2021年6月17日
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如何使用公民数据科学家来最大化您的D&A策略
贡献者:Manasi Sakpal
公民数据科学家可以提高组织的业务价值和分析成熟度;但是，在大多数情况下，它们的能力仍未得到充分利用。
随着数据科学的力量为组织提供差异化竞争优势，对人才的需求正在上升。与此同时，供应仍然过于稀缺，无法满足需求。这导致了数据科学和机器学习(ML)向非传统角色开放，例如公民数据科学家。
根据Gartner的说法，公民数据科学家是指创建或生成利用预测或说明性分析的模型的人，但其主要工作功能不在统计和分析领域。
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这些角色通常被宣传为一种银弹，可以加速组织轻松且经济有效地进入人工智能(AI)和ML。然而，很少有组织能够利用公民数据科学家的能力。
“组织面临的最大困难是公民数据科学家的职责不明确，”他说学历Ganeshan高德纳咨询公司副首席分析师。“这种模糊造成了专家和公民角色之间的敌意，阻碍了健康的合作和沟通。”
为了让公民数据科学家取得成功，数据与分析(D&A)的领导者必须启用、鼓励和推广这一角色，使其成为产生分析的合法方法。要做到这一点，D&A领导者需要执行以下四项行动。
1.构建CDS生态系统
为了增强公民数据科学(CDS)的能力，数据与分析领导者需要一个全面的生态系统，包括人员、工具、数据和流程。肤浅地假设公民数据科学家拥有访问、转换和调查数据所需的知识和技能，以进行可靠、高级的分析，这是徒劳的。数据素养计划是公民数据科学家访问、使用和理解数据的必要条件提供的数据．
“公民数据科学家不能孤立地工作，”Ganeshan说。
业务翻译、开发人员、数据工程师和机器学习架构师等互补角色可以帮助公民数据科学家填补他们缺乏的技能空白。
除了由各种互补角色组成的充满活力的分析社区外，还必须建立有效的流程，使分析内容的创建和发布顺利进行。
2.添加支持增强分析的功能
组织应该考虑逐步增加扩展已经使用的分析工具的功能，而不是“大爆炸”的方法。这意味着数据分析领导者需要为公民数据科学家使用的现有工具提供扩展，而不是用全新的工具压倒他们。
第一步是对公民数据科学家使用的现有工具和能力进行全面分析，并找出差距。这些工具需要补充CDS的功能，例如数据讲故事数据准备，使用自然语言查询直接查询，分析模型的操作化等。
增强分析提供了一种引导的、智能的方法来执行几个步骤，例如增强数据准备、增强数据发现和增强数据科学。D&A负责人可以将这些工具添加到现有的CDS工具包中。
3.启动涉及CDS的业务扩展项目
业务扩展项目是公民数据科学家为其组织的D&A战略展示即时增值的首选机会。例如，D&A领导者可以从确定组织中需要重复决策的现有流程开始。公民数据科学家可以在分析工作流程中执行重复和冗余的任务，因此为组织创造价值，同时让专家数据科学家专注于更复杂的任务。
在为公民数据科学家选择业务扩展项目时，数据与分析领导者需要记住四件事:
- 优先处理与现有业务流程或产品相关的已知和范围内的机会的项目。
- 交流和分享开发的模型，以及分析结果。
- 避免创造架子上的工作——利用已经创造出来的东西。
- 引入转型项目，与专家数据科学家密切合作。
4.建立公民数据科学家和专家数据科学家之间的合作渠道
公民数据科学家不能取代专家数据科学家;他们是现有分析角色的补充。“公民数据科学家不应该以孤立的方式利用自助数据科学平台。相反，他们应该与专家数据科学家一起参与开发过程，最终负责在将模型投入生产之前验证这些模型，”Ganeshan说。
数据与分析领导者需要专注于在分析过程中建立和实现沟通与协作，并在定义协作过程和方法时让专家和公民角色都参与进来。
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*请注意，有些文档可能不是所有Gartner客户都能获得。
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