Es könnte.
Eine der Herausforderungen für Datenwissenschaftler ist die Schwierigkeit der Datenaufbereitung. Datenwissenschaftler dazu zu bringen, mit dem „Sanitär“ von Daten zu arbeiten, ist ein kostspieliges Unterfangen, für das Datenwissenschaftler normalerweise nicht besonders geschult sind – und dennoch können sie den Großteil ihres Arbeitstages damit verbringen, sich mit Daten zu beschäftigen, um einfach mit ihren Aufgaben zu beginnen . Dies lässt einen wachsenden Bedarf vor ihrer Arbeit entstehen, der Softwareentwicklungsfähigkeiten erfordert.
Je mehr Datenquellen für eine effektive Analyse erfasst, integriert, zentralisiert, bereinigt und aufbereitet werden müssen, desto mehr sollten Software- / BI-Entwickler diese Initiativen unterstützen – und Datenwissenschaftlern ermöglichen, sich auf die Analyse und nicht auf die Installation von Daten zu konzentrieren. Dies ist sowohl eine wirtschaftliche als auch eine fachliche Herausforderung.
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Selbst das Hinzufügen von Self-Service-Funktionen zur Datenvorbereitung hat (bisher) wenig dazu beigetragen, die Komplexität des Daten-Wranglings im Hintergrund zu lösen.
Wenn es eine Absicherung dafür gibt, hängt dies mit der Entwicklung intuitiverer Toolsets zur Datenaufbereitung zusammen. Datenanalyseunternehmen wie Tableau konzentrieren sich zunehmend auf die Herausforderung.
