Anaconda 研究发现大多数组织因安全担忧而缩减开源软件使用

美国德克萨斯州奥斯汀 - 2022 年 9 月 14 日 - Anaconda Inc.，全球最受欢迎的数据科学平台提供商，发布了其年度 2022 年数据科学现状报告，揭示了数据科学、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 行业所面临的普遍趋势、机遇和感知到的阻碍因素。这项全球研究通过三组学者、行业专业人士和学生对开源社区进行了调查。

虽然开源软件是由开发者为开发者创建的，但它现在是商业软件开发不可或缺的一部分，也是企业持续创新的支柱。在受访者中，20%的人认为开源的创新速度和可负担性是其使用中最有价值的好处。

当被问及开源社区进一步创新和进步的最大威胁时，受访者关注了几个领域

围绕开源安全的担忧正在增加

鉴于过去一年困扰该行业的事件，例如 Log4j 漏洞和抗议软件的兴起，开源安全仍然是人们关注的重点。因此，40% 的专业受访者表示，由于对安全的担忧，他们的组织在过去一年中缩减了开源软件的使用。此外，31% 的专业人士表示，“安全漏洞”是当今开源社区面临的最大挑战。

虽然大多数组织使用开源软件，但在受访者中，有 8% 的组织没有使用开源软件，其中 54% 的人表示，最大的原因是担心潜在的漏洞、暴露或风险。与 2021 年报告相比，这一比例上升了 13%，再次证明了 2022 年整个行业的安全意识提高。

人才短缺让组织感到苦恼

试图扩大其数据科学工作并加速技术进步和采用的组织，不得不承受人才短缺挑战的影响。90% 的专业受访者表示，他们的组织担心人才短缺的潜在影响，其中 64% 的人表示，他们最担心的是组织招聘和留住技术人才的能力。56% 的人认为，数据科学领域的人才或员工人数不足是企业成功采用数据科学的最大障碍之一。

“鉴于数据科学家始终被评为美国最好的职业之一，人才库肯定能够赶上需求，”Anaconda 的运营高级副总裁 Jessica Reeves 说。“已被证明有助于弥合这一差距的解决方案包括提升现有员工技能并允许更强大的远程工作选择。组织应该加强工具和资源，为持续学习提供支持，而学术机构应该填补学生在技能方面的差距，并在他们准备进入职场时将其转化为优势。”

道德、偏差和监管需要更多关注 - 特别是在教育方面

人工智能、机器学习和数据收集方面的伦理挑战从未像现在这样受到公众的关注，但该领域仍需取得进展。75% 的专业受访者认为，政府应该在加强技术创新和制造方面发挥更大的作用，其中 70% 的人表示，他们会支持为 STEM 和科技类教育提供更多资金。相比之下，只有 19% 的学生受访者目前在人工智能/机器学习/数据科学讲座中学习伦理，32% 的学生很少或从未在人工智能/机器学习/数据科学课程中学习过偏差。这些发现凸显了教育机构需要调整学习路径以反映和准备那些将进入职场并塑造数据科学未来的人。

“仅仅在过去十年，社区所取得的成就令人难以置信。许多公司如果没有今天建立在开源基础上的基础，将不会存在，”Anaconda 首席执行官兼联合创始人 Peter Wang 说。“但为了成功应对这些挑战并继续为未来企业创新，我们必须继续投资于开源社区及其基础设施。我对行业重点所在以及下一代人才进入职场感到乐观。”

关于调查

Anaconda 于 2022 年 4 月 25 日至 2022 年 5 月 14 日进行了在线调查，共有来自 133 个国家的 3493 名受访者。受访者被分成三个类别：学生、学者和商业环境中工作的人员。这些群体中的每一个都回答了通用调查问题，而其他问题则是针对每个群体各自的经验而设定的。报告中会说明哪些回应来自子集，哪些来自整个受访者集合。

要查看完整的研究结果，请 访问我们的网站。

关于 Anaconda

Anaconda 拥有超过 3000 万用户，是全球最受欢迎的数据科学平台，也是现代机器学习的基础。我们率先使用 Python 进行数据科学，支持其充满活力的社区，并继续管理着使明天的创新成为可能的开源项目。我们面向企业的工具是确保和管理 Python 商业用途的领先解决方案，使全球各地的企业、研究机构和学术机构能够利用开源的力量来获得竞争优势、进行开创性研究，以及构建一个更智能、更美好的世界。