七大挑戰及數據科學家面臨的解決方案

1.為智能企業AI准備數據。

數據科學家最重要的功能是識別和准備正確的數據。根據crowdflower的調查，近80%的數據科學家每天從不同的數據集中清理、組織、挖掘和收集數據。在這裏，徹底檢查數據，然後析和進一步工作。這是一個非常困難的過程，76%的數據科學家認為這是他們工作中最糟糕的部分之一。數據糾紛要求數據科學家在維護日志的同時，以不同的格式和代碼簡化TB級數據，以防止數據在系統中重複建築工人安全。

為了保持數據科學家的敏銳性和更強大的功能，最好的辦法就是使用基於人工智能的技術。強化學習是企業人工智能工具的另一種多功能工具，可以幫助和幫助數據准備，並為競爭對手的問題提供見解。

2.從多個來源生成數據。

組織從不同的應用程序、軟件和工具以不同的形式獲取數據。對於數據科學家來說，處理大量數據是一個巨大的挑戰。這是一個非常耗時的過程，需要手動輸入和編譯數據，可能會導致重複或錯誤的決策。當數據被適當地用於企業人工智能的最佳功能時，它可能是最有用的。

公司可以建立一個智能虛擬數據倉庫，擁有一個集中的平台，將所有數據源集成到一個地方。控制或增加來自中央存儲庫的數據，以滿足和提高企業的效率。數據科學家需要的寶貴時間和精力，這種簡單的修複方法可以有效地節省阻截來電滋擾。

3.識別業務問題。

問題識別是穩定運行的一個重要方面。在構建數據集和分析數據之前，數據科學家應該重點識別與企業經營有關的關鍵問題。在設出問題的根源，而不是跳過機械方法，才能設置數據集。

數據科學家可以在啟動任何分析過程之前維持受監管的工作流程。工作流必須考慮所有商業利益相關者和關鍵方。特殊的儀表盤軟件提供了一系列可視化的小零件，可以用來讓數據對企業更有意義。

4.向非技術利益相關者傳達結果。

通過改進組織中的決策，數據科學家的作用與他們的商業戰略一致。數據科學家面臨的最大挑戰是與企業高管溝通他們的結果或分析。數據科學家使用的工具和設備，大多數管理者或利益相關者不知道。因此，為企業人工智能實現模型提供正確的基本概念是非常重要的。

數據科學家需要對其進行強有力的概念分析和可視化敘事，例如數據講故事。

5.數據安全。

快速升級使組織轉向雲管理，以存儲其重要數據。在網絡攻擊和網絡欺騙的威脅下，雲存儲使機密數據容易受到外部攻擊。對中央存儲庫中的數據進行了嚴格的規定，以防止這些網絡攻擊。新的指導方針迫使數據科學家繞過這些新規則，使他們的工作更加複雜。

為了克服安全威脅，組織必須安裝先進的加密和機器學習安全系統來保護數據。這些系統必須遵守所有的安全規范，才能提高運行效率，以免審計耗時。

6.高效合作。

數據科學家通常與數據工程師一起組織相同的項目。因此，為了消除任何沖突，良好的溝通渠道至關重要。為確保雙方團隊的工作流程匹配，應采取措施建立良好的溝通渠道。公司也可以設立首席執行官，監督兩個部門是否在同一條線上工作。

7.選擇非特定KpI指標。

一種誤解是，數據科學家可以獨自完成大部分工作，並為組織面臨的所有問題提供現成的解決方案。這給數據科學家帶來了巨大的壓力，降低了他們的工作效率。

對於每個組織來說，衡量數據科學家提出的分析是非常重要的。此外，他們必須檢查這些指標對業務運營的影響機器人流程自動化使用案例。

由於各種任務和要求，數據科學家的工作是一項具有挑戰性的工作。然而，它是當今市場上需求最大的工作之一。為了提高企業人工智能在惡劣工作環境中的生產力和功能，可以輕松減少數據科學家面臨的問題。