1Byte ព័ត៌មាន - HUASHIL ព័ត៌មាន AI និងនិន្នាការ តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ? នេះជាអ្វីដែលអ្នកជំនាញកំពុងនិយាយនៅឆ្នាំ 2025

តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ? នេះជាអ្វីដែលអ្នកជំនាញកំពុងនិយាយនៅឆ្នាំ 2025

តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ? នេះជាអ្វីដែលអ្នកជំនាញកំពុងនិយាយនៅឆ្នាំ 2025
​មាតិកា

តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ? សំណួរដ៏ក្តៅគគុកនេះគឺស្ថិតនៅក្នុងគំនិតរបស់អ្នកជំនាញទូទាំងពិភពលោក នៅពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ នៅឆ្នាំ 2025 ឧបករណ៍ដូចជា GPT-4 និង AI-driven analytics platforms កំពុងអនុវត្តភារកិច្ចដែលបានបម្រុងទុកសម្រាប់មនុស្សចាប់ពីការបង្កើតតារាងរហូតដល់ការបកស្រាយនិន្នាការ។ គំនិតនៃ AI គ្រប់គ្រងលើការវិភាគទិន្នន័យ បង្កឱ្យមានការរំភើប និងការថប់បារម្ភ។ អត្ថបទនេះនិយាយអំពីអ្វីដែលអ្នកជំនាញ និងទិន្នន័យចុងក្រោយនិយាយអំពីជោគវាសនារបស់អ្នកវិភាគទិន្នន័យក្នុងយុគសម័យ AI ។ យើងនឹងស្វែងយល់ពីស្ថិតិថ្មីៗ គំរូពិភពលោកពិតនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្ម AI និងទស្សនវិស័យសកលអំពីរបៀបដែលតួនាទីវិភាគទិន្នន័យកំពុងវិវត្ត។ សាលក្រមអាចធ្វើឱ្យអ្នកភ្ញាក់ផ្អើល ជាជាងធ្វើឱ្យអ្នកវិភាគទិន្នន័យលែងប្រើ AI ហាក់ដូចជាកំពុងផ្លាស់ប្តូរ និងលើកតួនាទី។ ប្រយោគខ្លី សាមញ្ញ និងលំហូរឡូជីខលនឹងធ្វើឱ្យការយល់ដឹងទាំងនេះងាយស្រួលធ្វើតាម។ តោះចូលទៅក្នុងអត្ថបទនេះពី 1Byte.

តួនាទីរីកចម្រើនរបស់ AI ក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតឥឡូវនេះត្រូវបានបង្កប់នៅក្នុងដំណើរការវិភាគទិន្នន័យជាច្រើន។ ស្ថាប័ននានាទូទាំងពិភពលោកកំពុងប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យធំជាងមុន បង្កើនល្បឿនដំណើរការការងារ និងធ្វើឱ្យកិច្ចការប្រចាំថ្ងៃដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ នៅក្នុងការស្ទង់មតិសកលថ្មីមួយលើអ្នកវិភាគទិន្នន័យចំនួន 1,400 នាក់។ 97% បាននិយាយថាឧបករណ៍ AI បង្កើនល្បឿនការងារប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេ។. នេះមានន័យថាអ្នកវិភាគស្ទើរតែទាំងអស់ដែលបានស្ទង់មតិទទួលស្គាល់ AI ជាការជំរុញដល់ផលិតភាពរបស់ពួកគេ។ ជាឧទាហរណ៍ កម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI អាចប្រមូលទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិពីប្រភពជាច្រើន សម្អាត និងរៀបចំវា ហើយថែមទាំងធ្វើការវិភាគដំបូងក្នុងប្រភាគនៃពេលវេលាដែលមនុស្សត្រូវការ។ ការងារ Mundane ដូចជាការសម្អាតទិន្នន័យ ឬការរាយការណ៍ជាមូលដ្ឋាន ដែលធ្លាប់ប្រើពេលច្រើនម៉ោងនៃថ្ងៃរបស់អ្នកវិភាគ ឥឡូវនេះអាចត្រូវបានធ្វើដោយ AI ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាទី។

ការរៀបចំ និងការសម្អាតទិន្នន័យ

តួនាទីរីកចម្រើនរបស់ AI ក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ

ឧបករណ៍ AI ទំនើបប្រើការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីរកមើលកំហុស ឬផ្នែកខាងក្រៅនៅក្នុងទិន្នន័យ បំពេញតម្លៃដែលបាត់ និងធ្វើទ្រង់ទ្រាយសំណុំទិន្នន័យសម្រាប់ការវិភាគ។ នេះកាត់បន្ថយការប្រឈមមុខរបស់អ្នកវិភាគសៀវភៅបញ្ជីដោយដៃ។ (គួរកត់សម្គាល់ថា 76% នៃអ្នកវិភាគនៅតែទទួលស្គាល់ថាពឹងផ្អែកលើសៀវភៅបញ្ជីសៀវភៅដៃសម្រាប់កិច្ចការមួយចំនួន ដែលបង្ហាញថា ខណៈពេលដែល AI មានប្រយោជន៍ វាមិនទាន់បានលុបចោលនូវវិធីសាស្រ្តចាស់ៗទាំងស្រុងនៅឡើយទេ។ )

ការបង្កើតកូដ និងសំណួរ

AI ជំនាន់​បច្ចុប្បន្ន​អាច​សរសេរ​កូដ​ភ្លាមៗ​ដោយ​ផ្អែក​លើ​ការ​បំផុស​ភាសា​ធម្មជាតិ។ អ្នកវិភាគអាចសួរជំនួយការ AI ដើម្បីបង្កើតសំណួរ SQL ឬស្គ្រីប Python ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ។ ជំនួយការសរសេរកូដ AI ដូចជា GitHub Copilot និងមុខងារបង្កើតកូដរបស់ ChatGPT អាចបង្កើតព័ត៌មានកូដដែលធ្វើការក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានវិនាទី ដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការសរសេរកម្មវិធីដ៏ធុញទ្រាន់ជាច្រើនដែលអ្នកវិភាគធ្លាប់ធ្វើតាមបន្ទាត់។

ការយល់ដឹងដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងសេចក្តីសង្ខេប

ក្បួនដោះស្រាយ AI អាចរុះរើតាមភ្នំនៃទិន្នន័យ ដើម្បីស្វែងរកគំរូ ហើយបន្ទាប់មកសង្ខេបការយល់ដឹងសំខាន់ៗជាភាសាសាមញ្ញ។ ឧបករណ៍ស៊ើបការណ៍ធុរកិច្ចមួយចំនួន (BI) ឥឡូវនេះបានភ្ជាប់មកជាមួយ "ការបង្កើតការយល់ដឹង" ដែលដំណើរការដោយ AI ។ ជាឧទាហរណ៍ ប្រព័ន្ធមួយអាចវិភាគទិន្នន័យការលក់ និងគូសបញ្ជាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិថា "តំបន់ X មានកំណើន 20% ខ្ពស់ជាងតំបន់ផ្សេងទៀត ដោយសារការកើនឡើងនៃការលក់ផលិតផល Y"។ ការយល់ដឹងភ្លាមៗទាំងនេះជួយអ្នកវិភាគផ្តោតលើការបកស្រាយជាជាងការរកឃើញពីទទេ។

ឧទាហរណ៍ក្នុងពិភពពិតមានច្រើននៃ AI ដោះស្រាយកិច្ចការវិភាគទិន្នន័យ។ នៅក្នុងផ្នែកលក់រាយ Majid Al Futtaim (ក្រុមហ៊ុនលក់រាយធំមួយនៅមជ្ឈិមបូព៌ា) រួមបញ្ចូល AI កម្រិតខ្ពស់សម្រាប់ការវិភាគមតិយោបល់របស់អតិថិជន និងការរាយការណ៍ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ លទ្ធផល? ក្រុមហ៊ុនបានសន្សំប្រាក់ 1 លានដុល្លារជារៀងរាល់ឆ្នាំ និងកាត់បន្ថយដំណើរការវិភាគមតិត្រឡប់ពី 7 ថ្ងៃទៅត្រឹមតែ 3 ម៉ោង។. ការកែលម្អយ៉ាងខ្លាំងនេះបង្ហាញពីថាមពលរបស់ AI ក្នុងការពន្លឿនការវិភាគ។ នៅក្នុង telematics Geotab (ក្រុមហ៊ុនតាមដានយានយន្តសកល) ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI របស់ Google ដើម្បីវិភាគចំណុចទិន្នន័យរាប់ពាន់លាន ពី 4.6 លានគ្រឿងក្នុងមួយថ្ងៃ - មាត្រដ្ឋាននៃការវិភាគដែលមិនអាចទៅរួចទេបើគ្មាន AI ។ ឧទាហរណ៍ទាំងនេះបង្ហាញថា AI មិនមែនជារឿងប្រឌិតបែបវិទ្យាសាស្ត្រទេ។ វា​កំពុង​តែ​បំបែក​លេខ​រួច​ហើយ និង​ការ​ស្វែង​រក​ម្ជុល​ក្នុង​គំនរ​ទិន្នន័យ​ក្នុង​ពិភព​ពិត។

ទោះបីជាសមត្ថភាពដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ទាំងនេះក៏ដោយ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថាតួនាទីរបស់ AI គឺមានជំនួយយ៉ាងច្រើន។ នៅពេលដែលស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការវិភាគកើនឡើង អ្នកវិភាគទិន្នន័យរកឃើញថាពួកគេកំពុងធ្វើការជាមួយនឹង "សហសេវិកឌីជីថល" ដែលគ្រប់គ្រងការងារដែលគួរឱ្យធុញទ្រាន់។ ពាក្យដ៏ពេញនិយមមួយបានចាប់យកវាបានយ៉ាងល្អ៖ "AI នឹងមិនជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ ប៉ុន្តែអ្នកវិភាគដែលប្រើ AI នឹងជំនួសអ្នកដែលមិនមាន" ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការប្រើប្រាស់ AI កំពុងក្លាយជាផ្នែកមួយនៃការពិពណ៌នាការងារ។ ក អ្នកជំនាញសាលាពាណិជ្ជកម្មហាវ៉ាដ សរសេរយ៉ាងខ្លីថា “AI នឹងមិនជំនួសមនុស្សទេ ប៉ុន្តែមនុស្សដែលមាន AI នឹងជំនួសមនុស្សដោយគ្មាន AI” ។ ការទទួលយកឧបករណ៍ AI ឥឡូវនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់អ្នកវិភាគដើម្បីរក្សាប្រសិទ្ធភាព និងការប្រកួតប្រជែង។

សមត្ថភាពរបស់ AI ធៀបនឹងការយល់ឃើញរបស់មនុស្ស៖ ភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗ

អ្នកវិភាគទិន្នន័យពិនិត្យមើលកូដដែលបង្កើតដោយ AI និងការយល់ដឹងនៅលើកុំព្យូទ័របន្ទះ។ AI កម្រិតខ្ពស់អាចបង្កើតកូដ និងការវិភាគបឋម ប៉ុន្តែអ្នកជំនាញផ្នែកមនុស្សបន្ថែមបរិបទសំខាន់ៗ និង domain ចំនេះដឹង។

ជាមួយនឹង AI គ្រប់គ្រងទិន្នន័យកាន់តែច្រើន និងការវិភាគតាមទម្លាប់ អ្នកខ្លះឆ្ងល់ថាតើអ្នកវិភាគរបស់មនុស្សនឹងលែងត្រូវការតទៅទៀតឬអត់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកជំនាញសង្កត់ធ្ងន់ថា AI មិនអាច (យ៉ាងហោចណាស់មិនទាន់) ចម្លងការយល់ដឹងរបស់មនុស្ស ការគិតរិះគន់ និងការយល់ដឹងតាមបរិបទ។ Generative AI និង machine learning excel នៅការទទួលស្គាល់លំនាំ និងល្បឿន ប៉ុន្តែពួកគេមានដែនកំណត់គួរឱ្យកត់សម្គាល់ដែលរារាំងពួកគេពីការជំនួសអ្នកវិភាគមនុស្សទាំងស្រុង៖

កង្វះការយល់ដឹងអំពីបរិបទ

AI អាច​បំបែក​លេខ ប៉ុន្តែ​មិន​យល់​ច្បាស់​ថា​លេខ​ទាំង​នោះ​មាន​ន័យ​យ៉ាង​ណា​ក្នុង​បរិបទ​អាជីវកម្ម ឬ​សង្គម​ដ៏ទូលំទូលាយ។ ដូចដែលអ្នកវិភាគជើងចាស់ Donald Farmer ពន្យល់ថា "AI អាចដំណើរការសំណុំទិន្នន័យធំៗ និងផ្តល់នូវការវិភាគបរិមាណ។ វាមិនអាចយល់ពី subtleties នៃអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្សតាមរបៀបដែលអ្នកវិភាគរបស់មនុស្សអាចធ្វើបាន" ។ ទិន្នន័យមិនគ្រាន់តែជាលេខប៉ុណ្ណោះទេ វាតំណាងឱ្យអតិថិជនពិតប្រាកដ ប្រតិបត្តិការ ឬបាតុភូត។ អ្នកវិភាគរបស់មនុស្សអាចភ្ជាប់ទិន្នន័យទៅនឹងបរិបទពិភពលោកពិត ដោយមើលឃើញរឿងរ៉ាវនៅពីក្រោយតួលេខ។ ជាឧទាហរណ៍ AI អាចដាក់ទង់ទំនាក់ទំនងរវាងការលក់ការ៉េម និងគ្រោះថ្នាក់ចរាចរណ៍ក្នុងទីក្រុង ហើយណែនាំទំនាក់ទំនង។ មនុស្សម្នាក់ដឹងថារលកកំដៅកំពុងបណ្តាលឱ្យទាំងពីរ ដែលជាការយល់ដឹងពីសុភវិនិច្ឆ័យដែល AI ខ្វះខាត។

គ្មានការយល់ចិត្តឬ domain វិចារណញាណ

សមត្ថភាពរបស់ AI ធៀបនឹងការយល់ឃើញរបស់មនុស្ស

ការវិភាគទិន្នន័យភាគច្រើនពាក់ព័ន្ធនឹងការសួរសំណួរត្រឹមត្រូវ និងការបកស្រាយលទ្ធផលដោយផ្អែកទៅលើកត្តាមនុស្ស (ដូចជាការលើកទឹកចិត្តរបស់អតិថិជន ឬនិន្នាការទីផ្សារ)។ AI មិនមានការយល់ចិត្ត ឬវិចារណញាណទេ។ កសិករកត់សម្គាល់ថាការវិភាគដែលទទួលបានជោគជ័យជារឿយៗតម្រូវឱ្យមានការយល់ដឹងអំពី "ការលើកទឹកចិត្ត ការភ័យខ្លាច មហិច្ឆតា" របស់មនុស្សដែលពាក់ព័ន្ធ - អ្វីមួយដែល "បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបច្ចុប្បន្នខ្វះខាត" ។ AI អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណអ្វីដែលកំពុងកើតឡើង ប៉ុន្តែមនុស្សម្នាក់គឺប្រសើរជាងក្នុងការស៊ើបអង្កេតពីមូលហេតុដែលវាកើតឡើង។

ភាពច្នៃប្រឌិត និងគំនិតរិះគន់មានកំណត់

ក្បួនដោះស្រាយ AI ដំណើរការលើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងតក្កវិជ្ជាដែលបានកំណត់ទុកជាមុន។ ពួកគេតស៊ូជាមួយការគិតក្រៅប្រអប់ ឬសាកសួរទិន្នន័យខ្លួនឯង។ អ្នកវិភាគរបស់មនុស្សពូកែបង្កើតសម្មតិកម្មថ្មី រកឃើញភាពមិនប្រក្រតីដែលមិនសមនឹងលំនាំដែលរំពឹងទុក និងប្រកួតប្រជែងគុណភាពនៃទិន្នន័យ។ ម៉ូដែល AI ជំនាន់​ថ្មី​មិន​ដឹង​ដើម្បី​ចោទ​សួរ​ពី​សុពលភាព ឬ​ភាព​លំអៀង​ក្នុង​ប្រភព​សម្ភារៈ​របស់​វា​ទេ។ អ្នកវិភាគរបស់មនុស្សនឹងកត់សម្គាល់ប្រសិនបើទិន្នន័យហាក់ដូចជាបិទ ឬប្រសិនបើលទ្ធផលនៃការវិភាគមិនឆ្លងកាត់ការត្រួតពិនិត្យសុភវិនិច្ឆ័យ ខណៈពេលដែល AI អាចនឹងបញ្ចេញនូវការយល់ដឹងដែលមានកំហុស ប្រសិនបើវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលតាមរបៀបនោះ។

បញ្ហាជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវ និងទំនុកចិត្ត

AI អាចធ្វើឱ្យមានកំហុស - ពេលខ្លះចម្លែក។ បើគ្មានការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សទេ ការវិភាគដែលបង្កើតដោយ AI អាចមានចន្លោះប្រហោងឡូជីខល ឬកំហុសទាំងស្រុង។ នេះ​ត្រូវ​បាន​គេ​ស្គាល់​ថា​ជា​បញ្ហា​នៃ "ការ​យល់​ច្រឡំ AI" ក្នុង​គំរូ​ទូទៅ។ គំរូនេះអាចបង្កើតការនិទានកថា ឬគំនូសតាងដែលគួរឱ្យជឿជាក់បំផុត ដែលពិតជាមិនត្រឹមត្រូវ ឬផ្អែកលើហេតុផលដែលមានកំហុស។ ជាឧទាហរណ៍ AI អាចបង្កើតក្រាហ្វដ៏ស្រស់ស្អាត ប៉ុន្តែដាក់ស្លាកមិនត្រឹមត្រូវ ឬទាញការសន្និដ្ឋានពីការជាប់ទាក់ទងគ្នាដ៏ចម្លែក។ ការពិនិត្យឡើងវិញរបស់មនុស្សគឺចាំបាច់ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផល AI ។ នៅក្នុងការវិភាគដែលមានភាគហ៊ុនខ្ពស់ (ដូចជាការរាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុ ឬការវិភាគទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រ) កំហុស AI ដែលមិនបានត្រួតពិនិត្យអាចមានតម្លៃថ្លៃ។ ដូច្នេះហើយ ក្រុមហ៊ុនបានចាប់ដៃគូអ្នកវិភាគជាមួយ AI ដោយប្រើ AI សម្រាប់ការវិភាគព្រាង និងមនុស្សសម្រាប់សុពលភាព។

ការលំបាកជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យ និងស្ថានភាពថ្មី។

គំរូ AI ទាមទារការបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ។ ប្រសិនបើពិភពលោកផ្លាស់ប្តូរ (និយាយថា ការភ្ញាក់ផ្អើលទីផ្សារភ្លាមៗ ឬជំងឺរាតត្បាតដែលផ្លាស់ប្តូរឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់) AI ប្រហែលជាមិនសម្របខ្លួនភ្លាមៗទេព្រោះវាត្រូវបានបោះយុថ្កានៅក្នុងគំរូអតីតកាល។ ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ឡើងវិញគឺអាចធ្វើទៅបាន ប៉ុន្តែមិនមែនភ្លាមៗនោះទេ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត អ្នកវិភាគរបស់មនុស្សអាចបញ្ចូលព្រឹត្តិការណ៍ចុងក្រោយបំផុត និងព័ត៌មានគុណភាពបានភ្លាមៗ។ អ្នកជំនាញបានចង្អុលបង្ហាញថា គំរូ AI អាច "ច្រើនខែនៅពីក្រោយទិន្នន័យ" ប្រសិនបើមិនមានការបណ្តុះបណ្តាលញឹកញាប់ ដែលនាំឱ្យ "គម្លាតចំណេះដឹងដ៏សំខាន់" នៅក្នុងបរិយាកាសផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

ដោយសារតែដែនកំណត់ទាំងនេះ ការបង្កើត AI និងស្វ័យប្រវត្តិកម្មវិភាគត្រូវបានគេមើលឃើញថាជាឧបករណ៍ដើម្បីបង្កើនអ្នកវិភាគ មិនមែនជំនួសពួកគេទេ។ Farmer សន្និដ្ឋានយ៉ាងច្បាស់លាស់ថា "Generation AI នឹងមិនជំនួសការងារអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ" ហើយវាជា "មិនមែនជំនួសអ្នកវិភាគមនុស្សទេ។” ប៉ុន្តែជាទ្រព្យសកម្មជាមួយការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស។ វិទ្យាស្ថានអន្តរជាតិនៃការវិភាគពាណិជ្ជកម្ម (IIBA) បញ្ជាក់ដូចគ្នាថា AI គឺ “មិនមានបំណងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យមនុស្ស” ប៉ុន្តែដើម្បី បន្ធូរបន្ថយការងារដែលធុញទ្រាន់ ដូច្នេះពួកគេអាចផ្តោតលើការងារជាយុទ្ធសាស្ត្របន្ថែមទៀត។ នៅក្នុងការអនុវត្ត នេះមានន័យថា AI អាចនឹងបង្កើតសេចក្តីព្រាងដំបូងនៃរបាយការណ៍ ឬស្វែងរកគំរូដំបូង ហើយបន្ទាប់មកអ្នកវិភាគធ្វើការកែលម្អការវិភាគ ពិនិត្យមើលភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រែក្លាយវាទៅជាការណែនាំដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។

អ្នកជំនាញលើថាតើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យ

ដូច្នេះ តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ? ការមូលមតិគ្នាក្នុងចំណោមអ្នកជំនាញនៅឆ្នាំ 2025 គឺជា "ទេ" ដ៏ខ្លាំងមួយ - យ៉ាងហោចណាស់ក៏មិនមែននៅក្នុងអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខដែរ។ អ្នកដឹកនាំផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា ការវិភាគ និងការវិភាគអាជីវកម្មកំពុងមើលឃើញថា AI ជាជំនួយការដ៏មានឥទ្ធិពល ជាជាងជំនួសអ្នកវិភាគរបស់មនុស្ស។ នេះ​ជា​ការ​សង្ខេប​អំពី​អ្វី​ដែល​អ្នក​ជំនាញ និង​សំឡេង​ឧស្សាហកម្ម​កំពុង​និយាយ៖

អ្នកវិភាគឧស្សាហកម្ម និងអ្នកដឹកនាំការគិត

លោក Donald Farmer អ្នកជំនាញផ្នែកវិភាគតាមរដូវកាល មានប្រសាសន៍ថា ខណៈពេលដែល AI អាចធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មទិដ្ឋភាពនៃការងារទិន្នន័យ វា "ខ្វះការយល់ដឹង និងចំណេះដឹងរបស់មនុស្សដើម្បីធ្វើការងារ" យ៉ាងពេញលេញ។ តាម​ទស្សនៈ​របស់​គាត់ អ្នក​វិភាគ​មនុស្ស​ផ្តល់​នូវ​ភាព​ខុស​គ្នា​ដែល AI មិន​អាច​ធ្វើ​បាន។ ទស្សនៈឧស្សាហកម្មទូទៅមួយទៀតត្រូវបានថតនៅក្នុង Harvard Business Review៖ "AI នឹងមិនជំនួសមនុស្សទេ ប៉ុន្តែមនុស្សដែលមាន AI នឹងជំនួសមនុស្សដោយគ្មាន AI" ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត អ្នកវិភាគដែលទទួលយក AI នឹងយកឈ្នះលើអ្នកដែលមិនមាន ប៉ុន្តែធាតុរបស់មនុស្សនៅតែមិនអាចខ្វះបាន។

នាយកប្រតិបត្តិអាជីវកម្ម និងបច្ចេកវិទ្យា

អ្នកដឹកនាំសាជីវកម្មជាច្រើនទទួលស្គាល់អំណាចរបស់ AI ប៉ុន្តែមិនមើលឃើញថាវាជាការជំនួសមួយទល់នឹងមួយសម្រាប់អ្នកវិភាគនោះទេ។ ជាឧទាហរណ៍ Satya Nadella (CEO របស់ Microsoft) ជារឿយៗពិពណ៌នាអំពី AI ជាឧបករណ៍មួយដើម្បីផ្តល់អំណាចដល់បុគ្គលិក។ យុទ្ធសាស្រ្តដែលកំពុងមាននៅក្នុងក្រុមហ៊ុនគឺដើម្បីផ្លាស់ប្តូរអ្នកវិភាគឱ្យប្រើ AI មិនមែនដើម្បីបណ្តេញចេញនិងជំនួសពួកគេ។ ជាការពិត 83% នៃក្រុមហ៊ុនជឿថាបុគ្គលិកអាចទទួលបានតំណែងរបស់ពួកគេដោយការរៀនជំនាញ AI និងរក្សាតម្លៃ។ អាជីវកម្មគិតឆ្ពោះទៅមុខលើកទឹកចិត្តក្រុមទិន្នន័យរបស់ពួកគេឱ្យបញ្ចូល AI សម្រាប់ផលិតភាពកាន់តែច្រើនជាជាងចាត់ទុក AI ជាការគំរាមកំហែង។

ស្ថាប័នសិក្សា និងវិជ្ជាជីវៈ

វិទ្យាស្ថានអន្តរជាតិនៃការវិភាគពាណិជ្ជកម្ម (IIBA) បានដោះស្រាយដោយផ្ទាល់នូវការភ័យខ្លាចការងារ ដោយធានាថា AI ផ្តល់ជំនួយ មិនមែនជាការរអិលពណ៌ផ្កាឈូកនោះទេ។ IIBA កត់សម្គាល់ថានៅក្នុង "យុគសម័យនៃ AI អ្នកវិភាគទិន្នន័យនឹងផ្លាស់ប្តូរពីការងារដោយដៃទៅជាកិច្ចការយុទ្ធសាស្ត្របន្ថែមទៀត" - អ្វីៗដូចជាការធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ ការទំនាក់ទំនងការយល់ដឹងទៅកាន់ភាគីពាក់ព័ន្ធ និងការធានានូវការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រកបដោយក្រមសីលធម៌។ ទំនួលខុសត្រូវកម្រិតខ្ពស់ទាំងនោះមានតម្រូវការកាន់តែច្រើននៅពេលដែល AI គ្រប់គ្រងការងារដ៏ក្រអឺតក្រទម។ ដូចគ្នានេះដែរ អ្នកអប់រំក្នុងកម្មវិធីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ សង្កត់ធ្ងន់ថា តួនាទីកំពុងវិវឌ្ឍ មិនមែនបាត់ទៅណាឡើយ។ ជាឧទាហរណ៍ មហាវិទ្យាល័យ Champlain បានបោះពុម្ពផ្សាយការវិភាគមួយនៅចុងឆ្នាំ 2024 ដោយសន្និដ្ឋានថា "តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ? សំណាងល្អ ចម្លើយគឺទេ"។ ពួកគេបានរកឃើញថាអ្នកវិភាគទិន្នន័យនៅតែមានតម្រូវការខ្ពស់ ដោយ AI ត្រូវបានប្រើដើម្បីជួយជាជាងជំនួសពួកគេ។

ការយល់ដឹងអំពីវិស័យជាក់លាក់

នៅក្នុងវិស័យឯកទេសដូចជាការថែទាំសុខភាព និងការស្រាវជ្រាវគ្លីនិក អ្នកជំនាញកត់សម្គាល់ថា AI មិនទាន់រួចរាល់ដើម្បីធ្វើការតែម្នាក់ឯងទេ។ អត្ថបទអ្នកដឹកនាំគ្លីនិក ថ្លែងទៅកាន់អ្នកវិភាគក្នុងការសាកល្បងព្យាបាលបានសន្និដ្ឋានថា វាមិនទំនងថា AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទាំងស្រុង... គ្រប់ពេលវេលាក្នុងពេលឆាប់ៗនេះទេ ដោយលើកឡើងពីហេតុផលដូចជាតម្រូវការសម្រាប់ការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សនៅក្នុងការវិភាគដែលមានការគ្រប់គ្រងស្មុគស្មាញ។ សូម្បីតែនៅក្នុងផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ ដែលជាកន្លែងដែលគំរូ AI មានភាពជឿនលឿនខ្លាំង អ្នកវិភាគរបស់មនុស្សគឺចាំបាច់ដើម្បីបកស្រាយព្រឹត្តិការណ៍ទីផ្សារដែលមិនរំពឹងទុក និងដើម្បីបំពេញតាមតម្រូវការបទប្បញ្ញត្តិសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ។

ការយល់ស្របរបស់អ្នកជំនាញបានគូសបញ្ជាក់ពីចំណុចសំខាន់មួយ៖ AI កំពុងផ្លាស់ប្តូរទម្រង់ជំនាញរបស់អ្នកវិភាគទិន្នន័យ ជាជាងការលុបបំបាត់តួនាទី។ ជំនួសឱ្យការចំណាយពេលលើការទាញយកទិន្នន័យដោយដៃ ឬការរាយការណ៍អំពីនិន្នាការសាមញ្ញ អ្នកវិភាគត្រូវបានរំពឹងកាន់តែខ្លាំងឡើងថានឹងក្លាយទៅជា “AI-savvy” ដោយប្រើឧបករណ៍ AI ដើម្បីដំណើរការលឿនជាងមុន និងផ្តោតលើការវិភាគជាយុទ្ធសាស្ត្រ។ របាយការណ៍របស់ Champlain College គូសបញ្ជាក់ថា អ្នកវិភាគដែលប្រាថ្នាគួរ "ក្លាយជាអ្នកជំនាញក្នុងបច្ចេកវិទ្យា AI ចុងក្រោយបង្អស់" ដើម្បីបំបែកខ្លួនពួកគេឱ្យដាច់ពីគ្នា។ អ្នកដែលមានជំនាញខ្ពស់អាចប្រើ AI ដើម្បីបង្កើនឥទ្ធិពលរបស់ពួកគេ។

សរុបមក សំឡេងនៃឆ្នាំ 2025 បាននិយាយថា AI នឹងមិនជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទាំងស្រុងនោះទេ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វានឹងជំនួសការងារមួយចំនួនដែលពួកគេធ្លាប់ធ្វើ ដោយតម្រូវឱ្យអ្នកវិភាគសម្របខ្លួន។ តួនាទីកំពុងផ្លាស់ប្តូរឆ្ពោះទៅរកភាពជាដៃគូរវាងមនុស្ស និង AI៖ AI ធ្វើការលើកទម្ងន់ជាមួយនឹងទិន្នន័យ ហើយមនុស្សបន្ថែមបទពិសោធន៍ ការបកស្រាយ និងការសម្រេចចិត្ត។ អ្នកវិភាគទិន្នន័យដែលជិះលើរលកនេះពិតជាមានតម្លៃជាងកាលពីមុន - 87% នៃអ្នកវិភាគនៅក្នុងការស្ទង់មតិមួយមានអារម្មណ៍ថាមានសារៈសំខាន់ជាយុទ្ធសាស្រ្តនៅក្នុងស្ថាប័នរបស់ពួកគេជាងមួយឆ្នាំមុន ដោយសារឧបករណ៍ AI ដែលបង្កើនការងាររបស់ពួកគេ។

តាមទស្សនៈទីផ្សារការងារ អ្នកវិភាគទិន្នន័យមិនបាត់ទេ - ផ្ទុយពីនេះ។ តម្រូវការអ្នកវិភាគទិន្នន័យបន្តកើនឡើងក្នុងយុគសម័យ AI នេះបើយោងតាមស្ថិតិការងារ និងរបាយការណ៍សកល។ នេះគឺជានិន្នាការ និងលេខសំខាន់ៗមួយចំនួនដែលគូររូបនៅឆ្នាំ 2025៖

ការព្យាករណ៍កំណើនការងារខ្លាំង

និន្នាការទីផ្សារការងារបច្ចុប្បន្ន និងស្ថិតិ

គម្រោងការិយាល័យស្ថិតិការងារសហរដ្ឋអាមេរិក កើនឡើង 23% នៅក្នុងការងាររបស់អ្នកវិភាគទិន្នន័យ (និងតួនាទីពាក់ព័ន្ធ) ត្រឹមឆ្នាំ 2032 លឿនជាងមធ្យមភាគសម្រាប់មុខតំណែងទាំងអស់។ នៅទូទាំងពិភពលោក ទស្សនវិស័យគឺស្រដៀងគ្នា។ វេទិកាសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោក របាយការណ៍ការងារនាពេលអនាគតឆ្នាំ ២០២០ ជាប់ចំណាត់ថ្នាក់ "អ្នកវិភាគទិន្នន័យ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ" ក្នុងចំណោមការងារដែលរីកចម្រើនលឿនបំផុតនៅទូទាំងពិភពលោក។ តួនាទីទាំងនេះត្រូវបានព្យាករណ៍ថានឹងកើនឡើងពី 30 ទៅ 35% នៅឆ្នាំ 2027។ ជាការពិត អ្នកវិភាគ/អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រត្រូវបានចុះបញ្ជីនៅក្នុងការងារដែលកំពុងរីកចម្រើនកំពូលទាំង 10 រួមជាមួយអ្នកឯកទេស AI ផ្ទាល់។ កំណើនត្រូវបានជំរុញដោយស្ទើរតែគ្រប់ឧស្សាហកម្មទាំងអស់ក្លាយជាការជំរុញដោយទិន្នន័យ ចាប់ពីហិរញ្ញវត្ថុ រហូតដល់ការលក់រាយ រហូតដល់ការថែទាំសុខភាព។

បន្តមានតម្រូវការខ្ពស់ ទោះបីជាមានស្វ័យប្រវត្តិកម្មក៏ដោយ។

ប្រសិនបើ AI គ្រាន់តែជំនួសអ្នកវិភាគ យើងនឹងរំពឹងថានឹងឃើញការប្រកាសការងារធ្លាក់ចុះ ប៉ុន្តែវាមិនកើតឡើងនោះទេ។ ការវិភាគទីផ្សារការងារឆ្នាំ 2025 បានរកឃើញថាក្រុមហ៊ុននៅតែ "អស់សង្ឃឹមសម្រាប់អ្នកជំនាញដែលអាចបង្វែរលេខទៅជាការយល់ដឹង" ។ តួនាទីជាច្រើនកំពុងផ្លាស់ប្តូរដើម្បីទាមទារការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការវិភាគ និងជំនាញឧបករណ៍ AI ជាជាងការលុបចោល។ ទីផ្សារវិភាគទិន្នន័យធំជាសកលកំពុងរីកចម្រើន ដែលរំពឹងថានឹងកើនឡើងពី 23 ពាន់លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ 2019 ដល់ 133 ពាន់លានដុល្លារនៅឆ្នាំ 2026 ។ ការពង្រីកទីផ្សារដ៏ធំនេះបង្ហាញថាក្រុមហ៊ុនកំពុងវិនិយោគលើការវិភាគ (ជាញឹកញាប់ជាមួយ AI) ដែលទាក់ទងនឹងការជួលទេពកោសល្យដើម្បីប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ទាំងនោះ។

អសន្តិសុខការងារទាបក្នុងចំណោមអ្នកវិភាគ

គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍អ្នកវិភាគទិន្នន័យភាគច្រើនខ្លួនឯងមិនមានការព្រួយបារម្ភខ្លាំងអំពីការបាត់បង់ការងាររបស់ពួកគេទៅ AI នោះទេ។ មានតែ 17% នៃអ្នកវិភាគទិន្នន័យបានសម្តែងការព្រួយបារម្ភយ៉ាងខ្លាំងថា AI នឹងចូលកាន់កាប់ការងាររបស់ពួកគេ។ នោះមានន័យថាប្រហែល 83% មិនមានការព្រួយបារម្ភខ្លាំងនោះទេ ទំនងជាដោយសារតែពួកគេមើលឃើញថាតួនាទីរបស់ពួកគេកំពុងវិវត្តជាជាងការបាត់ខ្លួន។ អ្នកវិភាគតែងតែរាយការណ៍ថា AI កំពុងធ្វើការដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវផ្នែកនៃការងាររបស់ពួកគេ ប៉ុន្តែថែមទាំងពង្រីកវិសាលភាព និងឥទ្ធិពលនៃតួនាទីរបស់ពួកគេផងដែរ។ ជាឧទាហរណ៍ ជាមួយនឹងការរៀបចំទិន្នន័យ AI គ្រប់គ្រង អ្នកវិភាគឥឡូវនេះអាចផ្តោតលើការវិភាគកាន់តែស៊ីជម្រៅ និងទទួលយកគម្រោងជាច្រើនទៀតក្នុងពេលដំណាលគ្នា ដែលធ្វើឲ្យពួកគេកាន់តែមិនអាចខ្វះបានសម្រាប់និយោជករបស់ពួកគេ។

ការបង្កើតការងារទល់នឹងការងារ

វាជាការពិតដែល AI នឹងផ្លាស់ប្តូរការងារមួយចំនួនដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ប៉ុន្តែវាក៏នឹងបង្កើតការងារថ្មីផងដែរ។ WEF ប៉ាន់ប្រមាណថា ការងារចំនួន 83 លានអាចនឹងត្រូវបាត់បង់ដោយសារតែស្វ័យប្រវត្តិកម្ម AI នៅឆ្នាំ 2027 ប៉ុន្តែការងារថ្មីចំនួន 69 លាននឹងត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងពេលវេលាតែមួយ។ គួរកត់សម្គាល់ថាអ្នកវិភាគទិន្នន័យធ្លាក់លើផ្នែកបង្កើតនៃសមីការនោះ – ពួកគេស្ថិតក្នុងចំណោមការងារដែលត្រូវបានបង្កើត ឬពង្រឹងដោយនិន្នាការ AI មិនត្រូវបានបំផ្លាញដោយពួកគេ។ ជាឧទាហរណ៍ ខណៈពេលដែល "ស្មៀនបញ្ចូលទិន្នន័យ" (ការងារជាទម្លាប់កាន់តែច្រើន) ត្រូវបានគេព្យាករណ៍ថានឹងឃើញការធ្លាក់ចុះ អ្នកវិភាគទិន្នន័យ (ដែលបកស្រាយទិន្នន័យ) ស្ថិតនៅក្នុងជំរុំកំណើន។ នេះស្របនឹងគំនិតដែល AI គ្រប់គ្រងភារកិច្ចទិន្នន័យដែលមានជំនាញទាប បង្កើនតម្រូវការសម្រាប់តួនាទីអ្នកវិភាគដែលមានជំនាញខ្ពស់។

ក្រុមហ៊ុនរំពឹងថា AI នឹងបង្កើនកម្លាំងពលកម្ម

នៅក្នុងការស្ទង់មតិរបស់និយោជក ភាគច្រើនរំពឹងថា AI នឹងមានភាពវិជ្ជមានសម្រាប់ការងារនៅក្នុងស្ថាប័នរបស់ពួកគេ។ 50% នៃក្រុមហ៊ុនមើលឃើញពីកំណើនការងារដែលជំរុញដោយ AI ធៀបនឹង 25% ដែលរំពឹងថានឹងបាត់បង់ការងារជាលទ្ធផលនៃការរួមបញ្ចូល AI ។ ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនកំពុងធ្វើការបណ្តុះបណ្តាលយ៉ាងសកម្មនូវកម្លាំងការងាររបស់ពួកគេឡើងវិញ។ និយោជកប្រហែល 42% គ្រោងនឹងបណ្តុះបណ្តាលកម្មករក្នុងជំនាញ AI និងទិន្នន័យធំនៅឆ្នាំ 2027។ នេះបង្ហាញថាអាជីវកម្មមានបំណងរក្សាមនុស្ស និងឱ្យពួកគេធ្វើការជាមួយ AI ជាជាងអនុញ្ញាតឱ្យ AI ជំនួសមនុស្សទាំងនោះ។ គួរកត់សម្គាល់ថា CEO របស់ IBM បានបង្កើតចំណងជើងក្នុងឆ្នាំ 2023 សម្រាប់ការផ្អាកការជួលមួយចំនួននៅក្នុងតួនាទី back-office ដោយសារតែ AI ប៉ុន្តែភាគច្រើនគឺសម្រាប់តួនាទីដដែលៗច្រើនដូចជាមុខតំណែង HR មួយចំនួន។ ផ្ទុយទៅវិញ ការជួលទិន្នន័យ និងទេពកោសល្យ AI នៅតែរឹងមាំ។

តាមនិន្នាការទាំងនេះ ទស្សនវិស័យសកលគឺច្បាស់ណាស់៖ ការវិភាគទិន្នន័យជាវិជ្ជាជីវៈមួយមិនត្រឹមតែរស់រានមានជីវិតពីបដិវត្តន៍ AI ប៉ុណ្ណោះទេ វាគឺជាអាជីពមួយដែលរីកចម្រើនដោយសារតែវាផងដែរ។ ពិភពលោកត្រូវការអ្នកជំនាញដែលចេះទិន្នន័យបន្ថែមទៀត ដើម្បីទាញយកព័ត៌មាន និងឧបករណ៍ AI ទំនើបៗដែលមាន។ វេទិកាសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោកបានគូសបញ្ជាក់ជាពិសេសថា តួនាទីវិភាគ (អ្នកវិភាគទិន្នន័យ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ អ្នកវិភាគ BI) នឹងជាពិសេសនៅក្នុងតម្រូវការនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដូចជា ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ការលក់រាយទំនិញប្រើប្រាស់ និងសេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុ នៅពេលដែលពួកគេឆ្លងកាត់ការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល។ តម្រូវការនេះគឺនៅទូទាំងពិភពលោក – ក្រុមហ៊ុននៅអាមេរិកខាងជើង អឺរ៉ុប និងអាស៊ីដូចគ្នាកំពុងស្វែងរកអ្នកមានទេពកោសល្យដែលអាចរៀបការបាន។ domain ចំណេះដឹងជាមួយជំនាញវិភាគ និង AI ។

ស្វែងយល់ពីសេវាកម្មរបស់យើង។

ប្រើប្រាស់ជំនាញ Cloud Computing ដ៏រឹងមាំរបស់ 1Byte ដើម្បីជំរុញអាជីវកម្មរបស់អ្នកតាមរបៀបដ៏ធំមួយ

Domains

1Byte ផ្តល់ពេញលេញ domain សេវាកម្មចុះឈ្មោះដែលរួមមានបុគ្គលិកគាំទ្រដោយយកចិត្តទុកដាក់ ការថែទាំអតិថិជនដែលមានការអប់រំ ការចំណាយសមរម្យ ក៏ដូចជា ក domain ឧបករណ៍ស្វែងរកតម្លៃ។

វិញ្ញាបនបត្រ SSL

បង្កើនសុវត្ថិភាពលើអ៊ីនធឺណិតរបស់អ្នកជាមួយនឹងសេវាកម្ម SSL របស់ 1Byte ។ ការការពារដែលមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបាន ការរួមបញ្ចូលដោយគ្មានថ្នេរ និងសន្តិភាពនៃចិត្តសម្រាប់ដំណើរឌីជីថលរបស់អ្នក។

Cloud Server

មិនថា cloud server កញ្ចប់ដែលអ្នកជ្រើសរើស អ្នកអាចពឹងផ្អែកលើ 1Byte សម្រាប់ភាពជឿជាក់ ភាពឯកជន សុវត្ថិភាព និងបទពិសោធន៍គ្មានភាពតានតឹង ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់អាជីវកម្មជោគជ័យ។

Shared Hosting

ការជ្រើសរើសពួកយើងជាអ្នកផ្តល់សេវាបង្ហោះចែករំលែករបស់អ្នកអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទទួលបានតម្លៃដ៏ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ប្រាក់របស់អ្នក ខណៈពេលដែលរីករាយនឹងកម្រិតគុណភាព និងមុខងារដូចគ្នានឹងជម្រើសដែលមានតម្លៃថ្លៃជាង។

Cloud Hosting

តាមរយៈកម្មវិធីដែលមានភាពបត់បែនខ្ពស់ 1Byte ដ៏ទំនើប cloud hosting ផ្តល់ដំណោះស្រាយដ៏អស្ចារ្យដល់អាជីវកម្មខ្នាតតូច និងមធ្យមលឿនជាងមុន សុវត្ថិភាពជាងមុន និងក្នុងតម្លៃកាត់បន្ថយ។

WordPress Hosting

បន្តនាំមុខការប្រកួតប្រជែងជាមួយនឹងសេវាកម្មបង្ហោះ WordPress ប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតរបស់ 1Byte ។ ផែនការដែលសំបូរទៅដោយលក្ខណៈពិសេសរបស់យើង និងភាពជឿជាក់ដែលមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបានធានាថាគេហទំព័ររបស់អ្នកមានភាពលេចធ្លោ និងផ្តល់នូវបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ដែលមិនអាចបំភ្លេចបាន។

Amazon Web Services (AWS)
ភាពជាដៃគូ AWS

ក្នុងនាមជាដៃគូ AWS ផ្លូវការ ទំនួលខុសត្រូវចម្បងមួយរបស់យើងគឺជួយអាជីវកម្មក្នុងការធ្វើទំនើបកម្មប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ និងប្រើប្រាស់ច្រើនបំផុតក្នុងការធ្វើដំណើររបស់ពួកគេទៅកាន់ពពកជាមួយ AWS ។

សន្និដ្ឋាន

បន្ទាប់ពីពិនិត្យមើលមតិអ្នកជំនាញ និន្នាការឧស្សាហកម្ម និងទិន្នន័យសកល យើងអាចឆ្លើយសំណួរ "តើ AI នឹងជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យទេ?" ជាមួយនឹងកម្រិតទំនុកចិត្តខ្ពស់៖ ទេ – AI នឹងមិនជំនួសអ្នកវិភាគទិន្នន័យនោះទេ ប៉ុន្តែវានឹងផ្លាស់ប្តូរអ្វីដែលការងាររបស់ពួកគេមើលទៅដូចនៅឆ្នាំ 2025 និងលើសពីនេះ។ ទំនាក់ទំនងរវាង AI និងអ្នកវិភាគទិន្នន័យ គឺជាកិច្ចសហការមួយ។ AI គឺអស្ចារ្យណាស់ក្នុងការគ្រប់គ្រងការលើកទិន្នន័យដ៏ធ្ងន់ ហើយថែមទាំងបង្កើតការយល់ដឹងដំបូងផងដែរ។ យ៉ាងណាក៏ដោយ វាខ្វះគុណភាពរបស់មនុស្សដែលត្រូវការដើម្បីជំរុញការវិភាគដល់ផលប៉ះពាល់ពេញលេញរបស់វា - ការយល់ដឹងអំពីបរិបទ ការអនុវត្តការវិនិច្ឆ័យ និងការទំនាក់ទំនងអត្ថន័យ។

អ្នកជំនាញនៅឆ្នាំ 2025 ចាត់ទុក AI ជាឧបករណ៍ដែលបង្កើនតួនាទីរបស់អ្នកវិភាគទិន្នន័យ។ ការស្ទង់មតិបង្ហាញថាអ្នកវិភាគមានអារម្មណ៍ថាមានសិទ្ធិអំណាច និងមានតម្លៃកាន់តែច្រើនជាមួយ AI នៅក្នុងប្រអប់ឧបករណ៍របស់ពួកគេ ដោយមិនបោះបង់ចោលវាឡើយ។ ក្រុមហ៊ុនកំពុងបន្តជួល និងអភិវឌ្ឍអ្នកវិភាគទិន្នន័យ ដោយរំពឹងថាពួកគេនឹងប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់ផលិតភាពកាន់តែច្រើន។ ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងនៅទូទាំងពិភពលោកបង្ហាញថា នៅពេលដែល AI និងអ្នកវិភាគធ្វើការរួមគ្នា អង្គការទទួលបានលទ្ធផលល្អបំផុត - ការវិភាគលឿនជាងមុន ការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅ និងការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មានច្បាស់លាស់។ នោះបាននិយាយថា ទំនួលខុសត្រូវគឺស្ថិតនៅលើអ្នកវិភាគទិន្នន័យដើម្បីវិវឌ្ឍន៍ជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យា។ ទម្រង់នៃ "អ្នកវិភាគទិន្នន័យ" កំពុងតែផ្លាស់ប្តូរឆ្ពោះទៅរកអ្នកជំនាញខាងបច្ចេកវិទ្យា ដែលមានគំនិតអាជីវកម្មដែលអាចប្រើ AI មិនមែនអ្នកដែលដឹងតែវិធីសាស្រ្តដោយដៃបែបបុរាណនោះទេ។ អនាគតនៃអាជីពនេះគឺភ្លឺស្វាងសម្រាប់អ្នកដែលទទួលយកការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់. ដូចដែលរបាយការណ៍មួយបាននិយាយយ៉ាងខ្លី តួនាទីអ្នកវិភាគទិន្នន័យមិនទៅណាទេ ប៉ុន្តែកើនឡើង។ គន្លឹះគឺ “រក្សាភាពបត់បែន ទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗ និងជំនាញជំនាញតាមតម្រូវការ” ដែលត្រូវការនៅក្នុងបរិយាកាសដែលជំរុញដោយ AI ។