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大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)科學與業(yè)務(wù)的聯(lián)系

[日期:2019-03-27] 來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  作者: [字體: ]

  在數(shù)據(jù)時代,從大量數(shù)據(jù)得到所需要的信息是很難的,因此,很多企業(yè)重金聘請數(shù)據(jù)科學家進行分析和處理。而大數(shù)據(jù)的應(yīng)用改變了零售和醫(yī)療保健等各行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展。

  Kaggle公司的調(diào)查發(fā)現(xiàn),許多數(shù)據(jù)科學家認為如何更好向其他人解釋數(shù)據(jù)科學是工作中面臨的障礙之一。此外,根據(jù)Hugo Bowne-Anderson的研究,數(shù)據(jù)科學要求從科學家的技能中學習動態(tài)技能和軟技能,以便解決業(yè)務(wù)問題,并且需要向一些不懂技術(shù)的股東解釋難以理解的技術(shù)與結(jié)果。

大數(shù)據(jù)

  縮小數(shù)據(jù)科學家與業(yè)務(wù)人員之間的差距

  技術(shù)人員和業(yè)務(wù)人員之間的這種差距長期存在。而采用團隊方法有助于彌補這些差距,并可以利用數(shù)據(jù)科學。

  一些主要軟件開發(fā)商致力于應(yīng)對當今的技術(shù)挑戰(zhàn),并以有意義的方式應(yīng)用大數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策和分析,可以輕松地保持正常運行。

  企業(yè)需要做什么

  (1)企業(yè)必須檢查他們是否需要專業(yè)知識。這涉及操作大數(shù)據(jù)平臺的技能,并應(yīng)用不同的分析技術(shù),如機器學習,以及使用Python和R等工具。

  (2)企業(yè)需要彌合工程團隊和數(shù)據(jù)科學之間日益增長的溝通差距,以及依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的相關(guān)業(yè)務(wù)功能。

  這兩個步驟很重要,因為數(shù)據(jù)分析只有在可能產(chǎn)生洞察力時才有幫助。在大多數(shù)情況下,數(shù)據(jù)科學家不能很好地解釋他們的工作成果。

  組織需要的是具有混合技能的人員,其將意識與數(shù)據(jù)科學、大數(shù)據(jù)平臺的深入知識、基本技術(shù)和分析工具相結(jié)合,并能夠以一種易于實現(xiàn)的方式呈現(xiàn)技術(shù)見解。

  更好地處理數(shù)據(jù)

  企業(yè)的不同部門分別生成數(shù)據(jù),并單獨分發(fā)。在個人和結(jié)構(gòu)層面上處理這些局限性的好的替代方案已經(jīng)出現(xiàn),其結(jié)合了員工技能和新技術(shù)。這就是創(chuàng)建企業(yè)數(shù)據(jù)中心的重要性的原因,因為數(shù)據(jù)集中在一起,任何人都可以訪問和利用數(shù)據(jù)中心進行探索和分析。

  為了處理這些數(shù)據(jù),企業(yè)需要分析師和數(shù)據(jù)工程師,他們可以同步、理解、促進和幫助構(gòu)建IT部門、業(yè)務(wù)資產(chǎn)和大數(shù)據(jù)之間的通信。

  以下深入考慮企業(yè)架構(gòu)師和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析師可以解決的問題。

  (1)企業(yè)架構(gòu)師。他們創(chuàng)建了企業(yè)范圍的響應(yīng)式數(shù)據(jù)架構(gòu),有助于協(xié)調(diào)IT戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)目標。此外,企業(yè)架構(gòu)師提供大規(guī)模的項目審查,跟蹤技術(shù)生命周期,并確定個別技術(shù)將如何變化。他們的工作要求與企業(yè)的各種員工保持聯(lián)系,以便分配自定義數(shù)據(jù)存儲,并開發(fā)解決方案。他們開發(fā)環(huán)境,并將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的業(yè)務(wù)洞察。

  (2)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析師。大數(shù)據(jù)改變了業(yè)務(wù)分析師的角色。如今,他們可能不再依賴于市場研究和趨勢的決策。大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析師依靠數(shù)據(jù)分析帶來的洞察力來開發(fā)業(yè)務(wù)。

  許多公司已經(jīng)開始嘗試DevOps功能,這些功能涉及多個部門的運營和IT。這些發(fā)展展示了業(yè)務(wù)流程如何提升以及如何使用新技術(shù)。

  開發(fā)更好的數(shù)據(jù)科學操作

  基于自動化,團隊合作和采用可視化技術(shù)可以更好地進行數(shù)據(jù)操作。這些步驟將幫助用戶開發(fā)和構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)科學操作。

  (1)項目管理。一個成功的項目經(jīng)理需要具備良好的組織和強大的外交技巧,通過聚集不同的人才并讓他們采用相同的語言來填補文化空白。

  (2)數(shù)據(jù)爭論。重要的能力是收集和清理數(shù)據(jù)、構(gòu)建系統(tǒng),以及開發(fā)和支持算法和其他統(tǒng)計引擎。具有重要才能的人將通過可預測的視覺輸出來尋找加速運營的機會,從而促進信息設(shè)計過程。

  (3)數(shù)據(jù)分析。利用數(shù)據(jù)并將其與特定業(yè)務(wù)場景相關(guān)聯(lián)的技能至關(guān)重要。背景設(shè)置和批判性思維也是分析數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技能。

  數(shù)據(jù)科學家和業(yè)務(wù)人員需要更好的溝通

 

  因此,彌合數(shù)據(jù)科學家和其他部門人員之間的差距對于組織具有更大的價值。企業(yè)需要那些可以將困難的技術(shù)見解轉(zhuǎn)化為簡單明確想法的人才。這些措施將幫助企業(yè)從所有數(shù)據(jù)中獲利。





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