企业需要以不同的方式思考数字化转型

2021/7月/20大数据技术与运用0 条评论

有数据意识的数据科学公司根据真实数据模型(而不仅仅是本能或传统)做出和传达决策。他们欢迎新的数据科学技术作为潜在的创新机会,而不是采取怀疑和抵制的立场。随着企业争先恐后地接受数据科学,他们发现几个重要的真理是在整个企业中发展数据流畅性的基础。
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首先,有效的数据科学不应仅仅被视为另一个业务流程,也不能像装配线样式那样运作。

数据科学——顾名思义——是一种类似于”真实”科学的探索和探索模式。

正如物理学家用数学来推理自然世界一样,数据科学家利用数学和计算工具来推理商业世界。

与真正的科学一样,一些成功的实验可能会产生无效的结果:其他人可能会产生在实践中无法使用的准确模型。虽然没有人庆祝这些结果,但任何想要接受数据科学的企业都必须对”失败”形成组织容忍,这是即使是最有效的数据科学的自然、不可避免的成本。

由于传统业务分析(如生成报告和仪表板)具有相对程序性,因此倾向于将数据科学视为一种类似的活动类型,并据此进行管理。然而,数据科学不是程序性的,因为它依赖于创造性探索和直觉的不可还因的人类元素。这使得整个过程更加难以操作和管理。有效的数据科学还需要跨越传统部门的知识和经验。

其次,数据科学家不是传统技术专家,他们完全适合任何传统的筒仓。他们是一个多元化的混合从业者群体,这应该作为一个机会来利用,而不是被视为一种被管理掉的反常现象。

现代数据科学家来自不同的背景。他们将主题专业知识与应用统计和高度专业化的编码技能相结合(与通常的软件开发人员技能大相径庭)。这种独特的技能和技术需求组合无法完全融入任何传统的企业孤岛。

典型的企业免疫反应是将所有内容分割,即使分给使数据科学高效的集成功能的潜在成本也是如此。有时,企业心态会将任何类型的编程活动视为”软件开发”,即使数据科学家构建带有 Python 代码的模型与 Java 业务应用程序完全不同。

此外,正如我们在2019年数据科学状况报告的开发中发现的那样,各个领域的人们正在学习数据科学,以将其应用于他们目前的角色。几年后,我们目前所说的”数据科学”技能将广泛分布于许多人,他们的职称可能不是”数据科学家”。作为数字化转型的一部分,采用跨传统线合作机制的组织将为此做好准备。不学习如何接受数据科学的混合、跨部门性质的企业将从根本上停留在过去。

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