2021年6月17日
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如何使用公民数据科学家来最大化你的d和a策略
贡献:玛纳斯Sakpal
公民数据科学家可以提高一个组织的业务价值和分析成熟;然而,在大多数情况下,他们的能力仍未得到充分利用。
作为数据科学的力量为组织提供了差异化竞争优势,对人才的需求正在上升。供应,与此同时,仍过于稀缺来满足这一需求。这导致了数据科学和机器学习(ML)被打开了非传统的角色,比如公民数据科学家。
据Gartner,公民数据科学家是一个人创建或生成模型,利用预测或说明性的分析,但其主要工作职能是以外的领域的统计和分析。
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这些角色常被宣传为一个银弹可以加速组织到人工智能(AI)和ML容易和成本效益。然而,很少有组织设法利用公民数据科学家的能力。
“组织面临的最大挑战是缺乏清晰的公民责任的数据科学家,”说学历GaneshanGartner副首席分析师。“这模糊专家之间创造了敌意,公民角色和阻碍健康的合作和沟通。”
公民数据科学家成功,数据和分析(d和a)领导人必须支持,鼓励和促进作为一个合法的生产分析的方法。为此,d和a领导人需要执行这四个动作。
1。建立一个cd生态系统
赋予公民数据科学(CDS), d和a领导人需要一个综合的生态系统,包括人、工具、数据和流程。肤浅的认为公民数据科学家们访问所需的知识和技能,转换和调查数据进行健壮的、先进的分析是徒劳的。数据读写程序是一个必须为公民科学家访问数据,使用和理解的提供的数据。
“公民数据科学家不能孤立地工作,”Ganeshan说。
互补的角色如业务翻译,一起开发人员、工程师和机器学习数据架构师可以支持公民数据科学家填写他们缺乏的技能差距。
除了一个充满活力的组成各种互补的角色,分析社区的顺畅高效的流程,使分析内容创作和出版必须设置。
2。添加功能,使增强分析
组织应考虑逐步添加功能,扩展分析工具已经在使用,而不是“大爆炸”方法。这意味着,d和a领导人需要提供扩展公民数据科学家使用的现有工具和全新的工具并不压倒他们。
第一步是进行整体的分析公民数据科学家使用现有的工具和功能,并确定差距。需要补充cd的功能的工具,如数据讲故事、数据准备、直接使用自然语言查询,查询操作化分析模型等等。
增强分析提供了一个指导,智能方法进行几个步骤,如增广数据准备,增强数据发现和增强数据的科学。d和a领导人可以将这些添加到现有的工具包cd。
3所示。开始业务扩展项目,包括cd
业务扩展项目的机会,公民数据科学家表现出直接增值他们组织的d和a的策略。例如,d和a领导人可以识别组织中现有流程,需要重复的决策。公民数据科学家可以利用执行重复和冗余分析工作流中的任务,因此创造价值的组织数据科学家,同时允许专家专注于更复杂的任务。
在选择业务扩展公民项目数据科学家,d和a领导人需要记住四件事:
- 优先考虑的项目地址已知和范围与现有的业务流程或产品相关的机会。
- 沟通和共享模型的开发,以及分析结果。
- 避免创建货架——利用创建工作。
- 转型项目引入到混合,在与专家数据科学家密切合作。
4所示。构建公民科学家和专家数据科学家之间的合作渠道
公民数据科学家不能取代专家数据科学家;他们是一个补充现有分析的角色。“公民科学家不应该利用自助数据科学数据平台以孤立的方式。相反,他们应该参与到开发过程与专家数据科学家最终将负责验证这些模型将它们转移到生产之前,”Ganeshan说。
d和a领导人需要重点建设,使沟通和协作整个分析过程,包括专家和公民角色定义的合作过程和方法。
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