数据科学平台,成功进行企业数字化转型

当今的企业处于独特的位置,即将进行数字化转型,与业务保持联系并实现业务价值。当企业通过推动数字产业的一系列新技术创新来转变其业务时。采用这些要求企业做好充分准备,为成功实现数字化转型带来的好处做好准备。

依靠传统技术来开展业务以及日常运营的企业正在采用人工智能,物联网,机器学习,大数据,区块链,智慧城市等领域的创新。现有功能是当今企业的传统功能,它们是在使用旧技术构建的平台上使用的,而今天已不相关。

数据科学是创新和发展趋势的关键领域之一,它利用科学方法,算法来带来数据的价值,而这却隐藏在企业中。数据是金矿,企业必须意识到需要适当的开采才能从中提取金块。数据科学方法有助于在企业中实施和提取这种黄金知识,这些知识可以以结构化,非结构化,庞大和遗留数据的格式找到。

图1:企业中的数据

数据科学 提供了一种有条理的方法来实现 企业需要一个数据科学平台来实现以下目标 从数据知识中寻找正确的价值。

建立数据科学平台的第一步是基础,它将确保以正确的方式实现数据的价值。否则,将导致无法用于从中创造业务价值的大量数据。我想推动的一个简单类比是,在确定金矿之后,要开采宝贵的资源,那里应该具有工具,技能,人员和业务投入方面的能力。这同样适用于构建数据科学平台。承诺必须来自高层领导,以及业务和技术团队之间的协作。

图2:数据科学过程

该平台需要具有一组特定的功能,这将帮助数据科学团队有效地工作并改善平台。数据科学团队将由数据科学家,数据工程师,数据分析师组成;业务专家将需要有助于日常工作的工具和功能。

图3:数据科学平台功能

整合:企业将拥有多种多样的数据源。数据科学平台需要具有在企业内部和外部集成数据的能力。在这样做的同时,还应严格保持安全性和合规性方面的警惕。

提取 :  数据提取需要具有正确的一组 工具,这将有助于提取正确的结构集(非结构化) and diverse data

分析 :功能,对数据有帮助 团队可视化和分析数据以获取业务价值,这是关键 整个数据科学过程中的金块

模型:  那里应该支持构建模型,这将有助于构建和部署数据 跨各种资源

可视化: 该平台应有助于可视化建模数据,这将有助于应用数据科学流程推导业务价值。 可视化可以是视角分析,预测分析和认知分析

持续优化:实现业务价值的过程是一个连续的过程,随着越来越多的数据被收集,分析和建模,将会出现一组新的业务价值,并且该平台应提供灵活性以执行相同

而 建立数据科学平台已经具备了以下功能: 可以从大多数云服务提供商处获得,并且可以利用更多 快速构建平台。  该平台应该能够支持

  • 数据 Analysis
  • 数据 science design
  • 数据 Modelling
  • 数据 visualization
  • 数据 Measurement
  • 数据 Exploration
  • 数据 Cleaning
  • 监督下 和无监督机器学习
  • 机 learning algorithms
  •  支持R和Python等语言
  • 建造 predictive models
  • 运营化 Models

建立数据科学平台是一个旅程,可以从功能的基本子集开始,并使团队可以快速使用它以开始使用它们。平台的增强可以是一个并行的过程,同时可以与整个组织中的关键利益相关者进行强有力的治理,以确保将正确的功能集构建为平台的一部分。

贡献者

阿扎尔·阿米尔(Azhar Amir)是一位经验丰富的思想领袖,通过了解最新的技术趋势和创新来帮助客户进行数字化转型。

塔塔技术合作伙伴 

贡献者表达的观点是他们自己的观点。

关于艾资哈尔阿米尔

Azhar Amir是一位经验丰富的思想领袖,通过了解最新的技术趋势和创新来帮助客户进行数字化转型。 塔塔技术合作伙伴 

查看Azhar Amir发表的所有帖子→