大数据和人工智能一直让我觉得有用，但有点吓人。例如，当Waze使用大数据帮助我战胜交通堵塞时，它就很有用。另一方面，大数据的广告定位功能如此强大，以至于数以百万计的人害怕自己的智能手机在窃听他们。为什么大数据和人工智能会让这么多人望而生畏我们很多人之所以认为大数据可怕，是因为它不透明、功能强大，我们没有办法创造性地参与其中。为了使大数据和人工智能真正有用，减少不透明性，数据科学工具需要更易于使用，并为更多人所用。伟大的设计是实现这一目标的一个途径。Databricks是一家致力于大数据民主化的技术公司。虽然它已经开发出了非常强大的工具，但它也非常相信利用设计的力量，使大数据分析和人工智能更容易为世界各地的人们服务。今天，我很高兴地宣布，我决定加入Databricks，担任产品设计副总裁，以帮助实现这一目标。虽然Python和统计建模等技术需求不会很快消失，但良好的设计可以从根本上降低数据科学工具的复杂性，并支持更多样化的技术能力。事实上，就业市场数据表明，更容易使用的数据科学工具将是"下一个大事件"好的设计如何让数据科学更容易理解2018年8月，LinkedIn报告称，根据其平台的数据，美国缺乏151717名具备数据科学技能的人才。更好的设计和更容易使用的数据科学工具将是填补这一空白的关键。根据Gartner最近的一项研究，预计到2022年，40%的机器学习模型开发和评分将发生在以机器学习为主要工作的工具之外。这意味着其他形式的技术含量较低的商业软件将变得更加智能，并使我们更多的人能够参与到机器学习的预测能力中。关于机器学习和大数据工具进入壁垒下降的速度有多快的另一个例子，看看生物技术。在最近的过去，对成千上万人的基因数据进行机器学习的时间和成本都非常昂贵。生物学研究人员花了几个月的时间来进行一次分析，他们常常不得不将自己的假设局限于一组基本问题，而这些问题只能用几百人的小数据集来回答。如果可能的话，在数十万人中进行查询需要一个由数据科学家和数据工程师组成的庞大团队。今天，不可能的事情变成了新的常态。在一个巨大的数据集上执行ML，就像来自人类群体的基因数据一样，已经变得非常容易和更经济。就在前几天，一家名为Regeneron的制药公司宣布，将与美国政府合作，在两个月内提供冠状病毒疫苗。以前，这需要几年时间。Regeneron并不是唯一一家使用Databricks来设计解决世界上最棘手问题的公司。一包通过拉链无人机运送的医疗用品（摄影：Zipline International）Zipline是一家按需无人机送货公司，为非洲农村地区的诊所运送药品和血液。Zipline每年都要执行很多无人机任务，他们的机队可以快速生成大量的数据集。这些数据可以在数据库中挖掘，以获得重要的见解和商业智能，从而帮助Zipline优化其运营。这是另一个大数据可以帮助拯救生命的例子。作为一名设计师，我一直喜欢与伟大的企业家一起解决大问题，我觉得加入Databricks的决定是作为一个问题解决者的有意义和有影响力的旅程的开始。利用伟大设计的力量，Databricks开始了一段旅程，使人工智能和大数据更易于管理，以便更多的人能够致力于解决世界上最棘手的问题。人类面临着堆积如山的问题，我们似乎没有什么时间可以浪费了。如果你真的很重视设计的潜力，在让人工智能和大数据工具变得不那么可怕和更容易使用的过程中发挥巨大的作用，我希望你能加入我的行列。Ryan是Databricks的产品设计副总裁。找到Ryan在Medium上的原创文章：我加入Databricks是为了让数据科学不再那么可怕。免费试用Databricks。今天就开始吧