根据一项最近的研究在美国,97%的数据高管认为,数据科学对于维持盈利能力和提高利润至关重要。坏消息是,有缺陷的数据科学策略、执行和人员也是阻碍组织实现这一目标的主要障碍。

这强调了建立和培养正确的数据科学专业人员团队的重要性。下面,我们就来看看当今最热门的数据科学角色,以及他们可以做些什么来推动你的数据科学投资向前发展。

数据库管理器

数据库管理人员负责识别和处理任何可能影响公司数据库的问题。此外,数据库管理人员还可以帮助简化信息和报告,考虑到BI和分析的普遍特性,这一功能变得越来越重要。

数据分析师

数据分析师的任务是收集和分析大量的企业信息,并根据他们的发现提出建议。这些结果有助于改进流程、降低成本、识别趋势和提高效率。

数据建模师

数据建模师是系统分析师,他们设计数据库,将复杂的企业数据转换成可用的计算机系统。他们的重点领域是减少数据冗余、改进数据迁移和促进数据检索。

机器学习工程师

另一个热门的数据科学角色是机器学习工程师。这些人设计并创造了能够学习和预测的人工智能算法,这些算法对机器学习至关重要。

商业智能开发

BI开发人员对于鼓励广泛采用和使用数据分析至关重要。他们创建的系统和程序允许用户通过仪表板、搜索功能、数据建模或数据可视化应用程序搜索和与重要数据集交互。BI开发人员必须彻底理解数据科学和用户体验最佳实践,以及后者在与数据交互的所有用户组之间的差异。

显然,数据科学有潜力帮助组织提高盈利能力,获得竞争优势,但这是不可能实现的,没有正确的数据科学团队。48%的高管指出缺乏数据技能是数据科学成功的最大障碍。

看看这个最近ZDNet块了解更多热门数据科学工作,以及这些工作如何调整你的分析策略。