2017年11月09年,
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IT可以创建数据科学策略的5种方法
得贡献者:帕内塔
为什么IT部门需要与业务部门合作，为大量的数据做好准备。
当涉及到分析和大数据时，认知计算和深度学习是IT领导者越来越多接触到的术语。但在所有的宣传下，很难决定采取什么行动。然而，重要的是it领导要从杂音中挑选出来，利用新兴技术来制定计划。
“许多推动数字颠覆的创新都来自数据科学，”他说吉姆兔子期间，他担任研究副总裁Gartner研讨会/ ITxpo 2017在巴塞罗那,西班牙。“作为IT领导者，你需要一个数据科学战略。我敢保证，如果你没有这样的战略，你的董事会高管肯定在寻找IT领导来问‘我们的战略是什么?’而且企业可能已经在围绕数据科学做一些事情了，不管有没有IT部门的参与。”大数据以及与之相关的新兴技术是it领导者在组织中操作数据科学时需要考虑的一个领域。以下五个行动会有所帮助。
研究副总裁Jim Hare在西班牙巴塞罗那举行的Gartner Symposium/ITxpo 2017上说。
- 与企业合作，确定数据科学可以在哪些方面提供帮助与业务部门接触，观察组织的行业垂直和会影响企业的问题。就业务部门所面临的具体挑战进行对话，这些挑战可以通过数据和分析来解决。数据科学不应该仅仅是一项IT计划，而应该是一种与业务的伙伴关系。这种伙伴关系使IT能够提供技术专门知识，而业务单元提供领域专门知识。
- 帮助数据科学实验室操作机器学习数据科学家不知道如何将模型部署或管理到生产中。IT领导者需要提供DevOps心态，帮助数据科学家将想法转化为生产，并帮助他们在如何构建和监控模型方面进行扩展。
- 计划存储和管理更多的数据IT领导者应该计划存储越来越多的数据。有价值的数据必须是高质量的，这意味着它需要大量的存储空间。像深度学习这样的技术需要高质量的数据，IT领导者将负责管理和存储数据，同时将正确的数据提供给正确的一方。
- 为团队配备正确的工具和基础设施数据科学家正在试验许多开源和云技术。确保团队拥有成功所需的正确平台、工具和基础设施。探索云计算，但当涉及到产品时，确保您拥有一个设计用于扩展和与企业一起增长的平台。
- 对员工进行投资数据科学是一项团队运动。数据科学家不可能做所有的事情，所以让数据工程师筛选数据和it架构师帮助建立模型是很重要的。作为IT领导，您的工作是支持数据工程师、架构师和团队，并确保业务单元参与其中。
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为Gartner客户推荐的资源*:
数据科学和机器学习的宣传周期，2017作者:Jim Hare，等人。
*注意，有些文档可能不是所有Gartner客户都可以使用的。
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