今日の企業を率いる多くのC-suiteや高レベルの幹部はコーディングに不慣れです。技術の重要性と将来の可能性を理解し評価しない人を見つけることは難しい場合があります。
データサイエンスは、ビジネスオペレーションに多くの利点をもたらすローコードアプローチです。多くのコンピュータサイエンティストがローコード開発を支援しています。データサイエンティストは、大量の情報を効果的に管理するために協力します。彼らのハードスキルとソフトスキルは相互に補完し合う必要がありますが、幹部が彼らと直接やり取りすることはほとんどありません。
この記事では、どのように nノーコード機械学習 プラットフォームは、企業が共通の目標に向かって協力することで、より近づくことができます。ノーコードAI MLは、データサイエンティスト、C-suiteの幹部、および彼らのビジョンと実行を結びつける理想的な方法です。
ノーコードデータサイエンスの必要性
データ分析は、2023年以降の成功するビジネスにとって不可欠になります。EYの報告によると、81%のビジネスリーダーがデータがすべての意思決定を導くべきだと考えています。ほとんどの組織がデータ駆動型を目指す一方で、実行可能なデータワークフローを作成するには相当な努力が必要です。
この課題の一部は、アプリケーションが生成する膨大な量の非構造化情報に起因しています。複数の業界アナリストは、企業データの80〜90％が非構造化であると推定しています。組織内のサイロには、ビデオ、音声ファイル、テキストドキュメント、ソーシャルメディアの投稿が含まれており、すべてが合わさっています。アプリケーションによって生成されるログもさまざまなスタイルがあり、機械学習アプリでの使用のために標準化することは困難です。
第二に、人工知能/機械学習ツールの開発の複雑さがあります。企業がより多くのデータを生成するにつれて、それを使ってトレンドを分析し、顧客の好みや機能が顧客に与える影響をよりよく理解することができます。感情分析や画像分類のようなAIの機能は、デジタルアプリにおいて特に有用である可能性がありますが、有用なカスタム機械学習モデルを作成するにはスキルが必要です。データ収集、データのクレンジング、モデルのトレーニング、特徴エンジニアリングはすべて重要な専門知識を必要とし、これによりMLスキルは最も求められるAIスキルの一つとなり、この才能にアクセスすることが困難になります。
ノーコードAutoMLを初心者に紹介する:
データセットを使用してアルゴリズムをトレーニングするために全くプログラミングを必要としないさまざまなライブラリやプラットフォームがあり、機械学習の民主化を助けます。このようなプラットフォームには、Google Cloud AutoML、Uber AIのLudwig、BaiduのEZDLなどがあります。 nextbrain.aiなど。AIコンサルタント会社Gonfalonieri Consultingのアレクサンドル・ゴンファロニエリは、オープンソース化とノーコードAIプラットフォームがどのようにこれらの企業を最先端の技術に保つのに役立つかを説明しました。
データストーリーのイラストレーション：
データサイエンティストは、大量のデータを使用してパターンを検出し、ビジネスの未来に関する貴重な洞察を得ることができます。そのような洞察を活用することで、収益を向上させる可能性のある戦略を特定することができます。この瞬間は、組織内の他の人々がデータサイエンスが将来の意思決定をどのように支援できるかを認識し始める時です。
これらのブレイクスルーは毎日起こるわけではありません。データサイエンティストは、データ分析が一貫した結果を生み出しているという証拠が必要な責任者に対して、自分の立場を守る必要があることがよくあります。データサイエンティストは、発見をデータで説明しサポートするために多くの時間を費やすことが多いです。時には、プロジェクトが遅れたり、資金が不足したりすることがあります。それは、彼らの目的がデータ研究サークルの外で明確に伝えられないからです。
データが問題をどのように解決できるかを理解している企業は、チームのために現実的で達成可能な目標を設定するための準備が整っています。ビジネスリーダーは、従業員間のより良いチームワークと理解を促進するために、データサイエンスに精通するべきです； ノーコードMLツール ノンテクニカルユーザーでさえ、MacBook Proからウイルスを削除する方法を理解していなくても、データサイエンスの取り組みに参加することができるようにします。
ノーコードツールは、データサイエンティストの効率を向上させる以上の利点を提供します。ノーコードソリューションは、ビジネスのリーダーを21世紀に引き込み、データをより簡単に理解し、活用できるようにします；機械学習のような複雑な技術も、このアプローチを使用することでより透明性が高くなります。
データの旅を理解する
データサイエンスに深い知識を持つ部門は、成果が向上することを見出すことができます。営業チームは、営業支援フレームワークや現在の締切について優れた理解を持っている傾向があります。そのため、データは高度にターゲットを絞ったプロスペクティングや、目標に向けた進捗をより簡単に追跡するために使用できます。同様に、優れた理解を持つデータサイエンティストは、企業がこのリソースを最大限に活用できるように、営業リーダーに直接カスタマイズされたクエリを提示することができます。
データを理解することは、CEO、バイスプレジデント、ビジネスオペレーションマネージャーなどのC-suiteエグゼクティブがそれをより効果的に活用するのを助けることができます。彼らがどのようにデータが収集されるかを理解すると、チームは目標をより早く達成するために協力して作業できます。データに深い知識を持つビジネスリーダーは、イノベーション予算の要件や潜在的なコスト削減の機会など、リスク軽減策を特定することができます。一方、市民科学者はこの努力に大きく貢献することができます。
データの分析
従業員をデータの旅に巻き込むことで、組織は労働力全体に関連する新しい専門的なスキルを育成できます。データキャプチャ率は急増し、追加の視点が組織の業務に実際に違いを生むパターンを見つけることができるでしょう。
データから洞察を抽出できるのはコンピュータサイエンティストだけではありません。データリテラシーは簡単に学び、日常の仕事に実装できます。データサイエンスは複雑であることがありますが、データをアクセス可能にすることで、組織のすべてのレベルがより良い意思決定を行うのに役立ちます。
人工知能はビジネスの未来であり、機械学習、データビジュアライゼーション、予測分析という3つの高レベルの分野があり、これらには経験豊富なデータサイエンティストが必要です。しかし、データサイエンスの核心は情報の収集と記録です。
組織が関連データの整理を支援すれば、データサイエンティストはエネルギーをより効果的に集中させることができます。これは特に、技術革新がビジネスを左右する時代において、重要な競争優位性をもたらすことがあります。
最終的な考え
ノーコードAutoMLツール このプロセスを民主化することによって、データサイエンティスト、ビジネスユーザー、機械学習モデル開発者のギャップを埋めることを目指しています。AutoML（自動機械学習）は、機械学習モデルの作成と展開に関与するさまざまなステップの自動化を指します。
データサイエンティストは通常、高品質のモデルを開発するタスクを担います。これには、データ前処理や特徴エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングなどのタスクが含まれ、これらはMLアルゴリズム、コーディング能力、ドメイン専門知識、およびビジネス知識に関する深い知識を必要とします。MLモデルの複雑な性質のため、技術的なバックグラウンドがないビジネスユーザーは、モデルを理解し、データから意味のある洞察を引き出すのが難しいと感じるかもしれません。
ノーコードプラットフォームは、技術的な複雑さを排除することによって、機械学習モデルの作成を簡素化する理想的な方法を提供します。これらは、ユーザーが自分でコードを書くことなくさまざまなML技術を使用できる直感的で使いやすいインターフェースを備えています。ユーザーはデータをアップロードし、アルゴリズムを選択し、目標を設定し、これらのプラットフォーム上でモデル開発を自動化できます。
No-Code AutoMLは、企業がデータをより活用し、より良い意思決定を促すインサイトを抽出する方法を提供します。データサイエンティスト、ビジネスユーザー、データ自体との架け橋として機能することで、データ駆動型への加速された旅を促進します。
+34 91 991 95 65
+61 410 497229