简单的演示方法不再能够充分展现数据背后的故事，而企业高管需要知道那些故事才能有效地使用数据，达到预测和规范的目的。2015年，数据分析师，凯勒·奥尼尔(Kelle O’Neal)和查尔斯·罗伊(Charles Roe)在Dataversity网站上发表了题为《对比商业智能与数据科学》的调查报告。近半数的受访者把“加强对客户的了解”作为投资数据科学的主要原因，数据分析师考试，决策的改善和对业绩的更深入理解是评估预测分析/数据科学项目有效性的重要指标。经营效率的提升、影响分析的改善、成本的降低和更准确的预测是企业高管想通过数据分析得到的东西。
同时，随着基于无监督学习的产品的传播和改善，数据分析师培训，看看它们与数据科学家之间的关系如何演变将非常有趣—将来这两者是敌还是友呢?AI 当然不会很快取代数据科学家的位置，但预计会看到数据科学家通常执行的更简单一点的工作越来越多的自动化，从而可以极大提高生产力。
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