互聯(lián)網(wǎng)誕生早期，創(chuàng)建網(wǎng)站是一門高端技術(shù)活。而現(xiàn)在，Wordpress這樣的無(wú)代碼工具讓每個(gè)人都能迅速地創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)站。如今已有超50億的網(wǎng)站，而在1995年僅存在3.1萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站。

同樣，當(dāng)今的高技術(shù)準(zhǔn)入門檻是數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展的阻礙，但無(wú)代碼分析工具將讓其實(shí)現(xiàn)平民化，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用字母組合的復(fù)雜工具來(lái)“將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力”。

R語(yǔ)言、SAS、結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言(SQL)、非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)(NoSQL)、TF、D3.js、自然語(yǔ)言工具包( NLTK)、RF、MATLAB、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，隨便選擇哪個(gè)都沒(méi)有關(guān)系。關(guān)鍵在于，如果企業(yè)不能理解數(shù)據(jù)科學(xué)，就不能利用數(shù)據(jù)科學(xué)。并不是每個(gè)企業(yè)都能雇傭一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，在美國(guó)，科學(xué)家的工資在六位數(shù)以上。

一項(xiàng)針對(duì)500名美國(guó)員工如何使用數(shù)據(jù)的調(diào)查顯示，很多企業(yè)沒(méi)有從數(shù)據(jù)中獲得洞察力。例如，68%的營(yíng)銷人員需要更多的數(shù)據(jù)可視化特征，54%的會(huì)計(jì)師需要更多的預(yù)測(cè)分析特征來(lái)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。 

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源：GetApp

Wix使每個(gè)人成為網(wǎng)站構(gòu)建者，Canva使每個(gè)人成為設(shè)計(jì)師。現(xiàn)在，是時(shí)候讓每個(gè)人都成為數(shù)據(jù)科學(xué)家了。

商業(yè)領(lǐng)袖能做些什么?

無(wú)論是管理一個(gè)營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)還是運(yùn)營(yíng)一家咖啡館，所有的領(lǐng)導(dǎo)者都應(yīng)該被學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)科學(xué)，且無(wú)需成為一個(gè)“ AI巫師”或“代碼忍者”。

這就是數(shù)據(jù)科學(xué)平民化的意義所在。像Apteo這樣的無(wú)代碼工具的目標(biāo)就是，讓每個(gè)人都成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，從可視化到預(yù)測(cè)分析，讓各種規(guī)模和技能級(jí)別的團(tuán)隊(duì)都能利用這項(xiàng)技術(shù)。

為了清楚地表明無(wú)代碼分析可以應(yīng)用于任何層面，你可以看看Robinhood數(shù)據(jù)跟蹤器、擺動(dòng)狀態(tài)追蹤器或Tom Brady分析。

平民化——并不只是一個(gè)噱頭

通過(guò)將設(shè)計(jì)平民化，Canva成為了一家市值60億的公司;通過(guò)將網(wǎng)頁(yè)制作平民化，Wix在納斯達(dá)克(NASDAQ)實(shí)現(xiàn)了126億美元的巨額市值;Shopify公司將電子商務(wù)平民化，目前其在紐約證券交易所(NYSE)的市值超過(guò)1000億美金。

還有谷歌，這家價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的公司，通過(guò)讓世界上的信息觸手可及來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)平民化，通過(guò)點(diǎn)擊即可付費(fèi)而不需要購(gòu)買廣告牌來(lái)實(shí)現(xiàn)平民化。

在1998年，一篇開創(chuàng)性的論文(http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html)探討了谷歌的想法，提出了這樣的觀點(diǎn)：“到目前為止，大多數(shù)搜索引擎的開發(fā)都是在幾乎沒(méi)有公布技術(shù)細(xì)節(jié)的公司進(jìn)行的。這使得搜索引擎技術(shù)在很大程度上仍然是一種黑色藝術(shù)，并且是以廣告為導(dǎo)向。”

22年過(guò)去了，如今谷歌每天要回答數(shù)十億次查詢。谷歌讓信息查詢變得簡(jiǎn)單，無(wú)代碼分析讓洞察力的發(fā)現(xiàn)變得簡(jiǎn)單。

即使在上世紀(jì)90年代，人們也知道“最好的導(dǎo)航服務(wù)應(yīng)該能讓你在網(wǎng)上找到幾乎任何東西。”同樣，最好的數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)應(yīng)該是能讓你輕松洞悉數(shù)據(jù)中的蹊蹺。

尋找洞察力

忘掉從混亂的 README文檔中導(dǎo)入對(duì)應(yīng)關(guān)系，或是在Tableau中編寫 SQL吧!無(wú)代碼工具讓任何人可以認(rèn)清趨勢(shì)、KPI導(dǎo)向并創(chuàng)建預(yù)測(cè)。 

Apteo的三個(gè)處理步驟

例如，假設(shè)你是一個(gè)SaaS(軟件即服務(wù))企業(yè)主，對(duì)降低“用戶流失率”感興趣，這就是你的 KPI。無(wú)代碼工具允許你選擇 KPI 或試圖解決的問(wèn)題，所有繁重的工作都在后臺(tái)完成。

至于Apteo，它將自動(dòng)選擇有助于分析KPI的屬性，但用戶也可以添加或刪除屬性。很快就能創(chuàng)建一個(gè)模型，允許你根據(jù)插入的屬性生成預(yù)測(cè)。

從亞馬遜、沃爾瑪、Netflix和麥當(dāng)勞到你自己

許多行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)都由于數(shù)據(jù)的強(qiáng)大而獲得了成功，當(dāng)然啦，他們也擁有聘請(qǐng)大型數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的資源。

• 亞馬遜的推薦功能帶來(lái)的收入高達(dá)其總收入的35%。在上一個(gè)財(cái)政年度，其收入幾乎達(dá)到了1000億美元。
• 沃爾瑪使用預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)特定時(shí)間的需求，這樣就可以安排合適的員工數(shù)量，改善結(jié)帳體驗(yàn)。
• Netflix訂閱是根據(jù)你的個(gè)人興趣定制的，通過(guò)預(yù)測(cè)模型，輸入你喜歡的節(jié)目、你的觀影日期時(shí)間、你使用的設(shè)備、是否暫停了節(jié)目(是否之后繼續(xù)觀看)，等等。
• 麥當(dāng)勞以3億美元收購(gòu)了數(shù)據(jù)公司 Dynamic Yield，以預(yù)測(cè)各地的客戶需求，從而減少浪費(fèi)，提高利潤(rùn)率。

通過(guò)使用無(wú)代碼的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，你自己的企業(yè)也可以利用和亞馬遜和沃爾瑪?shù)刃袠I(yè)領(lǐng)導(dǎo)者同樣強(qiáng)大的技術(shù)。讓每個(gè)人都成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，擁有頂級(jí)的數(shù)據(jù)分析能力，不再是一紙空談。