數據科學執(zhí)行中的常見挑戰(zhàn)

數據科學的執(zhí)行通常會受到常見失誤的影響，如客戶和業(yè)務需求之間的不一致等。業(yè)務方面的另一個重大錯誤是將數據科學視為一次性的成就，而沒有意識到它是一個連續(xù)的過程，或者將數據科學視為一個軟件開發(fā)過程，過于專注工具，而不是技能和能力。事實上，最理想的方法是模塊化系統(tǒng)，持續(xù)維護和改進已設計的系統(tǒng)。這對于醫(yī)療器械尤其如此，因為技術的創(chuàng)新和變化可以繼續(xù)為患者和從業(yè)者提供更好的支持和幫助。

在分析范圍內開發(fā)產品

成功的集成取決于清楚地識別數據科學的過程控制。為了設計和支持連接設備的分析，數據科學應包括明確的步驟，如分析樣品、分析驗證、分析啟用、分析消耗和分析維護等。雖然前兩個步驟是數據科學家將發(fā)揮關鍵作用的步驟，但隨后的三個步驟將最終影響項目的成功實施，并需要強有力的企業(yè)跨職能的支持。

企業(yè)在成功集成方面失敗的原因有很多，從項目管理、投資不足、無法更新或替換分析組件，到忽視安全威脅以及沒有替代計劃或退出戰(zhàn)略等。類似地，雖然數據不能獲得專利，但過程可以，這將保證分析的安全性。成功的數據科學實踐源于人員、流程和技術的無縫協(xié)調。而且，成功的集成取決于確定業(yè)務目標并將分析構建到連接的設備中。只有這樣，業(yè)務戰(zhàn)略才能從分析產品的開發(fā)演變?yōu)榉治霎a品內部的開發(fā)。