如何将实践应用于数据科学？

Q&AQ&A问答

如何将实践应用于数据科学？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-09

数据科学的主要挑战
组织：数据科学，业务和IT之间缺乏一致性
流程：模型的开发，部署和可维护性方面缺乏协调
技术：不兼容的系统，数据访问挑战和基础架构
如何解决这些挑战：

通过允许通过自动化
可重复使用的模板以及跨职能团队的通用协作框架进行协作来使数据科学民主化，专注于使用ML Ops（即用于数据科学的DevOps）监视，管理，更新和管理流程，选择一个在端到端分析生命周期内提供开源技术和治理流程编排的平台，要了解有关如何解决这些顶级数据科学挑战以及使数据科学具有协作性并可供组织中的每个人使用的更多信息，正如这些重大挑战所表明的那样，数据科学不仅仅与算法有关，为了在数据科学计划中取得成功，您需要重新考虑和优化有关人员，流程和技术的策略。

从输入数据生成有意义的要素
这些要素映射到实际因素，建立无偏见透明且具有直觉意义的可信赖模型对于流程，您需要：了解要做出的业务决策，并确保您针对业务提出正确的分析问题，使用质量和控制数据来优化模型精度，使用可视化和ML探索您的数据

将您的数据科学和机器学习模型注入业务运营以改善结果
应用您的技术和流程来优化运营，提供个性化报价并提供卓越的客户体验，推出数据集成以提高客户满意度，在所有信息渠道中提供相同质量的数据，提供数据质量，可访问性和速度，并防止销售损失的风险以及发布不正确的数据及其后果的风险，加速开发并使集成流程和服务监控现代化，跟踪送货卡车的状态和位置，使销售人员和客户受益。

通过层次结构管理改善您的业务流程
实施前沿分析和数据管理技术的主要目标之一是提供更及时的分析，以提高他们的了解，计划和绩效评估过程，企业数据仓库拥有许多关键数据，而业务和运营智能工具则处理这些信息，并通过可视化，实时仪表板，报告和细分向业务用户提供这些信息，其他数据集成技术可将数据从组织的记录系统移至数据仓库或大数据平台，但是当要了解管理企业规模，属性和层次结构背后的基本原理时，许多人会茫然不知所措，每个人都是不同的，但是它们都可以共同有效地管理数据，可以用来帮助您管理它的基础软件，我们概述了每个组件以及如何提供帮助的说明。

企业维度管理
当您的维度不一致或不一致时（例如客户，产品或位置），就会发生这种情况，存在不符合项是因为记录的基础系统以不同的方式定义或使用维度，或者缺少必要的分类和属性。为了解决这个问题，企业需要全面标准化和统一其所有属性和维度，并在其记录系统中添加您的企业所需的所有必要数据分类。

层次结构管理
层次结构被描述为一种系统或组织，其中根据状态或权限对元素进行排名，一个之上另一个。通常，这要求级别和节点都准确且在正确的位置。挑战变成了支持创建，维护（在某些情况下，分发）替代版本或替代层次结构的需求。

无缝集成到您的业务智能体系结构中

位于您的数据集成层和数据仓库之间，您的业务团队无需在记录，数据集成层或仓库中操纵维度和层次结构，而是可以在软件内部经过审核的工作流中调整，丰富或创建维度和层次结构。所有这些都有助于确保您的分析主数据受到高度的数据治理。此外，您的团队可以利用我们的独特功能来设计和管理复杂的层次结构。

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