数据科学对于企业发挥着怎样的作用？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-22
数据民主化将成为新的规范确保在整个业务范围内扩展增长
这可以通过提供人们可以实际使用的结构化数据来实现，成功使数据民主化，以便人们可以访问和理解，通过创建必要的工具来查找所需数据来补充，这意味着为用户提供一套可视化工具和报告工具，使他们能够获取数据以运行洞察力，随着我们进入2021年，我们将继续看到在必要性的推动下，这两个角色之间的合作会越来越紧密，如果您拥有处理不良数据的工具，那么您将加剧数据挑战，如果您使用的工具有限，那么只有一小部分可以处理数据。
公民分析师将越来越有能力成为数据科学家
大多数行业和公司的日益复杂性也意味着，一旦我们在开发IT流程或使用分析方面看到了自力更生，就会迅速大力推动进一步扩展该技能组合，随着市场每月的变化频繁，与以往相比，对数据科学的重视程度将大大提高，反过来这将促使更多的公民分析员提高技能，成为数据科学家，Python数据可视化库将同步，我们终于开始看到Python数据可视化库可以协同工作，并且这项工作将在2021年继续进行，多年来Python已经拥有了一些非常出色的可视化库，但是由于种类繁多和混乱，用户很难使用它，选择合适的工具。
许多不同组织的开发人员一直在努力开发的功能
集成到各种绘图库中，从而为更广泛的用户群提供更多功能并减少重复工作，正在进行的工作将进一步促进2021年及以后的同步，对于数据科学家来说，业务技能将比以往更加重要，数据科学家将需要讲业务语言，以便将数据洞察力和预测模型转化为对业务产生影响的可行洞察力，技术所有者还必须简化对技术的访问，以便技术所有者和业务所有者可以一起工作，数据科学家的重点不仅在于他们能够以多快的速度构建事物，而且还在于他们与企业其余部分的协作能力。
自助服务已演变为自给自足
在虚拟世界中，自助服务需要发展，如果没有说明手册，也没有人握住用户的手，那么快速，直观的升级就成为采用的卫生因素，而引人注目的用户界面将不再是一个好选择，但是我们也已经看到用户经常不想自助服务，他们越来越希望获得见识，结果我们将为增强型消费者看到更多的微观见解和故事，此外数据经常被忽略。使用户能够更早，更直观地访问数据，见解和业务逻辑，将使用户能够从可视化自助服务转变为数据自给自足，人工智能将在这里发挥重要作用，展现微观见解，并帮助我们从脚本化和以人为本的流程过渡到更加自动化的流程，低代码和无代码数据准备和分析，如果更多的人可以在价值链中更早地获得数据的自给自足，则可以更早地发现异常并更快地解决问题。
从历史上看公司为数据科学家们赋予了很多价值
展望未来将需要雇用数据收集方面的专家，为了使AI模型正常工作，需要大量数据，此外，关键数据仍然存在于许多组织的孤岛中，因此具有数据收集技能的个人将有很高的需求，数据科学家将在COVID-19疫苗的开发中发挥关键作用，从疫苗的开发到试验和部署的分析，数据将是了解我们是否已找到预防方案的关键，在生产种可行的疫苗方面，数据科学家将与受过传统训练的科学家一样重要，为了加速疫苗的开发，人们必须能够管理，做出决定并信任该数据，知道速度至关重要，因此需要数据敏捷性，并且新的自动化系统将支持新的创新，终导致疫苗的产生，加快疫苗的交付将需要在数据管理方面实现极大的灵活性和自动化。
尽管数据继续统治世界
但企业仍在努力利用这些数据来获得真正的竞争优势，公民数据科学运动的出现广泛地促进了处理和解释数据的能力，但是还有更好的方法吗？鉴于位于系统某处的原始未解释数据不是很有帮助，将业务含义简单地带入数据并修复数据而不是修复人员会不会更聪明，我们将看到数据科学架构的快速发展：掌握数据管理将是许多IT团队在寻求改善商业智能和敏捷性时的头等大事，因此到2021年，数据科学（人工智能，机器学习，自动化，数据湖和其他技术蓬勃发展的保护伞）将实现巨大的增长，从分析数据驱动的行为到将杂货店购物转变为利用云中强大的计算能力，再到改善媒体生产模式，数据科学将带头保持许多竞争力，靠自己提供资源太昂贵，其中许多公司将使用订阅模型将其数据科学项目外包给第三方。免费客服热线：400-050-6600
这可以通过提供人们可以实际使用的结构化数据来实现，成功使数据民主化，以便人们可以访问和理解，通过创建必要的工具来查找所需数据来补充，这意味着为用户提供一套可视化工具和报告工具，使他们能够获取数据以运行洞察力，随着我们进入2021年，我们将继续看到在必要性的推动下，这两个角色之间的合作会越来越紧密，如果您拥有处理不良数据的工具，那么您将加剧数据挑战，如果您使用的工具有限，那么只有一小部分可以处理数据。
公民分析师将越来越有能力成为数据科学家
大多数行业和公司的日益复杂性也意味着，一旦我们在开发IT流程或使用分析方面看到了自力更生，就会迅速大力推动进一步扩展该技能组合，随着市场每月的变化频繁，与以往相比，对数据科学的重视程度将大大提高，反过来这将促使更多的公民分析员提高技能，成为数据科学家，Python数据可视化库将同步，我们终于开始看到Python数据可视化库可以协同工作，并且这项工作将在2021年继续进行，多年来Python已经拥有了一些非常出色的可视化库，但是由于种类繁多和混乱，用户很难使用它，选择合适的工具。
许多不同组织的开发人员一直在努力开发的功能
集成到各种绘图库中，从而为更广泛的用户群提供更多功能并减少重复工作，正在进行的工作将进一步促进2021年及以后的同步，对于数据科学家来说，业务技能将比以往更加重要，数据科学家将需要讲业务语言，以便将数据洞察力和预测模型转化为对业务产生影响的可行洞察力，技术所有者还必须简化对技术的访问，以便技术所有者和业务所有者可以一起工作，数据科学家的重点不仅在于他们能够以多快的速度构建事物，而且还在于他们与企业其余部分的协作能力。
自助服务已演变为自给自足
在虚拟世界中，自助服务需要发展，如果没有说明手册，也没有人握住用户的手，那么快速，直观的升级就成为采用的卫生因素，而引人注目的用户界面将不再是一个好选择，但是我们也已经看到用户经常不想自助服务，他们越来越希望获得见识，结果我们将为增强型消费者看到更多的微观见解和故事，此外数据经常被忽略。使用户能够更早，更直观地访问数据，见解和业务逻辑，将使用户能够从可视化自助服务转变为数据自给自足，人工智能将在这里发挥重要作用，展现微观见解，并帮助我们从脚本化和以人为本的流程过渡到更加自动化的流程，低代码和无代码数据准备和分析，如果更多的人可以在价值链中更早地获得数据的自给自足，则可以更早地发现异常并更快地解决问题。
从历史上看公司为数据科学家们赋予了很多价值
展望未来将需要雇用数据收集方面的专家，为了使AI模型正常工作，需要大量数据，此外，关键数据仍然存在于许多组织的孤岛中，因此具有数据收集技能的个人将有很高的需求，数据科学家将在COVID-19疫苗的开发中发挥关键作用，从疫苗的开发到试验和部署的分析，数据将是了解我们是否已找到预防方案的关键，在生产种可行的疫苗方面，数据科学家将与受过传统训练的科学家一样重要，为了加速疫苗的开发，人们必须能够管理，做出决定并信任该数据，知道速度至关重要，因此需要数据敏捷性，并且新的自动化系统将支持新的创新，终导致疫苗的产生，加快疫苗的交付将需要在数据管理方面实现极大的灵活性和自动化。
尽管数据继续统治世界
但企业仍在努力利用这些数据来获得真正的竞争优势，公民数据科学运动的出现广泛地促进了处理和解释数据的能力，但是还有更好的方法吗？鉴于位于系统某处的原始未解释数据不是很有帮助，将业务含义简单地带入数据并修复数据而不是修复人员会不会更聪明，我们将看到数据科学架构的快速发展：掌握数据管理将是许多IT团队在寻求改善商业智能和敏捷性时的头等大事，因此到2021年，数据科学（人工智能，机器学习，自动化，数据湖和其他技术蓬勃发展的保护伞）将实现巨大的增长，从分析数据驱动的行为到将杂货店购物转变为利用云中强大的计算能力，再到改善媒体生产模式，数据科学将带头保持许多竞争力，靠自己提供资源太昂贵，其中许多公司将使用订阅模型将其数据科学项目外包给第三方。免费客服热线：400-050-6600
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