数据科学：实施过程中的5个主要障碍以及如何克服

数据科学是一个快速发展的研究领域。其主要目标是将大量数据记录转化为有价值的业务见解。在您的公司中实施基于数据科学的工具可能会非常有益。AI软件比以往任何时候都更加高效和准确。那么为什么只有少数市场上的公司正在使用或致力于应用数据科学解决方案？原因是这个过程并不像看起来那样简单。

费时的清理和准备数据进行分析

为了充分利用海量数据的潜力，第一步也是至关重要的一步。该过程涉及查找不足的记录，并从基础中更正或删除它们。数据清理是强制性的过程-否则，您可能会得出错误的结论或预测。

为了减轻工作量，您可以使用特殊工具。最受欢迎的是Trifacta，OpenRefine，Paxata，Alteryx，Data Ladder，WinPure。

需要数据上下文以充分利用AI功能的潜力

上下文分析基于对上下文历史的重要性的理解，而上下文历史是在寻找对业务有益的结论的过程中从关于实体的见解中分离出来的。

通过将大数据与上下文联系起来，可以从企业的结构化和非结构化数据中确定模式，趋势和关系。

　　数字化转型

自然地，赢利的第一位就是发起数字革命的公司就是领导者，但是涉及其他方面的员工，分销商，客户等呢?如果他们没有获得任何利益，他们只会把变革视为另一个有问题的更改。

在根据员工的习惯实施AI解决方案时，请确保首先获得他们对新技术的信任。不要指望他们对您要加给他们的额外工作感到兴奋，而没有给出真正与他们说话的理由。请记住，您迫使您的团队使用可能在将来有足够潜力替代它们的工具。

没有公司和参与该过程的其他各方的参与，数字化转型可能会失败。

　　需要合格的数据分析师

数据分析师在每个专注于开发的公司中都扮演着重要角色。这个职位要求员工掌握一些技能，才能对公司产生真正的影响。

未来的数据分析师应具备的主要功能是：

1.了解您的公司运作方式，了解其业务策略，市场地位，目标，优势和劣势。

2.技术技能，对数据价值链的理解。

3.人际交往能力，与同事和数据提供者进行沟通，了解哪些信息可以安全共享，哪些不可以共享。

4.批判性思维，调查特定信息的重要性。

5.可视化数据的能力及其共享见解的意义。

　　不知情的首席执行官

如果您想拥有一个充分利用数据科学分析潜力的成功企业，则必须从头开始。

只有由CEO运营的公司能够理解数据管理的重要性，并且具有足够的知识来积极参与有关现代分析的对话，才能做出明智的决策，将其业务定位在其顶部领域。

数据科学转型-有关如何充分利用它的3条提示。

1.确保尽可能多的决策者轻松访问数据。他们的影响力决定了您业务的成败。

2.保持灵活性。数据，输入，输出和需求的速度每月都会变化，为了充分利用新信息，您必须准备好频繁更改数据策略。

3.从一个小项目开始，该项目基本上类似于您公司的关键目的和价值。

将数据科学成功实施到您的业务中的过程可能会出现问题。专注于一个项目，您可以在其中衡量可能的结果并且可以在一年内完成。

数据科学可以应用于从零售到金融等各种行业。可能性是无限的。市场上最大的参与者已经意识到数据科学所提供的好处。中小型企业正在观察并从中汲取教训。

很快，使用AI解决方案进行复杂的数据分析将成为标准-保持并增长市场必不可少的。

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