數據科學已經徹底改變了企業AI，如果提供有價值的見解，以做出數據驅動的決策，那么數據科學有很大的升級潛力。

每天，全球各地的組織都在尋找2.5萬億字節的數據，以獲得對其業務的見解和價值驅動的行動。為了實現這一目標，需要高技能的科學專家或數據科學家參與開發業務中的企業AI。在不斷增長的業務領域中，數據科學家的每一個行動都有助于改進業務的功能。

所有的職業都會遇到一定的障礙或挑戰，數據科學家的角色也不例外。許多企業未能充分利用數據科學家，將其置于錯誤的角色或不提供必要的要求。根據LinkedIn，當今數據科學家的十大技能包括機器學習、大數據、數據科學、R、Python、數據挖掘、數據分析、SQL、MatLab和統計建模。大多數數據科學家都可以在他們的電腦中運用這些技能;然而，這些技能還不足以讓他們擔任正確的角色以實現最佳的業務增長。

下面來探討一下，當今數據科學家面臨的共同挑戰。

1、為智能企業AI準備數據

數據科學家最重要的功能是識別和準備正確的數據。根據CrowdFlower的一項調查，近80%的數據科學家每天都在清理、組織、挖掘和收集來自不同數據集的數據。在這里，對數據進行徹底檢查，然后對其進行分析和進一步工作。這是一個非常艱苦的過程，76%的數據科學家認為這是他們工作中最糟糕的部分之一。數據之爭要求數據科學家在維護日志以防止系統中的數據重復的同時，在不同的平臺上以不同的格式和代碼精簡TB級數據。

克服這一問題的最佳方法是采用基于人工智能的技術，讓數據科學家在其功能上保持敏銳和更強大。增強學習是另一種多功能的企業AI工具，可以幫助和協助數據準備，并提供對手頭問題的見解。

2、從多個來源生成數據

組織以各種格式從不同的應用程序、軟件和工具獲取數據。對于數據科學家來說，處理大量數據是一個巨大的挑戰。這個過程需要手動輸入和編譯數據，這非常耗時，并且可能導致重復或錯誤的決策。當數據被適當地用于企業AI的最佳功能時，它可能是最有用的。

企業可以建立具有集中平臺的智能虛擬數據倉庫，將所有數據源集成到一個地方。可以對來自中央存儲庫的數據進行控制或加重處理，以滿足和提高企業的效率。這個簡單的修復方法可以有效地節省數據科學家所需要的寶貴時間和精力。

3、識別業務問題

問題識別是穩定運行的一個重要方面。在構建數據集和分析數據之前，數據科學家應專注于識別與企業運營相關的關鍵問題。在設置數據集之前，有必要找到問題的根源，而不是跳到機械的方法。

數據科學家可以在啟動任何分析過程之前維護受監管的工作流程。工作流程必須考慮到所有業務利益相關者和關鍵方。特殊的儀表板軟件提供了一系列可視化小部件，可用于使數據對企業更有意義。

4、將結果傳達給非技術利益相關者

數據科學家的角色與業務策略相一致，他們的基本目標是改善組織中的決策。數據科學家面臨的最大挑戰是與企業高管溝通他們的結果或分析。大多數管理者或利益相關者都不了解數據科學家使用的工具和設備，因此，為了通過企業AI實現模型，向他們提供正確的基本理念至關重要。

數據科學家需要采用一些概念，比如數據講故事，為他們對概念的分析和可視化提供強有力的敘述。

5、數據安全

快速升級使組織轉向云管理來存儲其重要數據。云存儲受到網絡攻擊和在線欺騙的威脅，使機密數據容易受到外界的攻擊。為了防止這些網絡攻擊，已經實施了嚴格的法規來保護中央存儲庫中的數據。新的指導方針迫使數據科學家繞開這些新規定，使他們的工作變得更加復雜。

為了克服對安全的威脅，組織必須安裝高級加密和機器學習安全系統來保護數據。這些系統必須遵守所有安全規范，旨在避免耗時的審計，以提高運營效率。

6、高效協作

數據科學家通常與數據工程師一起為組織開展相同的項目。那么良好的溝通渠道是必不可少的，以消除任何沖突。組織機構應采取措施建立良好的溝通渠道，以確保雙方團隊的工作流程匹配。企業還可以設立一名首席執行官來監督兩個部門是否在同一條線上工作。

7、非特定KPI指標的選擇

有一種誤解，認為數據科學家可以獨自完成大部分工作，并為組織面臨的所有問題提供現成的解決方案。這給數據科學家帶來了巨大的壓力，也降低了其的工作效率。

對于每個組織來說，有一套確定的指標來衡量數據科學家提出的分析是至關重要的。此外，他們必須檢查這些指標對業務運作的影響。

數據科學家的工作是一項具有挑戰性的工作，因為有各種的任務和要求。然而，其是當今市場上需求量最大的工作之一。數據科學家面臨的問題可以輕松地減少，以提高企業AI在苛刻的工作環境中的生產力和功能。

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