如何克服扩展数据科学项目时遇到的挑战
Posted: Tue Mar 18, 2025 6:50 am
但农业和工业并没有在 20 世纪中期信息时代吞噬工业时代时消失。同样，信息时代也将——已经？——融入我们现在所处的激动人心的新时代：体验时代。
如果信息时代就是收集大量数据，那么体验时代就是分析数据，发现数据能为我们做什么——让数据为我们服务。
这就是像您这样的数据科学家发挥作用的地方。越来越多的组织正在组建数据科学团队，从持续的数据流中提取见解。美国劳工统计局估计，到 2033 年，数据科学工作岗位将增加 35%。
相比之下，全国各行业的平均就业增长率为 3%。
这个统计数据令人兴奋，但对数据科学家职位的高需求意味着对数据驱动洞察力的需求巨大，每个组织都想分得一杯羹。
压力让人难以承受。您的团队如何满足组织对数据驱动洞察的需求？如何在不使用过多资源的情况下扩大团队可以完成的数据科学项目数量？
一切都归结于组织。有了运转良好的数据管理和冲刺规划系统，您可以做比您想象的更多的事情。
什么是数据治理？为什么它如此重要？
数据治理是团队用来管理其收集的数据生命 巴拿马赌博数据 周期的系统。通过有效的数据治理计划，您的团队可以保持井然有序，并遵守重要的州、联邦和全球法规。
您可能会问自己：“数据治理与数据管理之间有什么区别？”请这样思考：
数据治理制定了管理您如何获取、使用和保护数据的政策和程序。
数据管理是如何收集、处理、存储、分析和解释数据。
换句话说，数据治理为数据管理建立了框架并监督这些流程。您可以通过 DataCamp 了解有关数据治理概念的更多信息。
大多数组织在微观层面都有默认的治理计划——一个针对某个业务工具，另一个针对单独的功能。作为数据科学家，你的工作是将数据治理简化为一个高度组织化、严格控制的机器。
前期需要做很多工作吗？是的。但是一旦设置好，您就可以管理更大的数据集并承担更多项目。要快速掌握这些概念，请查看 DataCamp 的数据治理基础备忘单，这是一份方便的指南，用于参考关键概念和最佳实践。
建立数据治理框架
数据治理过程从建立团队开始。
您和组织中的其他数据科学家需要共同努力实施数据治理计划。确切的头衔和职责将因组织而异，但一般来说，您的组织需要任命四个角色：
数据管理员：管理治理计划、确保安全并在业务和 IT 团队之间进行联络
数据架构师：设计处理和存储数据的系统，并帮助数据管理员遵循治理政策
数据保管人：移动、存储、保护并监督数据的使用
数据分析师：解释数据并将其转化为业务可操作的见解
根据贵公司的规模，您可能需要多个人员担任每个角色。一些组织还会有数据管理员或委员会来监督数据治理政策的制定。
制定全面的战略至关重要，DataCamp 的“创建数据治理战略”模块可以为您提供完成此过程的结构化方法。
概述数据治理政策
一旦您建立了团队，您就可以合作定义每个人都要遵循的数据治理政策。
思考以下问题：
您的公司将如何根据数据治理最佳实践使用和管理数据？
随着技术的快速发展，谁将对数据的使用做出决定？
该组织期望最终用户如何从数据中受益？
探索答案并利用它们来制定总体数据治理政策。将其视为保护您围绕标准、数据文化和安全制定的子政策的保护伞。
确定你的标准、安全措施和数据文化需求
现在，您需要考虑数据标准。如果数据质量不佳，那么它对您也没什么用。数据应该符合什么标准？您的团队将如何过滤掉不符合标准的数据？理解和确保数据质量至关重要。通过 DataCamp 的数据质量入门课程深入了解此主题。
议程上的下一个项目是安全性。弄清楚：
如何对数据进行分类 - 公共、私人、机密、受限等等
谁有权访问每个分类
如何加密数据以确保其在存储、传输和返回过程中的安全
警报系统，用于通知您的团队安全违规行为
关于如何处理违规行为的政策
制定测试和审核计划，以确保您的程序按预期运行
最后，数据治理团队可以做的最重要的事情之一是让整个组织了解数据如何帮助他们。让人们了解情况有助于创造一种文化，在这种文化中，数据受到重视和关心，就像它是资产一样。
那么，如何才能让看似枯燥的数据对整个组织产生吸引力呢？
你让它活过来，就是这样。
向您的组织展示数据如何使他们的工作更轻松。举办季度演示，使用图表和视觉效果展示数据如何影响公司决策。发送信息简报或每月新闻通讯。提供全公司课程，帮助员工提高数据素养。
一个关心数据的组织将有助于维护您制定的政策、程序和标准。此标准和结构将使您的数据科学团队能够更轻松地承担更多项目，而不会牺牲数据质量或安全性。
如果信息时代就是收集大量数据，那么体验时代就是分析数据，发现数据能为我们做什么——让数据为我们服务。
这就是像您这样的数据科学家发挥作用的地方。越来越多的组织正在组建数据科学团队，从持续的数据流中提取见解。美国劳工统计局估计，到 2033 年，数据科学工作岗位将增加 35%。
相比之下，全国各行业的平均就业增长率为 3%。
这个统计数据令人兴奋，但对数据科学家职位的高需求意味着对数据驱动洞察力的需求巨大，每个组织都想分得一杯羹。
压力让人难以承受。您的团队如何满足组织对数据驱动洞察的需求？如何在不使用过多资源的情况下扩大团队可以完成的数据科学项目数量？
一切都归结于组织。有了运转良好的数据管理和冲刺规划系统，您可以做比您想象的更多的事情。
什么是数据治理？为什么它如此重要？
数据治理是团队用来管理其收集的数据生命 巴拿马赌博数据 周期的系统。通过有效的数据治理计划，您的团队可以保持井然有序，并遵守重要的州、联邦和全球法规。
您可能会问自己：“数据治理与数据管理之间有什么区别？”请这样思考：
数据治理制定了管理您如何获取、使用和保护数据的政策和程序。
数据管理是如何收集、处理、存储、分析和解释数据。
换句话说，数据治理为数据管理建立了框架并监督这些流程。您可以通过 DataCamp 了解有关数据治理概念的更多信息。
大多数组织在微观层面都有默认的治理计划——一个针对某个业务工具，另一个针对单独的功能。作为数据科学家，你的工作是将数据治理简化为一个高度组织化、严格控制的机器。
前期需要做很多工作吗？是的。但是一旦设置好，您就可以管理更大的数据集并承担更多项目。要快速掌握这些概念，请查看 DataCamp 的数据治理基础备忘单，这是一份方便的指南，用于参考关键概念和最佳实践。
建立数据治理框架
数据治理过程从建立团队开始。
您和组织中的其他数据科学家需要共同努力实施数据治理计划。确切的头衔和职责将因组织而异，但一般来说，您的组织需要任命四个角色：
数据管理员：管理治理计划、确保安全并在业务和 IT 团队之间进行联络
数据架构师：设计处理和存储数据的系统，并帮助数据管理员遵循治理政策
数据保管人：移动、存储、保护并监督数据的使用
数据分析师：解释数据并将其转化为业务可操作的见解
根据贵公司的规模，您可能需要多个人员担任每个角色。一些组织还会有数据管理员或委员会来监督数据治理政策的制定。
制定全面的战略至关重要，DataCamp 的“创建数据治理战略”模块可以为您提供完成此过程的结构化方法。
概述数据治理政策
一旦您建立了团队，您就可以合作定义每个人都要遵循的数据治理政策。
思考以下问题：
您的公司将如何根据数据治理最佳实践使用和管理数据？
随着技术的快速发展，谁将对数据的使用做出决定？
该组织期望最终用户如何从数据中受益？
探索答案并利用它们来制定总体数据治理政策。将其视为保护您围绕标准、数据文化和安全制定的子政策的保护伞。
确定你的标准、安全措施和数据文化需求
现在，您需要考虑数据标准。如果数据质量不佳，那么它对您也没什么用。数据应该符合什么标准？您的团队将如何过滤掉不符合标准的数据？理解和确保数据质量至关重要。通过 DataCamp 的数据质量入门课程深入了解此主题。
议程上的下一个项目是安全性。弄清楚：
如何对数据进行分类 - 公共、私人、机密、受限等等
谁有权访问每个分类
如何加密数据以确保其在存储、传输和返回过程中的安全
警报系统，用于通知您的团队安全违规行为
关于如何处理违规行为的政策
制定测试和审核计划，以确保您的程序按预期运行
最后，数据治理团队可以做的最重要的事情之一是让整个组织了解数据如何帮助他们。让人们了解情况有助于创造一种文化，在这种文化中，数据受到重视和关心，就像它是资产一样。
那么，如何才能让看似枯燥的数据对整个组织产生吸引力呢？
你让它活过来，就是这样。
向您的组织展示数据如何使他们的工作更轻松。举办季度演示，使用图表和视觉效果展示数据如何影响公司决策。发送信息简报或每月新闻通讯。提供全公司课程，帮助员工提高数据素养。
一个关心数据的组织将有助于维护您制定的政策、程序和标准。此标准和结构将使您的数据科学团队能够更轻松地承担更多项目，而不会牺牲数据质量或安全性。