No-Code AutoML: Die Lücke zwischen Data Scientists und Geschäftsanwendern überbrücken

Viele C-Level- und hochrangige Führungskräfte, die heute Unternehmen leiten, sind mit Coding nicht vertraut; es kann eine Herausforderung sein, jemanden zu finden, der die Bedeutung und das zukünftige Potenzial von Technologie nicht schätzt und versteht.

Data Science ist ein Low-Code-Ansatz mit zahlreichen Vorteilen für Geschäftsprozesse. Viele Informatiker unterstützen die Entwicklung mit Low-Code. Data Scientists arbeiten zusammen, um große Informationsmengen effektiv zu verwalten; ihre harten und weichen Fähigkeiten müssen sich ergänzen, doch Führungskräfte interagieren selten direkt mit ihnen.

Dieser Artikel wird hervorheben, wie no-Code Machine Learning Plattformen Unternehmen näher zusammenbringen können, während sie auf ihr gemeinsames Ziel hinarbeiten. No-Code AI ML ist ein idealer Weg, Data Scientists, C-Level-Führungskräfte und ihre Vision mit der Umsetzung zu vereinen.

Der Bedarf an No-Code Data Science

Datenanalyse wird für erfolgreiche Unternehmen im Jahr 2023 und darüber hinaus unerlässlich werden. Laut einem EY-Bericht glauben 81 % der Unternehmensleiter, dass Daten alle Entscheidungen leiten sollten. Während die meisten Organisationen bestrebt sind, datengetrieben zu sein, erfordert es erheblichen Aufwand, um umsetzbare Daten-Workflows zu erstellen.

Ein Teil dieser Herausforderung ergibt sich aus Anwendungen, die riesige Mengen unstrukturierter Informationen erzeugen. Mehrere Branchenanalysten schätzen, dass 80-90% der Unternehmensdaten unstrukturiert sind. Silos innerhalb von Organisationen enthalten Videos, Audiodateien, Textdokumente und Social-Media-Beiträge, die sich summieren. Protokolle, die von Anwendungen erzeugt werden, liegen ebenfalls in vielen verschiedenen Stilen vor, was die Standardisierung für die Verwendung mit Machine Learning-Apps erschwert.

Zweitens ist die Komplexität bei der Entwicklung von Artificial Intelligence/Machine Learning-Tools. Da Unternehmen mehr Daten generieren, könnten sie diese nutzen, um Trends zu analysieren und ein besseres Verständnis für Kundenpräferenzen sowie die Auswirkungen von Features auf Kunden zu gewinnen. KI-Funktionen wie Sentiment-Analyse und Bildklassifizierung könnten sich besonders nützlich in digitalen Apps erweisen; die Erstellung nützlicher maßgeschneiderter Machine-Learning-Modelle erfordert Fachwissen. Datensammlung, Datenbereinigung, Model Training und Feature Engineering erfordern alle erhebliche Expertise, was ML-Fähigkeiten zu einer der gefragtesten KI-Kompetenzen macht – wodurch der Zugang zu diesem Talent schwierig wird.

No-Code AutoML für Anfänger einführen:

Es gibt verschiedene Bibliotheken und Plattformen, die überhaupt keine Programmierung erfordern, um Algorithmen mit Datensätzen zu trainieren und so das Machine Learning zu demokratisieren. Zu diesen Plattformen gehören Google Cloud AutoML; Ludwig von Uber AI; EZDL von Baidu; nextbrain.ai, usw. Alexandre Gonfalonieri von der AI-Beratung Gonfalonieri Consulting erklärte, wie Open-Sourcing und No-Code-AI-Plattformen diesen Unternehmen helfen, an der Spitze der Technologie zu bleiben.

Illustration der Datenstory:

Datenwissenschaftler können große Mengen an Daten nutzen, um Muster zu erkennen und unschätzbare Einblicke in die Zukunft eines Unternehmens zu gewinnen. Durch die Nutzung solcher Einblicke können Strategien identifiziert werden, die den Umsatz steigern könnten – dieser Moment markiert den Zeitpunkt, an dem andere innerhalb einer Organisation beginnen zu erkennen, wie Data Science bei zukünftigen Entscheidungen helfen kann.

Diese Durchbrüche passieren nicht jeden Tag; Data Scientists müssen oft ihre Position gegenüber den Verantwortlichen verteidigen, die Beweise benötigen, dass die Datenanalyse konsistente Ergebnisse liefert. Data Scientists verbringen oft einen Großteil ihrer Zeit damit, Ergebnisse mit Daten zu erklären und zu unterstützen; manchmal werden Projekte verzögert oder es fehlt an Finanzierung, weil ihr Zweck außerhalb der Datenforschungsbereiche nicht klar kommuniziert wird.

Unternehmen, die verstehen, wie Daten Probleme angehen können, sind besser in der Lage, realistische und erreichbare Ziele für ihre Teams zu setzen. Geschäftsleiter sollten sich mit Data Science vertraut machen, um eine bessere Zusammenarbeit und ein besseres Verständnis unter den Mitarbeitern zu fördern; no-code ML-Tools ermöglichen es sogar nicht-technischen Nutzern, an dieser Reise teilzunehmen, während sie Teil der Data Science-Bemühungen sind, obwohl sie nicht verstehen, wie man einen Virus von einem MacBook Pro entfernt.

No-Code-Tools bieten Vorteile, die weit über die Steigerung der Effizienz von Data Scientists hinausgehen. No-Code-Lösungen bringen auch Führungskräfte in Unternehmen ins 21. Jahrhundert, indem sie ihnen helfen, ihre Daten leichter zu verstehen und damit zu arbeiten; selbst komplexe Technologien wie Machine Learning können durch diesen Ansatz transparenter werden.

Verstehen der Datenreise

Abteilungen mit einem tiefen Wissen in Data Science können feststellen, dass sich ihre Ergebnisse verbessern. Vertriebsteams verfügen tendenziell über ein überlegenes Verständnis in Bezug auf das Sales Enablement Framework und aktuelle Fristen; Daten können dann für hochgradig zielgerichtetes Prospecting sowie zur einfacheren Verfolgung des Fortschritts in Richtung Ziele verwendet werden. Ebenso können Data Scientists mit überlegenen Kenntnissen maßgeschneiderte Anfragen direkt an Vertriebsleiter stellen, um zu maximieren, wie Unternehmen diese Ressource nutzen.

Das Verständnis von Daten kann Führungskräften auf C-Ebene, wie CEOs, Vizepräsidenten und Betriebsmanagern, helfen, sie effektiver zu nutzen. Wenn sie verstehen, wie sie gesammelt werden, können Teams gemeinsam daran arbeiten, Ziele schneller zu erreichen. Unternehmensleiter mit einem tiefen Wissen über Daten können Risikominderungsmaßnahmen wie Innovationsbudgetanforderungen sowie potenzielle Kostensenkungsmöglichkeiten identifizieren – während Citizen Scientists erheblich zu diesem Effort beitragen können.

Analyse der Daten

Mehr Mitarbeiter in ihre Datenreise einzubeziehen, ermöglicht es Organisationen, relevante und neue Fachkenntnisse in ihrer Belegschaft zu entwickeln. Die Datenerfassungsraten werden in die Höhe schnellen, während ein zusätzlicher Blick Muster erkennen könnte, die einen echten Unterschied in den Abläufen einer Organisation ausmachen.

Nicht nur Informatiker können Erkenntnisse aus Daten gewinnen. Datenkompetenz kann leicht erlernt und in den Berufsalltag integriert werden. Während Data Science komplex sein kann, kann die Zugänglichkeit von Daten allen Ebenen einer Organisation helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Künstliche Intelligenz ist die Zukunft der Wirtschaft und umfasst Machine Learning, Datenvisualisierung und prädiktive Analytik – drei hochrangige Bereiche, die erfahrene Data Scientists erfordern. Im Kern umfasst Data Science jedoch das Sammeln und Aufzeichnen von Informationen.

Datenwissenschaftler können ihre Energien effektiver bündeln, wenn eine Organisation bei der Organisation relevanter Daten hilft. Dies kann einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen, insbesondere in einer Zeit, in der technologische Innovationen oft über Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen entscheiden.

Abschließende Gedanken

No-Code AutoML-Tool sucht, die Kluft zwischen Datenwissenschaftlern, Geschäftsanwendern und Entwicklern von Machine Learning-Modellen zu überbrücken, indem dieser Prozess demokratisiert wird. AutoML (Automated Machine Learning) bezieht sich auf die Automatisierung verschiedener Schritte, die mit der Erstellung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen verbunden sind.

Datenwissenschaftler übernehmen typischerweise die Aufgabe, qualitativ hochwertige Modelle zu entwickeln. Dies umfasst Aufgaben wie Datenvorverarbeitung und Feature Engineering, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning – Aufgaben, die tiefgehendes Wissen über ML-Algorithmen, Programmierfähigkeiten, Fachkenntnisse sowie Geschäftswissen erfordern. Aufgrund der komplexen Natur von ML-Modellen könnten Geschäftsanwender ohne technische Hintergründe Schwierigkeiten haben, sie zu verstehen und sinnvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

No-Code-Plattformen bieten eine ideale Möglichkeit, die Erstellung von Machine Learning-Modellen zu vereinfachen, indem sie technische Komplexitäten beseitigen. Sie verfügen über eine intuitive, benutzerfreundliche Oberfläche, um verschiedene ML-Techniken zu nutzen, ohne selbst Code schreiben zu müssen. Benutzer können Daten hochladen, Algorithmen auswählen, Ziele festlegen und die Modellentwicklung auf diesen Plattformen automatisieren.

No-Code AutoML bietet Unternehmen eine Möglichkeit, ihre Daten besser zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen, die bessere Entscheidungen unterstützen können. Es erleichtert einen beschleunigten Weg zur Datenorientierung, indem es als Brücke zwischen Datenwissenschaftlern, Geschäftsanwendern und den Daten selbst fungiert.