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這樣的無代碼工具讓每個人都能迅速地創(chuàng)建一個網(wǎng)站。如今已有超50億的網(wǎng)站，而在1995年僅存在3.1萬個網(wǎng)站。

同樣，當今的高技術(shù)準入門檻是數(shù)據(jù)科學發(fā)展的阻礙，但無代碼分析工具將讓其實現(xiàn)平民化，數(shù)據(jù)科學家使用字母組合的復雜工具來“將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力”。

R語言、SAS、結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)、非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(NoSQL)、TF、D3.js、自然語言工具包( NLTK)、RF、MATLAB、機器學習(ML)，隨便選擇哪個都沒有關(guān)系。關(guān)鍵在于，如果企業(yè)不能理解數(shù)據(jù)科學，就不能利用數(shù)據(jù)科學。并不是每個企業(yè)都能雇傭一個數(shù)據(jù)科學家團隊，在美國，科學家的工資在六位數(shù)以上。

一項針對500名美國員工如何使用數(shù)據(jù)的調(diào)查顯示，很多企業(yè)沒有從數(shù)據(jù)中獲得洞察力。例如，68%的營銷人員需要更多的數(shù)據(jù)可視化特征，54%的會計師需要更多的預測分析特征來預測風險。 

統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源：GetApp

Wix使每個人成為網(wǎng)站構(gòu)建者，Canva使每個人成為設計師?，F(xiàn)在，是時候讓每個人都成為數(shù)據(jù)科學家了。

商業(yè)領袖能做些什么?

無論是管理一個營銷團隊還是運營一家咖啡館，所有的領導者都應該被學會使用數(shù)據(jù)科學，且無需成為一個“ AI巫師”或“代碼忍者”。

這就是數(shù)據(jù)科學平民化的意義所在。像Apteo這樣的無代碼工具的目標就是，讓每個人都成為數(shù)據(jù)科學家，從可視化到預測分析，讓各種規(guī)模和技能級別的團隊都能利用這項技術(shù)。

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

平民化——并不只是一個噱頭

通過將設計平民化，Canva成為了一家市值60億的公司;通過將網(wǎng)頁制作平民化，Wix在納斯達克(NASDAQ)實現(xiàn)了126億美元的巨額市值;Shopify公司將電子商務平民化，目前其在紐約證券交易所(NYSE)的市值超過1000億美金。

還有谷歌，這家價值數(shù)萬億美元的公司，通過讓世界上的信息觸手可及來實現(xiàn)知識平民化，通過點擊即可付費而不需要購買廣告牌來實現(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：“到目前為止，大多數(shù)搜索引擎的開發(fā)都是在幾乎沒有公布技術(shù)細節(jié)的公司進行的。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)，并且是以廣告為導向。”

22年過去了，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單，無代碼分析讓洞察力的發(fā)現(xiàn)變得簡單。

即使在上世紀90年代，人們也知道“最好的導航服務應該能讓你在網(wǎng)上找到幾乎任何東西。”同樣，最好的數(shù)據(jù)科學服務應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文檔中導入對應關(guān)系，或是在Tableau中編寫 SQL吧!無代碼工具讓任何人可以認清趨勢、KPI導向并創(chuàng)建預測。 

Apteo的三個處理步驟

例如，假設你是一個SaaS(軟件即服務)企業(yè)主，對降低“用戶流失率”感興趣，這就是你的 KPI。無代碼工具允許你選擇 KPI 或試圖解決的問題，所有繁重的工作都在后臺完成。

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

從亞馬遜、沃爾瑪、Netflix和麥當勞到你自己

許多行業(yè)領先的企業(yè)都由于數(shù)據(jù)的強大而獲得了成功，當然啦，他們也擁有聘請大型數(shù)據(jù)科學團隊的資源。

• 亞馬遜的推薦功能帶來的收入高達其總收入的35%。在上一個財政年度，其收入幾乎達到了1000億美元。
• 沃爾瑪使用預測模型來預測特定時間的需求，這樣就可以安排合適的員工數(shù)量，改善結(jié)帳體驗。
• Netflix訂閱是根據(jù)你的個人興趣定制的，通過預測模型，輸入你喜歡的節(jié)目、你的觀影日期時間、你使用的設備、是否暫停了節(jié)目(是否之后繼續(xù)觀看)，等等。
• 麥當勞以3億美元收購了數(shù)據(jù)公司 Dynamic Yield，以預測各地的客戶需求，從而減少浪費，提高利潤率。

通過使用無代碼的數(shù)據(jù)科學工具，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)領導者同樣強大的技術(shù)。讓每個人都成為數(shù)據(jù)科學家，擁有頂級的數(shù)據(jù)分析能力，不再是一紙空談。