严重的数据科学
全面而值得信赖
灵活和可重复使用
云或本地
最终,数据科学团队有两个关键责任:
但是,太多的数据科学团队努力履行这些关键责任,因此未能为他们的组织带来尽可能多的价值。这些团队可能:
开源
通过采用开源核心,您可以更轻松地招募和保留数据科学家,而开源的全面性质可确保您始终为任何分析问题提供正确的工具,包括与所有其他分析投资建立联系的能力。您还避免将自己受到任何特定供应商的摆布,因为您的核心数据科学工作基于R或Python。
首先代码
复杂的,有时清晰定义的分析问题需要代码的力量。代码是灵活的,没有任何黑匣子约束,使您可以访问,转换和组合所有数据。代码启用快速迭代和更新,以应对反馈或新情况。最重要的是,从其大自然中,可以重复使用,可扩展和可检查,使您可以修改并将其应用于新问题,并跟踪发生更改的地方。代码成为您组织中知识产权的核心来源,其价值随着时间的推移而增长。
集中
通过集中数据科学基础架构,您可以分解障碍您的生产力。这使您可以减少维持单个数据科学家环境的不必要的时间,并促进协作。将团队的数据科学工作部署给利益相关者,使他们可以自助访问何时何地的见解,从而大大增加了团队工作的影响。集中您的开发和部署环境使管理,安全和管理变得更加容易,包装管理会随着时间的推移促进可重复性。
包括集中您的开发和部署环境,数据科学团队可以更好地履行其关键责任:建立宝贵的见解并分享这些见解以影响决策。这种方法可以帮助您分解分析孤岛,并使数据科学团队更容易提供量身定制的应用程序,报告和API,以支持人类和自动化的决策。