روش ساده برای توانمندسازی تیم های علوم داده (با داده)

یک تیم علوم داده فقط به اندازه داده هایی که باید با آنها کار کند خوب است. همانطور که اسکات ارنست ، رهبر علوم داده می نویسد:

“جمع آوری نامناسب داده ها نتایج زباله را ایجاد می کند.”

نه تنها کیفیت داده ها مهم است ، بلکه کمیت نیز مهم است. بدون داشتن اطلاعات بصیرت کافی ، یک تیم علم داده در تولید خود محدود خواهد بود.

عمدتا به دلیل کمبود داده های بزرگ و با کیفیت در دسترس تیم های علوم داده ، VentureBeat گزارش می دهد که بیش از 87٪ پروژه های علوم داده شکست می خورند.

راه حل این است که تقریباً چهره ما را خیره کند: داده ها را به تیم های علوم داده ارائه دهید. بسیاری از آن با این حال ، گفتن این کار آسان تر از انجام است ، به ویژه با توجه به اینکه اکثر قریب به اتفاق داده های موجود در اینترنت ساختار ناپذیری دارند ، بنابراین استخراج اطلاعات برای آن دشوارتر است.

یک راه حل “موتورهای داده” است ، مانند موتور داده محصول Commerce.AI ، که یک تریلیون نقطه داده در مورد محصولات ، خدمات و بررسی ها را تجزیه و تحلیل کرده است.

اگر شرکتی با بودجه محدود یا منابع محدود هستید ، ضروری است که وقت یا هزینه خود را صرف داده های بی کیفیت نکنید.

توانمندسازی تیم های داده با داده های مناسب

تیم های علوم داده برای انجام هر کاری به داده احتیاج دارند ، اما برای تولید بینش نیز به نوع مناسب داده از منابع مناسب نیاز دارند.

در گذشته ، این اغلب به معنای ایجاد کل مجموعه داده بود …