2020年2月6日星期四09:00

人工智能和数字BA—What’全部有关吗?第2部分

撰写者

这是由两部分组成的文章的第二部分,该文章回答了有关人工智能(AI)的一些最常见问题。

在第1部分中,我讨论了与AI有关的一些常见术语和问题,因为AI用于业务而非技术环境。在本文中,我将重点介绍广管局在帮助组织实施AI计划中所扮演的各种角色。与上一篇文章一样,我将使用问答格式。

第1部分的快速回顾

什么 is AI?

AI是一个涵盖性术语,涵盖了所有数字技术,例如机器学习和预测分析,这些技术用于使用大量数据进行预测和建议。简而言之,它是执行人工任务的机器,范围从简单到复杂。

什么 is a digital business analyst (BA)?

数字BA是可信赖的顾问,可帮助组织制定AI策略。他们没有制定策略,而是提供有关AI计划的影响和价值的建议。

什么 skills does a digital BA need?

技能没有改变,但是主题非常复杂。

大多数公司在AI方面的努力有多成功?

不是特别的。大多数AI计划完全没有实现目标,并导致各种问题,其中最重要的是财务问题。福布斯最近的一篇文章详细介绍了由此导致的一些问题。[一世]

什么 is digital fluency?

数字流利度被定义为“在数字连接的世界中解释信息,发现含义,设计内容,构建知识以及传达思想的能力。” [ii]

Part 2

什么 is the role of the BA on digital projects?

数字BA可以参与AI计划的许多方面。 BA可能扮演的某些角色包括以下一个或多个:

    • 战略学士学位。 BA担任该职位时,可以帮助组织确定AI工作的价值和方向。一些特定的输出可以包括:
      • 人工智能计划价值的商业案例
      • 有关AI计划最佳战略方法的建议
      • 高层实施计划
      • 要避免的陷阱
      • 首先看一下要使用的数据状态
      • 高层治理计划

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  • 实施AI策略的AI协调员。 BA负责协调项目和投资组合中的AI计划。
  • 获得AI计划的一个项目的文学学士学位。尽管此角色类似于任何BA角色,但仍存在一些差异。广管局将至少需要有关AI的工作知识(如果不是专门知识的话)。
  • 业务数据分析师。广管局可以此身份
    • 分析当前数据以确定可用量,需要清除的量以及需要收集的量
    • 推荐一种清除脏数据的方法
    • 帮助确定预测分析和其他AI功能所需的数据
    • 解释AI功能产生的统计分析
    • 成为一名AI翻译人员,以促进数据科学家与业务利益相关者之间的交流。

从事数据工作的数据科学家,数据分析师和文学士之间有什么区别?

这三个角色可能会造成混淆。乍一看,我们可能无法识别差异,也无法理解差异为何如此重要,但它们却如此。我在上面讨论了BA的可能角色,因此这里是对其他两个BA的简要说明。

让我们先轻松一点- 数据科学家。并不是说角色很简单,而是更容易解释为什么这个角色不同于其他两个角色。数据科学家是最技术的,需要最专业的知识。大约四分之三的人拥有数学和统计分析硕士学位。超过一半拥有博士学位。

数据科学家创建预测模型。他们确定机器需要做什么才能达到业务目标。他们根据AI计划的目标来决定哪种算法最好,以便可以训练机器学习。话虽这么说,除非有良好的治理以及业务利益相关者和决策者的大量投入,否则这些算法可能会因内在的偏见而产生。同样,它们可能不是解决业务问题的最佳方法。

数据分析师。这实际上是BA角色的一部分。我描述了上面的一些高级功能。在AI项目中,有必要将重点放在数据上,因为数据对于成功工作至关重要。机器根据历史数据进行学习。肮脏和冗余的数据以及数据所有权之类的问题并不容易,需要强有力的推动者和影响者来解决。数据分析师的角色是如此重要,以至于IIBA创建了一个新的认证-商业数据分析(CBDA)认证。

数字广管局应注意哪些业务和技术陷阱?

以下是一些大项目:

战略

  • 从AI作为解决方案开始,没有明确的问题
  • 没有真正的AI策略
  • 对AI可以为组织做什么的不切实际的期望

Data 和 technology

  • 脏数据
  • 业务流程不支持该技术
  • 安全性弱

组织和沟通方面的陷阱

  • 孤立而繁琐的业务架构
  • 僵化的组织结构
  • 数据科学家创建业务规则
  • 数据科学家直接与企业交谈,而企业不了解
  • 人工智能项目中的角色混乱
  • 算法中的内置偏差

在本文的第3部分中,我们将探讨BA如何帮助组织从AI计划中获得最大价值的其他方面。我们将涉及的一些主题包括对AI工作进行治理的必要性,对AI译者角色的重要性的认识,数字PM等。 

[一世] //www.forbes.com/sites/insights-kpmg/2019/12/10/data-governance-is-risk-number-one/?utm_source=TWITTER&utm_medium=social&utm_content=2937780067&utm_campaign=sprinklrForbesMainTwitter#90dd59b91c81

[ii] //www.slideshare.net/RobinAshford/guiding-learners-toward-digital-fluency

伊丽莎白·拉森(Elizabeth Larson)

杰出贡献者

伊丽莎白埃特·拉森, PMP,CBAP,CSM,PMI-PBA是Watermark Learning / PMA的顾问和顾问,在项目管理和业务分析方面拥有超过35年的经验。伊丽莎白的演讲历史包括在五大洲举行的国家和国际会议的主题演讲和演讲。伊丽莎白与他人合着了五本书,并在另外四本书中出版了章节,并定期在《 广管局时代》和《 项目时间》上发表文章。 伊丽莎白eth是《BABOK®指南》所有版本以及一些PMI标准的主要作者/专家审稿人。伊丽莎白喜欢旅行,远足,看书,看戏,并和6个孙子和1个孙女一起度过时光。

©BA Times.com 2020

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