يتمثل الهدف الرئيسي للتحليلات المرئية وعلوم البيانات في تحديد الرؤى القابلة للتنفيذ التي تؤثر على العمليات التجارية لزيادة الإنتاجية، وأتمتة المهام العادية تعمل على توفير الوقت للابتكار.
كيف تعمل الأتمتة على تغيير علوم البيانات
- يمكن أن يتيح الذكاء الاصطناعي الآلي أو التعلم الآلي الآلي لعلوم البيانات في تحقيق هذا الهدف ويمكن لبرنامج (AutoML) زيادة إنتاجية علماء البيانات بشكل كبير.
- يمكن لـ (AutoML) مع الشفافية أيضًا توجيه المستخدمين وتثقيفهم حول كيفية تحقيق أقصى استفادة من بيئة علوم البيانات والبيانات الخاصة بهم مع تطبيق أفضل الممارسات.
- يساعد (AutoML) المحللين في إعداد البيانات وتنظيف البيانات واختيار الميزات وهندسة الميزات والنمذجة مع إمكانية الشرح.
- بدأ الآن توسيع المساعدة الرقمية لـ (AutoML) لتشمل الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات التي تتوسع عبر بيئات السحابة المختلطة مع النشر في البنى القائمة على الأحداث.
- ومن الناحية المثالية، يجب أن تنشئ أنظمة (AutoML) تدفقات تلقائية قابلة للتحرير وغنية بالمعلومات فيما يتعلق بكيفية عمل البرنامج، ويجب أن يشمل ذلك إبراز الخطوات أو العقد في سير العمل وكيفية إنشائها وتكوينها للتحليل.
- يجب أن تكون التدفقات المولدة ويمكن أن تكون تجربة تعليمية لعالم البيانات في كيفية الاستخدام الأمثل للبرنامج ويُعد نظام (AutoML) أيضًا وسيلة لفرض أفضل الممارسات، سواء بالنسبة لعالم البيانات المحترف وذوي الخبرة أو للممارس الأقل خبرة.
- لذلك، بينما ينتقل المستخدم عبر خط أنابيب علوم البيانات تساعد البيئة في توصيل البيانات وتنظيفها وإعدادها بالإضافة إلى ميزات المهندس لبناء النموذج.
- يساعد نظام برنامج (AutoML) المثالي محللي الأعمال وعلماء البيانات والمطورين عن طريق إزالة التعقيد وتسريع النشر في بيئات الإنتاج الحية.
- بدأت هذه القدرات في تحويل المحادثة بين محللي الأعمال وعلماء البيانات والمطورين ومديري الأعمال للتركيز على معالجة المشكلات المطروحة بأفضل الحلول المتاحة.
- تعمل أتمتة الأعمال العادية على توفير الوقت لتطوير أساليب مبتكرة لتقليل المخاطر وإزالة التكاليف غير الضرورية.
