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最近一份來自SAS的報告顯示，一些數(shù)據(jù)科學家對自己的角色不滿意，他們在進行有效工作時面臨障礙。數(shù)據(jù)分析公司SAS表示，其報告“加速數(shù)字化轉型”旨在深入研究數(shù)據(jù)科學的狀況，評估疫情的影響，以及分析領域的滿意度。

雖然數(shù)字化轉型因大流行而“大大加快”，但報告描述了對數(shù)據(jù)科學家額外需求的影響。例如，調(diào)查指出，42 %的數(shù)據(jù)科學家說他們的數(shù)據(jù)科學成果沒有被商業(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)了項目乏善可陳的情況。

“加速數(shù)字化轉型”的其他主要發(fā)現(xiàn)包括：

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

不到33 %的數(shù)據(jù)科學家認為，他們在云管理和數(shù)據(jù)庫管理等程序密集型技能方面具有高級或專家級的熟練程度；

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)科學家表示，他們的組織沒有對人工智能分析過程中的偏見和歧視進行具體審查；

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準。

研究顯示，疫情“顛覆了標準的商業(yè)慣例”，改變了模型和預測算法的假設和變量，這些變化引起了流程、實踐和操作參數(shù)調(diào)整的“漣漪效應”。

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

73 %的數(shù)據(jù)科學家表示，自疫情以來，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)科學家在收集、探索、管理和清理數(shù)據(jù)方面花費了更多的時間。

“由于大流行病加速了許多組織原本計劃的數(shù)字化轉型項目，這對數(shù)據(jù)科學家提出了更多要求。”SAS英國和愛爾蘭的數(shù)據(jù)科學主管Iain Brown說：“讓人沮喪的一個主要原因是，要找到一種方法，讓企業(yè)從分析項目中獲得洞察力，并將其用于決策。這意味著，讓數(shù)據(jù)科學家在董事會中占據(jù)一席之地可能是條出路。與此相關的是，我們發(fā)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)科學團隊支持和人才短缺的擔憂，這個問題已經(jīng)有一段時間了，供不應求?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)科學家有充分的理由感到樂觀，隨著時間的推移數(shù)據(jù)科學家的角色發(fā)生變化，疫情讓他們在組織中的重要性更加凸顯。”