严肃的科学数据
全面和可信
灵活的和可重用的
云或On-prem
最终,数据科学团队有两个主要职责:
然而,太多的数据科学团队难以满足这些关键职责,结果未能为他们的组织提供尽可能多的价值。这些团队可能:
开源
通过采用开源核心,您可以更容易地招募和留住数据科学家,而开源的全面特性确保您始终拥有针对任何分析问题的正确工具,包括连接到所有其他分析投资的能力。您还可以避免让自己受任何特定供应商的摆布,因为您的核心数据科学工作是基于R或Python的。
代码首先
复杂的,有时定义模糊的分析问题需要代码的力量。代码是灵活的,没有任何黑箱约束,并使您能够访问、转换和组合所有的数据。代码支持响应反馈或新环境的快速迭代和更新。最重要的是,代码的本质是可重用的、可扩展的和可检查的,允许您修改和应用它来解决新问题,并跟踪发生的变化。代码成为组织中知识产权的核心来源,其价值会随着时间的推移而增长。
集中
通过集中数据科学基础设施,可以打破阻碍生产力的藩篱。这允许您减少花费在维护单个数据科学家的环境上的不必要时间,并促进协作。将您团队的数据科学工作部署给您的涉众,使他们能够在需要的时间和地点自助访问见解,极大地增加了您团队工作的影响。集中开发和部署环境使管理、安全和管理更加容易,而包管理促进了可重复性。
包括集中开发和部署环境,数据科学团队可以更好地履行他们的关键职责:构建有价值的见解并共享这些见解以影响决策制定。这种方法帮助您打破分析孤岛,并使数据科学团队更容易交付定制的应用程序、报告和api,以支持人工和自动化决策。卡塔尔世界杯欧洲预选赛赛程表