在一个数据被视为新石油的时代，业务的未来与人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步密切相关。根据 IDC的数据，高达83%的首席执行官希望将他们的公司转变为以数据为中心的组织。此外，87%的C级高管认为，转变为智能企业是他们的首要任务。
那么，数据科学家在这个方程式中扮演什么角色？他们如何塑造业务战略并实现组织目标？
数据科学家到底做什么？
数据科学家是商业智能的关键支持者。他们运用AI和ML技术来应对大数据的复杂性，与各个组织利益相关者合作，开发和不断优化AI/ML模型。他们的贡献与公司的AI成熟度直接成正比。
初段：认识与激活
当公司首次进入AI领域时，快速收益和指数级增长的诱惑常常令人难以抗拒。然而，这一阶段需要审慎的思考和精心的策划。组织领导者必须信任那些能够引导AI采用所需的细致步骤的专家。
在明确与其目标相符的特定AI应用后，数据科学家开始寻找可行的概念证明。这一探索阶段可能涵盖多种方法论，从深度学习和图像识别到自然语言处理。有时，即使是简单的线性回归也能带来有价值的见解。
在这个初级阶段，数据科学团队可能很小或甚至不存在。然而，随着AI开始展示其有效性，其在组织内的应用范围将扩大，从而增强了企业对这一过程的信心。
下一个面临的挑战是缺乏熟练的数据科学家。这一缺口需要对现有员工进行技能提升或招聘专门从事数据科学的新人才。
对于那些处于AI和ML旅程起点的人来说，技术解决方案可以作为填补专业知识空缺的桥梁。在DataCube，我们提供了赋能业务分析师和初出茅庐的数据科学家的AI咨询服务。我们的平台简化了数据准备，自动化了机器学习模型的创建，并简化了机器学习操作（MLOps），从而减少了对大型专业数据专家团队的依赖。
中段: 部署与运营
在运营成熟的阶段，组织已成功地将多个AI模型集成到他们的生产系统中，以满足各种业务需求。
这一级别的承诺通常得到了高管的支持和分配的预算。规模的扩大和更深入地融入多样化的业务运营，使数据科学家需要管理日益增长的AI和ML项目积压。在这个阶段，随着对专门模型的需求开始激增，数据科学家的重点转向加速ML模型的开发和优先考虑用例。他们的角色变得越来越跨职能，从数据摄取到模型部署的最后阶段。
这一关键时刻面临的主要挑战之一是经常伴随规模扩大而来的效率低下，特别是在合作方面。组织需要一个标准化的平台，以促进数据科学家、业务分析师、IT专业人员和其他关键利益相关者之间的无缝互动。
如果您的企业正在这一级别的AI成熟度上运营，优化现有员工队伍仍然是优先考虑的问题DataCube的AI咨询服务提供了一个专为持续优化而设计的企业云平台，使您能够加速AI模型的开发、测试和实验，同时减少对员工队伍的需求。
最终: 业务系统化
达到这一高级AI成熟度的组织拥有健全的ML基础设施，并正在考虑将AI纳入所有数字化项目。各个部门，从流程设计到应用开发，都认识到数据驱动决策的价值，从而使AI渗透到整个商业生态系统。
在这个阶段，通常会有一个专门的ML工程师团队负责创建数据管道、版本控制和运营监控。
这一级别的数据科学家已经在优化内部运营和外部产品方面取得了显著的成功。他们正在进行的工作涉及重新培训和微调AI模型，同时确保符合道德规范和适当的治理。
尽管取得了进展，但仍然存在挑战，包括由于员工流动而失去知识产权的风险以及监管合规性的复杂性。 DataCube的AI咨询服务提供了一个集中平台，用于部署、监控、管理和治理所有生产模型，大大减少了实施ML所需的时间和投资。
结论：数据科学家的不可或缺的价值
数据科学家的作用范围因组织的AI成熟度而异。由于对数据科学人才的需求超过了供应，自动化变得越来越重要。像DataCube这样的全面平台可以赋予数据科学家加速部署和微调模型的能力，从而推动业务结果。
