數據科學是一個快速發展的研究領域。其主要目標是將大量數據記錄轉化為有價值的業務見解。在您的公司中實施基于數據科學的工具可能會非常有益。AI軟件比以往任何時候都更加高效和準確。那么為什么只有少數市場上的公司正在使用或致力于應用數據科學解決方案？原因是這個過程并不像看起來那樣簡單。

費時的清理和準備數據進行分析

為了充分利用海量數據的潛力，第一步也是至關重要的一步。該過程涉及查找不足的記錄，并從基礎中更正或刪除它們。數據清理是強制性的過程-否則，您可能會得出錯誤的結論或預測。

為了減輕工作量，您可以使用特殊工具。最受歡迎的是Trifacta，OpenRefine，Paxata，Alteryx，Data Ladder，WinPure。

需要數據上下文以充分利用AI功能的潛力

上下文分析基于對上下文歷史的重要性的理解，而上下文歷史是在尋找對業務有益的結論的過程中從關于實體的見解中分離出來的。

通過將大數據與上下文聯系起來，可以從企業的結構化和非結構化數據中確定模式，趨勢和關系。

　　數字化轉型

自然地，贏利的第一位就是發起數字革命的公司就是領導者，但是涉及其他方面的員工，分銷商，客戶等呢?如果他們沒有獲得任何利益，他們只會把變革視為另一個有問題的更改。

在根據員工的習慣實施AI解決方案時，請確保首先獲得他們對新技術的信任。不要指望他們對您要加給他們的額外工作感到興奮，而沒有給出真正與他們說話的理由。請記住，您迫使您的團隊使用可能在將來有足夠潛力替代它們的工具。

沒有公司和參與該過程的其他各方的參與，數字化轉型可能會失敗。

　　需要合格的數據分析師

數據分析師在每個專注于開發的公司中都扮演著重要角色。這個職位要求員工掌握一些技能，才能對公司產生真正的影響。

未來的數據分析師應具備的主要功能是：

1.了解您的公司運作方式，了解其業務策略，市場地位，目標，優勢和劣勢。

2.技術技能，對數據價值鏈的理解。

3.人際交往能力，與同事和數據提供者進行溝通，了解哪些信息可以安全共享，哪些不可以共享。

4.批判性思維，調查特定信息的重要性。

5.可視化數據的能力及其共享見解的意義。

　　不知情的首席執行官

如果您想擁有一個充分利用數據科學分析潛力的成功企業，則必須從頭開始。

只有由CEO運營的公司能夠理解數據管理的重要性，并且具有足夠的知識來積極參與有關現代分析的對話，才能做出明智的決策，將其業務定位在其頂部領域。

數據科學轉型-有關如何充分利用它的3條提示。

1.確保盡可能多的決策者輕松訪問數據。他們的影響力決定了您業務的成敗。

2.保持靈活性。數據，輸入，輸出和需求的速度每月都會變化，為了充分利用新信息，您必須準備好頻繁更改數據策略。

3.從一個小項目開始，該項目基本上類似于您公司的關鍵目的和價值。

將數據科學成功實施到您的業務中的過程可能會出現問題。專注于一個項目，您可以在其中衡量可能的結果并且可以在一年內完成。

數據科學可以應用于從零售到金融等各種行業。可能性是無限的。市場上最大的參與者已經意識到數據科學所提供的好處。中小型企業正在觀察并從中汲取教訓。

很快，使用AI解決方案進行復雜的數據分析將成為標準-保持并增長市場必不可少的。

以上就是關于數據科學：實施過程中的5個主要障礙以及如何克服的全部內容，想了解更多關于數據科學的信息，請繼續關注中培偉業。