Штук
Інженерія аналітики виникла поряд з найбільш значущим технологічним революцією за останнє десятиліття – зростання хмарних обчислень. Сьогодні ми переживаємо ще більшу трансформацію, що підживлюється метеоричним зростанням штучного інтелекту (AI), що переробляє те, як інженери -аналітики підходять до викликів даних
AI швидко став невід'ємною частиною щоденних робочих процесів для 80% фахівців з даних, порівняно з 30% минулого року. Це також змінює те, як працюють команди даних, 70% професіоналів використовують AI для сприяння розробці коду, а 40% повідомляють, що їхні групи даних зростають. Незважаючи на те, що інвестиції в інструменти AI проводять лідерство, якість даних залишається постійною проблемою, а понад 56% практикуючих підкреслюють це як ключову проблему.
Ці уявлення походять із звіту про стан аналітики DBT Labs 2025, третього видання їх щорічного видання, яке занурюється в те, як AI переосмислює групи даних, де бюджети надають пріоритет і чому побудова довіри до даних є більш критичною, ніж будь -коли.
Ключовим висновком звіту є те, що AI збільшує, а не замінює команди даних, як багато хто очікував. Замість того, щоб замінити людський досвід, AI -прийняття змінює те, як працюють люди. Це дозволяє професіоналам витрачати менше часу на зайві завдання та більше зосередитись на спеціалізованій роботі. У звіті підкреслюється, що більше двох третин (70%) респондентів використовують AI для розробки аналітики в певній формі.
Зростаючі інвестиції в інструменти AI для підтримки команд даних сприяють більш позитивному сприйняттю їх внесків. Як результат, 75% респондентів погоджуються, що їх організації високо цінують та довіряють своїм командам даних.
“AI порушує те, як команди працюють з організаційними даними”, – сказав Марк Портер, CTO DBT Labs. “У міру збільшення інвестицій в АІ, лідери надають пріоритет командам, відповідальним за якість та управління даними – істотну основу для ефективності ШІ”.
“У той же час інженери даних звертаються до ШІ для автоматизації звичайних завдань, повністю змінюючи те, як дані надаються в бізнес.
Аналітична інженерія зростає за рамки технологій, при цьому високорегульовані галузі, такі як фінанси (15%) та охорона здоров'я (10%), які приймають її для управління складними, важкими дотриманнями. Технологія залишається найбільшим сектором на 34%, хоча його частка знизилася на 3% цього року.
За даними DBT Labs, організації знову інвестують у дані після обережного періоду. Інструменти AI є головним пріоритетом, 45% планують витратити більше на них у наступному році. Якість даних та спостережливість приходять далі, 38% зосереджуються на вирішенні ключових проблем даних.
Джерело: Shutterstock
Інструменти AI ведуть інвестиційні пріоритети, 45% респондентів планують збільшити витрати в цій галузі протягом наступного року. Якість даних та спостережливість випливають, що 38% мають на меті збільшити інвестиції для вирішення термінових проблем якості даних. Кілька інших звітів підкреслили нагальну потребу організацій для вирішення Проблеми якості данихі це була повторювана тема протягом цьогорічного звіту про лабораторії DBT.
Випадки верхнього використання для AI включають розробку коду (70%), а потім документація (50%) та відповіді на запитання даних із генерацією SQL (22%). У звіті показано, що команди даних покладаються на LLM загального призначення, такі як Chatgpt OpenAI та Gemini.
Однак, оскільки ці інструменти не підібрані для конкретних завдань з аналітики, організації все частіше приймають спеціалізовані агенти Genai. В даний час 25% респондентів використовують рішення AI, вбудовані в свій інструмент для розробки
Результати звіту також показують, що інтерес до семантичних шарів, інструментів, які роблять дані чіткішими та структуровані, також зростає, 27% планують більше інвестувати в цю сферу. Також більше зосереджується на розширенні можливостей нетехнічних користувачів для роботи з трансформованими, керованими наборами даних, що може підвищити ефективність даних – ключовий фокус для інженерії аналітики.
Зростає поштовх до розширення можливостей нетехнічних користувачів. Майже 65% респондентів вважають, що дозволити бізнес -зацікавленим сторонам створювати та працювати з трансформованими та керованими наборами даних значно підвищить ефективність організаційних даних. Однак це підкреслює основну проблему в аналітичній інженерії: підтримка цілісності даних, забезпечуючи більш широку доступність.
Генеральний директор DBT Labs Трістан
У Дітека DBT Cloud Launch Подія в травні 2024 року генеральний директор DBT Labs Tristan Handy підкреслив вплив ШІ для професіоналів даних. Він сказав: “І хоча цей хмарний перехід все ще розігрується, AI стане наступною великою зміною в нашому житті як професіоналів даних. Зміни, які ми побачимо протягом найближчих років, будуть такими ж драматичними, як ті, які ми бачили за останнє десятиліття”.
DBT Labs спеціалізується на аналітичній інженерії та добре розташований, щоб забезпечити розуміння поля, що розвивається. Цьогорічний звіт базується на опитуванні 459 фахівців з даних, включаючи окремих учасників (70%) та менеджерів (30%). Серед окремих учасників 48% були інженерами -аналітиками, 36% – інженерами даних, а 16% – аналітиками даних.
Пізніше цього місяця DBT Labs відбудеться штат 2025 р. Віртуальна подія аналітики. Порядок денний заходу буде включати дискусії щодо ключових висновків звіту, а також більш широкі стратегії побудови ефективних організацій даних, інтеграції Генай та вирішення постійних проблем у галузі.