盡管許多企業(yè)在其數(shù)據(jù)分析項目中使用人工智能和機器語言工具作為核心推動因素，并且全球人工智能支出持續(xù)增加，但事實上，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學項目注定要失敗。
導致這些失敗的原因有很多，從人工智能/機器語言計劃的固有復雜性到持續(xù)缺乏熟練人才，再到數(shù)據(jù)安全、治理和數(shù)據(jù)集成方面存在的挑戰(zhàn)。根據(jù)調研機構IDC公司對全球2000多名IT和業(yè)務部門決策者進行的調查，這些問題統(tǒng)稱為“數(shù)據(jù)準備就緒問題”，所有這些決策者都參與了某種程度的人工智能系統(tǒng)的使用或開發(fā)。
更糟糕的是，雖然大多數(shù)企業(yè)通常會維護大量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)通常儲存在功能孤島中，很難跨越這些邊界訪問或使用。云計算、數(shù)據(jù)工程工具和機器學習算法的進步也比產品和新流程的部署速度更快。然后是來自傳統(tǒng)渠道和新的顛覆性技術的競爭挑戰(zhàn)。
為了改善這種情況并為客戶和股東創(chuàng)造新價值，IT領導者必須創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)和企業(yè)文化，以加速和維持企業(yè)的數(shù)據(jù)科學和分析的發(fā)展。
對能力的關鍵需求
很明顯，數(shù)據(jù)科學需要計算機編程、數(shù)據(jù)工程、數(shù)學和統(tǒng)計學方面的技能。然而，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家與偉大的數(shù)據(jù)科學家的區(qū)別在于，能夠在企業(yè)范圍內轉換功能領域的業(yè)務需求。這些資源可能很稀缺，因此它們必須專注于具有最高投資回報率/最快時間價值比的項目，同時幫助企業(yè)內部的整體分析社區(qū)發(fā)展。
通常情況下，建立數(shù)據(jù)科學能力中心(CoC)可以作為企業(yè)實現(xiàn)這些目標的資源，這些數(shù)據(jù)科學能力中心(CoC)相互依賴于數(shù)據(jù)基礎設施。
然而，雖然數(shù)據(jù)架構和治理至關重要，但遠離業(yè)務領域的數(shù)據(jù)科學能力中心(CoC)將導致目標錯位、延遲，并最終增加項目失敗。
混合型的組織方法是成功的關鍵，在這種方法中，集中的數(shù)據(jù)科學和分析中心作為傳統(tǒng)IT基礎設施和功能領域之間的橋梁，這可以成功地加快由數(shù)據(jù)驅動的價值生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展和可持續(xù)增長所需的文化轉變。
著眼于投資回報率的成功
以下基本目標對提高能力，制定可持續(xù)支持的戰(zhàn)略計劃和流程至關重要：
(1)創(chuàng)建能力中心。很多項目的失敗是因為它們是孤立開發(fā)的，沒有考慮模型的整個生命周期以及數(shù)字線程和數(shù)據(jù)管道要求。人們可能會持有或隱藏數(shù)據(jù)和信息，因為他們認為數(shù)據(jù)和信息可能對他們個人有幫助。在尋求更深入的見解時，這種態(tài)度阻礙了創(chuàng)造價值的潛力。
了解數(shù)據(jù)科學和分析是一項團隊工作。企業(yè)創(chuàng)建一個專注于協(xié)作、教育和包容的能力中心將有助于在職能團隊之間建立信任。
(2)擴展數(shù)據(jù)和設計工作。在整個企業(yè)中創(chuàng)建一個虛擬社區(qū)，以解決從最基本的概念到最復雜的數(shù)據(jù)科學和設計思維結構的問題。作為能力中心(CoC)的一部分，該資源中心將推動精心策劃的學習計劃的開發(fā)和管理，從“入職分析”技能水平到更高級的數(shù)據(jù)科學認證。
該中心還將成為企業(yè)所有職能領域的數(shù)據(jù)科學家培訓和認證的重點。其目標是創(chuàng)建一個跨職能團隊的社區(qū)，為提高員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)提供支持。
(3)創(chuàng)建一個跨職能和多元化的戰(zhàn)略思想家團隊。這提供了一個企業(yè)范圍的平臺，用于分享想法和識別具有最高潛力的項目。它還使團隊成員能夠利用彼此的技能和領域知識，共同為客戶和股東創(chuàng)造新價值。
戰(zhàn)略關鍵績效指標(KPI)與個人指標之間的一致性減少了對企業(yè)文化轉變的摩擦，并將重點放在了投資回報率最高的項目上。然而，歸根結底，除非在數(shù)據(jù)管道的完整性和安全性以及人員之間以及跨職能方面建立信任，否則由數(shù)據(jù)驅動的價值生態(tài)系統(tǒng)是不可持續(xù)的。一旦在這個更廣泛的社區(qū)內建立了信任和一致性，就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值轉化。
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