在2021年底，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域不再是未來(lái)不確定的新生領(lǐng)域。人工智能和ML已經(jīng)發(fā)展成為對(duì)更廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)世界具有巨大影響力的影響領(lǐng)域，這一事實(shí)在今年比以往任何時(shí)候都更加真實(shí)。

然而，隨著AI、ML以及隨后的數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷擴(kuò)展，決定數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)成功與否的參數(shù)也在不斷擴(kuò)展。從人工智能和ML領(lǐng)域獲得重要和深刻見(jiàn)解的機(jī)會(huì)取決于數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)比一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家操作一臺(tái)筆記本電腦要大。對(duì)于任何一個(gè)人來(lái)說(shuō)，需要獲取、清理和準(zhǔn)備分析的數(shù)據(jù)太多了--這一過(guò)程消耗了數(shù)據(jù)科學(xué)家平均工作日的很大一部分。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目圍繞著關(guān)于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、先前的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目以及部署必須與多個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)共享的數(shù)據(jù)模型的潛在方法的重要信息。因此，研究數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)為什么需要上下文、一致性和數(shù)據(jù)的安全協(xié)作以確保數(shù)據(jù)科學(xué)的成功是至關(guān)重要的。讓我們快速檢查這些需求，以便我們能夠更好地理解數(shù)據(jù)科學(xué)的成功可能是什么樣的。

第一部分：背景

我們對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)科學(xué)成功的檢驗(yàn)從上下文開(kāi)始：如果沒(méi)有記錄、存儲(chǔ)和提供給數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)構(gòu)知識(shí)，依賴于嘗試和失敗實(shí)驗(yàn)的迭代模型構(gòu)建過(guò)程就不能持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間。然而，由于缺乏適當(dāng)?shù)奈募蛢?chǔ)存，大量的機(jī)構(gòu)知識(shí)經(jīng)常丟失。

考慮以下常見(jiàn)場(chǎng)景：一個(gè)初級(jí)或公民數(shù)據(jù)科學(xué)家被拉進(jìn)一個(gè)項(xiàng)目以提高他們的技能，但由于缺乏上下文，很快就會(huì)與同步和異步協(xié)作進(jìn)行斗爭(zhēng)。這些臨時(shí)團(tuán)隊(duì)成員需要上下文來(lái)更多地了解他們正在與之交互的數(shù)據(jù)、過(guò)去解決過(guò)問(wèn)題的人員以及以前的工作如何影響當(dāng)前的項(xiàng)目前景。

正確記錄項(xiàng)目、數(shù)據(jù)模型及其工作流的需要很容易分散數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的注意力，更不用說(shuō)單獨(dú)操作的單個(gè)科學(xué)家了。領(lǐng)導(dǎo)們可以考慮選擇雇傭一個(gè)自由開(kāi)發(fā)者來(lái)貢獻(xiàn)他們的時(shí)間來(lái)保存和傳播機(jī)構(gòu)知識(shí)，以改進(jìn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)審查和反饋會(huì)議。這些會(huì)議以及軟件系統(tǒng)、工作臺(tái)和最佳實(shí)踐可以簡(jiǎn)化對(duì)項(xiàng)目相關(guān)上下文的更有效捕獲，從而提高未來(lái)初級(jí)和公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)能力。

數(shù)據(jù)科學(xué)的成功需要對(duì)知識(shí)及其周?chē)h(huán)境進(jìn)行簡(jiǎn)化的管理。如果沒(méi)有它，新的、初級(jí)的和公民的數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)很難進(jìn)入并為他們的項(xiàng)目做出有意義的貢獻(xiàn)，這反過(guò)來(lái)導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)重新創(chuàng)建項(xiàng)目，而不是為以前的工作做出貢獻(xiàn)。

第二部分：一致性

當(dāng)涉及到金融服務(wù)、健康和生命科學(xué)以及制造業(yè)時(shí)，ML和AI領(lǐng)域已經(jīng)為基礎(chǔ)變革做出了貢獻(xiàn)；然而，這些行業(yè)受制于重要的監(jiān)管環(huán)境。這意味著，在受監(jiān)管的環(huán)境中進(jìn)行的AI項(xiàng)目必須是可復(fù)制的，并有清晰的審計(jì)跟蹤。換句話說(shuō)，以某種方式、形狀或形式參與數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者需要確保在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的結(jié)果方面有一定程度的數(shù)據(jù)一致性。

IT和商業(yè)領(lǐng)袖可以期待可靠的一致性水平，在進(jìn)行人工智能促進(jìn)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移時(shí)，他們也可以享有更多的信心。當(dāng)涉及到數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目時(shí)，有很多風(fēng)險(xiǎn)，有很多投資依賴于它們，所以數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該有一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，在這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施中，他們可以從頭到尾都有保證的可復(fù)制性水平。這種完全的可復(fù)制性轉(zhuǎn)化為高層管理人員正在尋找的數(shù)據(jù)的一致性，以便決定數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目是否足夠重要，是否符合他們的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

反過(guò)來(lái)，這些高層管理人員應(yīng)該預(yù)期，隨著他們的科學(xué)團(tuán)隊(duì)的擴(kuò)大，必要的培訓(xùn)集和硬件需求也將擴(kuò)大，以確保舊項(xiàng)目結(jié)果的一致性。因此，幫助管理環(huán)境的過(guò)程和系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的擴(kuò)展是絕對(duì)必要的。例如，如果一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家正在使用筆記本電腦，而一個(gè)數(shù)據(jù)工程師正在運(yùn)行一個(gè)云虛擬機(jī)上運(yùn)行的庫(kù)的不同版本，該數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)看到他們的數(shù)據(jù)模型從一臺(tái)機(jī)器到另一臺(tái)機(jī)器產(chǎn)生不同的結(jié)果。底線是：管理人員應(yīng)該確保他們的數(shù)據(jù)合作者有一種一致的方式來(lái)共享完全相同的軟件環(huán)境。

第三部分：協(xié)作

最后，我們談到安全協(xié)作的重要性。隨著企業(yè)繼續(xù)將他們的運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)移到在家工作的模式，組織意識(shí)到數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)作比面對(duì)面協(xié)作困難得多。盡管在單個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的幫助下可以管理一些核心數(shù)據(jù)科學(xué)職責(zé)（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、研究和數(shù)據(jù)模型迭代），但大多數(shù)業(yè)務(wù)主管錯(cuò)誤地將協(xié)作擱置一邊，從而阻礙了遠(yuǎn)程生產(chǎn)力。

但是如何促進(jìn)項(xiàng)目參與者之間的有效和遠(yuǎn)程協(xié)調(diào)以及項(xiàng)目數(shù)據(jù)的安全？答案在于與數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目有關(guān)的可共享工作文件和數(shù)據(jù)，這使得遠(yuǎn)程傳播信息更加可行。隨著項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)的傳播變得越來(lái)越簡(jiǎn)單，共享信息變得越簡(jiǎn)單，就越容易促進(jìn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)協(xié)作。數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的參與者可以利用基于云的工具來(lái)加強(qiáng)其研究背后的安全性。但太多的領(lǐng)導(dǎo)者犯了不鼓勵(lì)合作的錯(cuò)誤，降低了生產(chǎn)率。

結(jié)論

近年來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域所取得的巨大進(jìn)步是前所未有的，坦率地說(shuō)，也是驚人的。數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)步使世界各地的公司能夠解決一些問(wèn)題，這些問(wèn)題以前幾乎沒(méi)有現(xiàn)成的答案，如果沒(méi)有人工智能和ML帶來(lái)的創(chuàng)新的話。

然而，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)世界的不斷成熟和發(fā)展，是時(shí)候讓高層管理人員和他們所監(jiān)督的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)從一種更加特殊和被動(dòng)的完成工作的方式中遷移了。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以用來(lái)生成上下文、一致性和更大協(xié)作的資源，如軟件工作臺(tái)，可能對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的成功至關(guān)重要。最終，項(xiàng)目將需要數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師、分析師和研究人員更少的努力，他們將能夠更好地加速該領(lǐng)域的持續(xù)和驚人的成功。