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我们都将成为数据专业人士   

2030年表示自己不懂数据,就跟2010年不懂打印电子邮件一样

对数据轻车熟路将成为常态。对于数据的用途及其如何解读而言,每个人都将有一个基本的了解。 

数据专家:一次变革 

今天的数据科学职业生涯跟21世纪初的营销技术开发人员有着相似之处。在世纪之交前,公司通常投资大型IT团队,开发自己的技术。当我们步入新世纪,这些团队演变成为能够配置和整合第三方软件的架构师和专家。在买入和自建之间的竞争中,买入最终胜出。

如今,架构师和专家通常都是外包,有了供应商软件,成熟的商业用户可以完成大部分工作。机器学习(ML)建模也在加速走上同样的道路。我们不再期望公司招募数据科研人员团队,更愿意将模型开发工作留给专业公司和大型科技公司来做。尽管如此,公司仍然需要雇佣技术精湛的数据分析师来处理这些模型,确定最有效的商务用途并实施它们。

我们已经达到“架构师和专家”阶段。机器学习在许多营销软件中已经很常见,但仍有实验和创新的空间,我们预见到这种情况将持续到下一个十年。我们还没有达到完全成熟。

数据用户也将成为思想家

然而,到2032年,我们预计很多公司将外包其核心数据分析,从而让自己有更多时间专注于如何从数据中获取商业价值。

到那时,我们都将不得不同时兼顾商业、伦理和可持续发展问题,因此,技术精湛的分析师将由来自各种背景的思想家提供协助,其中有社会科学家、经济学家、历史学家等,他们将因为对于如何有效利用数据持有不同观点而受到重视。

招聘和数据点

而且,通过其在招聘中的使用,数据正在以不同的方式塑造就业市场。一段时间以来,人力资源部门一直试图通过利用技术和数据来提升招聘质量——尽管Amazon早期的机器学习招聘实验(针对历史数据训练模型,使得招聘时对于男性的偏好趋于持久)可能会引发一些思考。

然而,正如将客户细分为数据点,从而对其有效定位一样,我们预测,员工招聘很快将围绕其个人技能和经验而非过往角色来展开,这为在职业生涯和行业间实现更大程度的转移创造了可能性。在这种情况下,简历和履历将被一个更加标准化的属性清单所取代,培训、认证等更易分类的成就可能更加受到重视。

疫情表明,对于许多知识工作者来说,办公室有利于建立社交网络,但在工作效率方面却较为逊色。虽然鲜有可靠研究或准确数字背书,但居家工作似乎确实颇具工作效率,尤其是居家环境更为安静,可以避免通勤,节省时间。

虽然居家工作并不适用于每个人或每个行业,但我们预测,到2032年,混合型办公和纯远程办公将发展成熟,雇主将不再限于招聘那些办公地点通勤可达区域内的员工。将这些理念汇集在一起,你可以创造一个环境,在这个环境中,经验和技能可以无限细分,同时实现招聘全球化。

当然,这样的预测也面临着多个巨大的障碍。两者都将大规模扩大招聘任务,而且需要数据分析软件,以便将工作的具体要求跟全球候选人才库的技能组合匹配起来。这需要对跨境流动的自由度进行明智的考虑,并就技能的定义达成全球共识——坦率地说,这可是一个颇具勇气的主张。也许这一预测在未来10年内不会成为现实。

数据处理将异常舒适

到2032年,员工将会对数据感到舒适,他们几乎不会注意到数据在他们的决策中所起到的作用。鉴于数据控制领域的持续中断,我们预计在数据收集、处理和使用方面会有更加深入的管理和道德评价,但这将很好地嵌入到商业流程和第二天性中。

我们会见证数据科学这门学科日趋成熟,有熟练的分析师决定如何在商业环境中以最佳方式应用这些模型,而且,企业将有意雇佣具有不同背景的团队来从数据中获得最大价值。

如果你认为,数据就是一种不受欢迎的干扰因素,而你恰好又在阅读本文,那我建议你接纳它。所有未来的工作都将涉及数据,因此,不要满足于只做一个社交媒体用户,还要了解平台算法是如何工作的。对数据感到舒适,以便懂得如何以负责任的方式使用它。

WPP数据和人工智能全球负责人Di Mayze

这是摘自WPP《深思熟虑的2031年数据》(继《2030年数据》之后)的三篇系列文章中的第三篇。

Di Mayze

WPP

published on

08 August 2022

Category

Communications Technology & data

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