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    组织企业数据科学

    报告

    全球2000年及以后的食谱

    虽然将人工智能嵌入业务的必要性显而易见,但实现这一目标的道路却并非如此. 许多数据科学领导者纠结的一个问题是,如何组织数据科学团队以实现最大的影响.

    • 你是否通过卓越数据科学中心来集中功能, 或科, 建立规模经济?
    • 数据科学家应该联合起来吗, 与业务人员一起工作,他们可以更快地解决实际问题?
    • 抑或是介于最佳成功路径之间的混合模式?

    直营平台与十几个构建模型驱动业务的行业领袖的对话中, 直营平台发现没有万能的答案. 但是,领导者们有一系列成功的做法:

    • 创建一门学科,管理拥抱数据科学所必需的人员和文化变化
    • 建立可伸缩和可重复的流程, 包括衡量成功的指标, 跨越端到端数据科学生命周期
    • 确保数据科学团队拥有正确的技术基础,以促进生产力和协作

    最终, 这些领导者证明了无论你如何组织数据科学, 你需要一个规模战略和快速达到目标的路径. 那些缺乏这种能力的公司将会落后,并可能难以产生商业影响.

    在这个报告中, 直营平台分解了所有三个领域(学科)的最佳实践, 过程, 这些高性能的全球数据科学团队的领导者们与直营平台分享了这些信息. 无论你是在你的旅程的早期还是正在进行中,并寻求加强现有努力的影响, 他们的见解可以帮助你为公司规划正确的路线.

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