最近的一次VentureBeat文章强调了从大数据分析创新中获得价值的一个关键成功因素——数据科学家和工程师之间的合作。根据这篇文章,“即使你有一个有能力的数据科学家团队,你仍然需要清除把这些想法付诸实践的主要障碍。”为了实现真正的商业价值,你必须确保你的工程师和数据科学家彼此协作。”

虽然这些团体在通过数据推动积极结果的愿望上是一致的,但是角色之间有一些明显的差异,这可能会阻碍计划的进展,除非组织找到消除现有摩擦的方法。

那么,怎么做呢?阅读下面的技巧,以改善数据科学家和工程师之间的关系,并为更大的数据成功铺平道路

  • 交叉训练计划。VentureBeat的文章指出,“仅仅让几个科学家和几个工程师呆在一个房间里,让他们解决世界上的问题是不够的。你首先需要让他们理解彼此的术语并开始说同一种语言。通过将数据科学家和工程师撮合在一起的交叉培训计划,企业可以鼓励这些员工更多地了解各自的目标和工作流程,并最终培育出一个更有效的发展过程。
  • 关注干净的代码。数据科学和工程学科之间更大的一致性意味着公司可以将更大的价值放在干净、易于实现的代码上,并避免大量与竖井式代码开发相关的障碍。
  • 创建功能部件存储。根据VentureBeat的说法,“从干净的代码中最大化价值的最好方法之一是在内部‘产品化’它,创造一个工程师和数据科学家都可以依靠他们的优势的环境。这种“特性存储”可以将经过整理的数据输入机器学习算法,实现模型之间的一致性,提高算法的稳定性,并提高整体效率。

大数据分析和机器学习它已经为企业提供了无数改进决策和更有竞争力的运营方式,随着这些技术的成熟和5G等创新成为现实,这种情况只会越来越多。因此,没有比现在更好的时机了确保你的数据科学家和工程师有合作关系支持当前和未来的分析计划。