在一個數據被視為新石油的時代，業務的未來與人工智能（AI）和機器學習（ML）的進步密切相關。根據 IDC的數據，高達83%的首席執行官希望將他們的公司轉變為以數據為中心的組織。此外，87%的C級高管認為，轉變為智能企業是他們的首要任務。
那麼，數據科學家在這個方程式中扮演什麼角色？他們如何塑造業務戰略並實現組織目標？
數據科學家到底做什麼？
數據科學家是商業智能的關鍵支持者。他們運用AI和ML技術來應對大數據的複雜性，與各個組織利益相關者合作，開發和不斷優化AI/ML模型。他們的貢獻與公司的AI成熟度直接成正比。
初段：認識與激活
當公司首次進入AI領域時，快速收益和指數級增長的誘惑常常令人難以抗拒。然而，這一階段需要審慎的思考和精心的策劃。組織領導者必須信任那些能夠引導AI採用所需的細緻步驟的專家。
在明確與其目標相符的特定AI應用後，數據科學家開始尋找可行的概念證明。這一探索階段可能涵蓋多種方法論，從深度學習和圖像識別到自然語言處理。有時，即使是簡單的線性回歸也能帶來有價值的見解。
在這個初級階段，數據科學團隊可能很小或甚至不存在。然而，隨著AI開始展示其有效性，其在組織內的應用範圍將擴大，從而增強了企業對這一過程的信心。
下一個面臨的挑戰是缺乏熟練的數據科學家。這一缺口需要對現有員工進行技能提升或招聘專門從事數據科學的新人才。
對於那些處於AI和ML旅程起點的人來說，技術解決方案可以作為填補專業知識空缺的橋樑。在DataCube，我們提供了賦能業務分析師和初出茅廬的數據科學家的AI諮詢服務。我們的平台簡化了數據準備，自動化了機器學習模型的創建，並簡化了機器學習操作（MLOps），從而減少了對大型專業數據專家團隊的依賴。
中段: 部署與運營
在運營成熟的階段，組織已成功地將多個AI模型集成到他們的生產系統中，以滿足各種業務需求。
這一級別的承諾通常得到了高管的支持和分配的預算。規模的擴大和更深入地融入多樣化的業務運營，使數據科學家需要管理日益增長的AI和ML項目積壓。在這個階段，隨著對專門模型的需求開始激增，數據科學家的重點轉向加速ML模型的開發和優先考慮用例。他們的角色變得越來越跨職能，從數據攝取到模型部署的最後階段。
這一關鍵時刻面臨的主要挑戰之一是經常伴隨規模擴大而來的效率低下，特別是在合作方面。組織需要一個標準化的平台，以促進數據科學家、業務分析師、IT專業人員和其他關鍵利益相關者之間的無縫互動。
如果您的企業正在這一級別的AI成熟度上運營，優化現有員工隊伍仍然是優先考慮的問題DataCube的AI諮詢服務提供了一個專為持續優化而設計的企業雲平台，使您能夠加速AI模型的開發、測試和實驗，同時減少對員工隊伍的需求。
最終: 業務系統化
達到這一高級AI成熟度的組織擁有健全的ML基礎設施，並正在考慮將AI納入所有數字化項目。各個部門，從流程設計到應用開發，都認識到數據驅動決策的價值，從而使AI滲透到整個商業生態系統。
在這個階段，通常會有一個專門的ML工程師團隊負責創建數據管道、版本控制和運營監控。
這一級別的數據科學家已經在優化內部運營和外部產品方面取得了顯著的成功。他們正在進行的工作涉及重新培訓和微調AI模型，同時確保符合道德規範和適當的治理。
儘管取得了進展，但仍然存在挑戰，包括由於員工流動而失去知識產權的風險以及監管合規性的複雜性。 DataCube的AI諮詢服務提供了一個集中平台，用於部署、監控、管理和治理所有生產模型，大大減少了實施ML所需的時間和投資。
結論：數據科學家的不可或缺的價值
數據科學家的作用範圍因組織的AI成熟度而異。由於對數據科學人才的需求超過了供應，自動化變得越來越重要。像DataCube這樣的全面平台可以賦予數據科學家加速部署和微調模型的能力，從而推動業務結果。
