用数据科学投资产生更大的影响

最终,数据科学团队有两个主要职责:

  1. 建立有价值的见解利用他们的数据科学专业知识、所有可用的数据和可用的分析工具。
  2. 分享这些见解来影响决策因为任何不以某种方式影响决策的见解都不会带来真正的价值。

然而,太多的数据科学团队难以满足这些关键职责,结果未能为他们的组织提供尽可能多的价值。这些团队可能:

  1. 努力创造洞察力因为他们无法招募到足够多的数据科学家来使用他们的专有工具,因为他们的工具对他们的分析施加了太多的黑箱约束,或者需要太多的时间来配置和维护,或者因为竖井式的团队导致冗余工作和缺乏协作。
  2. 不能影响决策,因为他们的涉众不理解团队提供的见解,或者不能在他们需要的时候获得相关的、最新的见解。
  3. 随着时间的推移,难以增加自己的影响力,因为他们不断被迫重复工作,随着时间的推移,发现很难重现和建立在之前的分析基础上。

开源

  • 简化招聘和培训
  • 全面的分析和可视化
  • 用互操作性打破分析孤岛
  • 最小化厂商锁定

代码首先

  • 根据分析问题和涉众的需求,灵活地构建和分享见解
  • 快速迭代和更新
  • 可重用、可扩展和可检查

集中

  • 为数据科学团队减少不必要的工作
  • 增强团队内部和决策者之间的协作
  • 支持包管理的可再现性
  • 简化管理和维护

RStudio已经与许多不同的组织合作过,因为他们都在努力从他们的数据科学工作中获得最大的收益,并发现有三个成功的关键支柱:

开源

开源
通过采用开源核心,您可以更容易地招募和留住数据科学家,而开源的全面特性确保您始终拥有针对任何分析问题的正确工具,包括连接到所有其他分析投资的能力。您还可以避免让自己受任何特定供应商的摆布,因为您的核心数据科学工作是基于R或Python的。

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代码首先

代码首先
复杂的,有时定义模糊的分析问题需要代码的力量。代码是灵活的,没有任何黑箱约束,并使您能够访问、转换和组合所有的数据。代码支持响应反馈或新环境的快速迭代和更新。最重要的是,代码的本质是可重用的、可扩展的和可检查的,允许您修改和应用它来解决新问题,并跟踪发生的变化。代码成为组织中知识产权的核心来源,其价值会随着时间的推移而增长。

集中

集中
通过集中数据科学基础设施,可以打破阻碍生产力的藩篱。这允许您减少花费在维护单个数据科学家的环境上的不必要时间,并促进协作。将您团队的数据科学工作部署给您的涉众,使他们能够在需要的时间和地点自助访问见解,极大地增加了您团队工作的影响。集中开发和部署环境使管理、安全和管理更加容易,而包管理促进了可重复性。

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通过采用严肃的数据科学方法,

包括集中开发和部署环境,数据科学团队可以更好地履行他们的关键职责:构建有价值的见解并共享这些见解以影响决策制定。这种方法帮助您打破分析孤岛,并使数据科学团队更容易交付定制的应用程序、报告和api,以支持人工和自动化决策。

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