有人預測，在2005年，消費化將是未來十年影響IT世界的最大趨勢-我們已經看到了這一趨勢。人們喜歡在家中使用的精美的，面向用戶體驗的消費類應用程序與被迫在辦公室使用的丑陋，過時的企業工具形成了鮮明的對比。通過iPhone和iPad等出色的產品，鄭州酒店標識設計公司幫助我們了解了良好的用戶體驗將帶來怎樣的變革。從字面上看，移動革命將驚人的處理能力置于了我們的掌中。鄭州酒店標識設計公司出色的UI和微交互功能使我們再次為聊天感到興奮。而且，云和大數據繼續開辟了幾年前無法想象的可能性。這導致了一支由數據驅動的新型員工，他們渴望利用技術來產生巨大的影響。

數據需求

從這種消費化趨勢中受益的最后一個領域是BI。曾經純粹是那些擁有SQL排骨或數學高級學位的人的統治者，可視化和儀表板的發展使數據和分析工具更適合非編碼人員。精通技術的業務用戶甚至能夠將他們的領域專業知識與傳遞給他們的數據結合起來，從而做出更明智的決策。在我們瞬息萬變的全球經濟中，信心數據增加了決策制定的吸引力，以至于無法忽視。從營銷到人力資源，從客戶成功到會計，數據正在改變每個部門的運作方式，并正在改變基礎流程。

當人們能夠提出有關數據的問題并真正獲得所需的答案時，就會產生洞察力。由洞察力驅動的公司的增長速度是全球GDP的8倍。但是，盡管通過易于使用的工具打開對數據和分析的訪問的好處顯而易見，但似乎沒有人在問一個問題-如果有人可以自己訪問，分析和解釋數據，這對數據團隊意味著什么？

換個角度思考

數據科學的未來充滿了恐懼和不確定性。幾年前，鄭州酒店標識設計公司的一個小組被稱為不太微妙的“ 數據科學將被工具取代 ”。以歷史為指導，我們發現幾乎每一項技術進步都破壞了某些行業或角色。恐懼甚至暴力的抵制經常發生。首次推出時，銀行家對自動柜員機產生了巨大的阻力。在整個70年代和80年代，ATM的數量激增，但有趣的是，銀行出納員的數量也如此。由于自動柜員機可以處理許多基本的銀行業務，因此每個分支機構都需要較少的銀行柜員。但是更少的銀行出納員，意味著銀行有能力開設更多的分支機構和雇用更多的員工。柜員工作的增長甚至比整個勞動力市場的增長還要快。他們的日常職責從存款和提款等工作演變為客戶服務，但比以往任何時候都需要更多的工作。

根據勞工部的最新數據，在未來十年，對柜員的需求將略有下降。但是，即使隨著自動柜員機的普及和無現金交易的增加，在可預見的未來，銀行出納員的角色仍將存在。當我們專注于獨特的人為因素并且不能被自動化和AI取代時，思考角色擴展和演變的所有方式是令人興奮的。

未來的數據團隊

數據團隊工作的價值與更多輸出無關，而在于其結果的質量。BI的消費化意味著數據團隊可以從無休止的低級臨時報告和其他手動工作隊列中解脫出來。然后，他們可以利用這段時間專注于更復雜和影響力更大的數據項目，這些項目會為其組織增加更多價值并帶來更高的工作滿意度。這些工具中的許多工具還可以使數據準備工作的手動和繁瑣的部分自動化，這對于數據科學家來說是巨大的時間。這不應被視為對數據世界中的威脅，而是一種令人欣慰的緩解。正如Reddit用戶TheLostModels雄辯地發表在r / datascience中：“如果數據清理（？）和模型選擇是數據科學中您最喜歡的部分，那么可能還有更多的擔憂。”

如果有的話，鄭州酒店標識設計公司的消費化和自助服務分析的興起使數據團隊可以專注于高價值項目，例如建立新的更好的數據管道，建立數據倉庫和建立更好的數據模型-這項工作需要進行研究，非常關鍵思考和創造力。成功不再取決于他們為業務線領導者創建的報告或儀表板的數量，而是取決于它們為整個組織提供的價值。這一切都要求他們的思想發生重大變化。數據科學被列為21世紀最性感的職業是有原因的。數據團隊擁有與他人協作并幫助推動組織前進的難得的機會。最好的BI工具不僅使所有人都能訪問數據，它們還使每個人都可以進入數據對話并一起工作以提取見解。Sigma彌合了數據團隊與業務用戶之間的鴻溝，從而允許雙方進行協作并充分利用他們的專業知識。它熟悉的電子表格界面可幫助業務用戶跳入并立即感到舒適，而我們的可視化數據建模和SQL運行器等高級工具使專家們可以發揮自己的數據能力。數據團隊正在您的球場上。您準備好加強并幫助引導組織通過數據前進嗎？如果是這樣，請保持聯系。