات:
تتزايد ميزانيات علوم البيانات والتعلم الآلي
شهدت جميع المؤسسات التي شملتها الدراسة (92%) تقريبًا زيادة سنوية في مخصصات الميزانية لعلوم البيانات و آلة التعلم المشاريع والمبادرات.
مع ارتفاع الميزانيات بعد سنوات قليلة مليئة بالتحديات، أصبحت بعض الشركات مستعدة للإنفاق. يعتزم ما يقرب من ربع المؤسسات (24٪) تخصيص مليون دولار على الأقل للأشخاص والعمليات والتقنيات المرتبطة بعلوم البيانات والتعلم الآلي في السنوات القادمة.
يشير الالتزام المالي المتزايد إلى أن قادة الأعمال يدركون قدرة علوم البيانات على تعزيز الكفاءة التشغيلية ودعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة، والتحليلات التنبؤية، وتطوير المنتجات المبتكرة. يؤكد تخصيص الموارد هذا على القيمة التي تراها المؤسسات من الاستثمارات في علوم البيانات والتعلم الآلي - بالإضافة إلى الدور المحوري الذي ستستمر هذه القدرات في لعبه في دفع النجاح المستقبلي ونمو الشركة.
لا تزال فجوات المواهب تمثل عنق الزجاجة بالنسبة للمنظمات
وفي حين أن الميزانيات آخذة في الارتفاع، فقد أشار أكثر من ربع المؤسسات (27%) إلى أن الافتقار إلى المواهب الماهرة يقف عائقًا في طريق تطوير وتنفيذ مشاريع علوم البيانات.
وبدون توفر المواهب المناسبة، تعاني المؤسسات من محدودية الخبرة في مجال البيانات وبطء تنفيذ المشاريع وتنفيذها. تؤدي هذه العقبات إلى مخاطر وتأخيرات معقدة، مما يؤثر على قدرة المؤسسة على تحقيق نتائج الأعمال المرغوبة من خلال الاستثمارات والتشغيل المستندة إلى البيانات.
كلما أمكن، يجب على المؤسسات الاستثمار في الموظفين الذين يعرفون كيفية فهم البيانات الغنية. لكن التعليم ليس سوى جزء من المعادلة. يحتاج علماء البيانات المعاصرون أيضًا إلى فهم قوي للأعمال لمعرفة مكان عملهم لتحقيق التأثير الأكبر.
ومع ذلك، مع وجود عدد قليل جدًا من علماء البيانات لتلبية متطلبات التوظيف الحالية في الصناعة، يجب على قادة الأعمال اعتماد أدوات التحليلات في الوقت نفسه للمساعدة في سد فجوة المواهب. بالاشتراك مع التوظيف الاستراتيجي، يمكن لأدوات التحليلات ذات التعليمات البرمجية المنخفضة إضفاء الطابع الديمقراطي على عمل البيانات على الفور وتمكين كل مستخدم عبر المؤسسة من الاستفادة من البيانات بالقدرة التي يتطلبها قسمهم ودورهم.
إن جعل البيانات بديهية للتعامل معها، بغض النظر عن خلفية الموظف، يحرر علماء البيانات المتاحين للتركيز على المسؤوليات الأكثر تعقيدًا.
المصدر المفتوح يدفع الابتكار
توافق 88% من المؤسسات على أن الحلول مفتوحة المصدر ضرورية للابتكار. بالإضافة إلى ذلك، أشار أكثر من ربع المشاركين (26%) إلى التوافق مع التقنيات مفتوحة المصدر كعامل مهم يجب مراعاته عند إجراء عمليات شراء لدعم مبادرات علوم البيانات في شركاتهم.
تشير هذه الإحصائيات إلى وجود اتجاه متزايد نحو اعتماد المصادر المفتوحة على نطاق أوسع في المستقبل. تتبنى المؤسسات بشكل متزايد الحلول مفتوحة المصدر لتسهيل التعاون والمرونة والشفافية وتوفير التكاليف بشكل أفضل.
بالإضافة إلى ذلك، يفتح المصدر المفتوح إمكانية الوصول إلى مجتمع نشط من المطورين والمتحمسين والخبراء الذين يمكنهم تحسين البرنامج وتقديم أمثلة عملية والمساعدة في تعزيز الابتكار والتحسينات المستمرة.
جعل البيانات في متناول القوى العاملة بأكملها
في حين أن الاستثمارات في مشاريع علوم البيانات والتعلم الآلي تتزايد على المدى الطويل، إلا أن المؤسسات لا تزال تواجه تحديات قصيرة المدى عند تطوير وتنفيذ عمليات علوم البيانات، بما في ذلك نقص المواهب.
ومع ذلك، من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات البيانات، يمكن للمؤسسات تمكين القوى العاملة لديها من اتخاذ قرارات مستنيرة واستخلاص رؤى تجارية قيمة، مما يزيد من إمكانات مبادراتها القائمة على البيانات.
وبمجرد إجراء هذه التحسينات، ستكون الشركات في وضع أفضل للاستفادة من الحلول الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي بطرق استراتيجية ومحمية، اليوم وفي السنوات القادمة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/data-science-for-all-how-open-source-levels-the-playing-field-in-a-talent-starved-market/
