數(shù)據(jù)科學(xué)是什么？一文讀懂！

數(shù)據(jù)科學(xué)是什么？一文讀懂！

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)跨學(xué)科領(lǐng)域，結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、編程和領(lǐng)域知識(shí)，以收集、處理、分析和解釋數(shù)據(jù)，從而提取見(jiàn)解或解決特定問(wèn)題。它包括一系列步驟，包括：

數(shù)據(jù)科學(xué)將數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)的方法論和工具結(jié)合在一起，使其成為一個(gè)復(fù)雜且多面的領(lǐng)域。其生命周期通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、探索、建模和結(jié)果的交流。

為什么數(shù)據(jù)科學(xué)在當(dāng)今世界中如此重要？

數(shù)據(jù)科學(xué)在當(dāng)今世界，由于通過(guò)數(shù)字互動(dòng)、設(shè)備和系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)激增，它變得至關(guān)重要。幾個(gè)關(guān)鍵因素突顯了它的意義：

隨著數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性的不斷增加，數(shù)據(jù)科學(xué)依然是提取見(jiàn)解、推動(dòng)創(chuàng)新以及塑造行業(yè)和社會(huì)未來(lái)的重要工具。

數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目生命周期

數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目生命周期包括幾個(gè)關(guān)鍵階段，這些階段將項(xiàng)目從初始數(shù)據(jù)獲取引導(dǎo)到最終的見(jiàn)解傳達(dá)。以下是每個(gè)階段的概述：

1. 數(shù)據(jù)攝取和收集

數(shù)據(jù)攝取和收集是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的第一階段，重點(diǎn)是從各種來(lái)源獲取數(shù)據(jù)。這些來(lái)源可能包括內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)、API、網(wǎng)頁(yè)抓取工具、傳感器或第三方提供商。目標(biāo)是收集項(xiàng)目目標(biāo)所需的所有相關(guān)數(shù)據(jù)。

本階段的關(guān)鍵活動(dòng)包括識(shí)別可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源、提取所需信息，并確保其準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的，例如在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，也可以是非結(jié)構(gòu)化的，例如文本或圖像。這一階段通過(guò)提供進(jìn)一步處理和洞察所需的必要原始數(shù)據(jù)，為分析奠定基礎(chǔ)。

2. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理是數(shù)據(jù)收集之后的階段，此時(shí)收集到的數(shù)據(jù)被安全存儲(chǔ)，并系統(tǒng)地準(zhǔn)備好進(jìn)行分析。存儲(chǔ)選項(xiàng)通常包括數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，或者基于云的存儲(chǔ)解決方案，這取決于項(xiàng)目的規(guī)模和要求。

主要活動(dòng)包括處理缺失值和刪除重復(fù)項(xiàng)以清理數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式，并整合來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)集。這些步驟有助于確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性及可用性。該階段的主要目的是以一種使數(shù)據(jù)可訪問(wèn)且高質(zhì)量的方式組織數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)際分析和科學(xué)決策。

3. 數(shù)據(jù)分析與探索

數(shù)據(jù)分析與探索是明確表達(dá)或幫助我們發(fā)現(xiàn)有意義的模式并理解數(shù)據(jù)的階段。這是通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）來(lái)實(shí)現(xiàn)的。EDA是總結(jié)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和可視化，以理解我們數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征。

關(guān)鍵組件包括發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)、識(shí)別相關(guān)性、異常和其他模式，以及為了建模目的進(jìn)行特征工程和選擇。這一階段的目的是創(chuàng)建假設(shè)，并對(duì)它們進(jìn)行完善，以用于預(yù)測(cè)建模，以及為知情決策和未來(lái)分析提供可操作的見(jiàn)解。

4. 通信與可視化

通信與可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的最后一階段，重點(diǎn)是與關(guān)鍵利益相關(guān)者溝通和明確研究結(jié)果。這包括開(kāi)發(fā)、溝通和可視化研究結(jié)果，包括視覺(jué)展示、圖表、圖形和其他視覺(jué)輔助工具，以識(shí)別結(jié)果和趨勢(shì)。

關(guān)鍵組成部分是編寫(xiě)報(bào)告或制作演示文稿，使技術(shù)數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)受眾可理解，并為技術(shù)和非技術(shù)受眾提供回報(bào)。目的是促進(jìn)知情決策并最大化項(xiàng)目資產(chǎn)的影響。

這一階段是一個(gè)迭代步驟，在這個(gè)步驟中，你的發(fā)現(xiàn)的交流可能會(huì)促使你基于這次交流或新的見(jiàn)解重新審視之前的步驟，并進(jìn)一步完善和塑造它們。

數(shù)據(jù)分析的類(lèi)型有哪些？

1. 描述性分析

描述性分析專注于總結(jié)和解釋歷史數(shù)據(jù)，以回答“發(fā)生了什么？”的問(wèn)題。它涉及聚合數(shù)據(jù)以生成有意義的摘要，并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)模式。圖表、圖形和儀表板等可視化工具對(duì)于有效傳達(dá)見(jiàn)解至關(guān)重要。

2. 診斷分析

診斷分析旨在揭示特定結(jié)果背后的原因，回答“為什么會(huì)發(fā)生？”它利用諸如根本原因分析、深入分析、穿透分析和相關(guān)性分析等技術(shù)來(lái)探索數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

3. 預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析使用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)事件，回答“可能會(huì)發(fā)生什么？”的問(wèn)題。它采用統(tǒng)計(jì)模型、回歸技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于識(shí)別模式并生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)。

4. 規(guī)范分析

規(guī)范性分析推薦最佳行動(dòng)方案以影響未來(lái)結(jié)果，回答“我們接下來(lái)應(yīng)該做什么？”的問(wèn)題。它使用優(yōu)化模型、模擬、推薦引擎和情景分析來(lái)支持有效的決策。

數(shù)據(jù)科學(xué)方法的類(lèi)型有哪些？

基本的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、統(tǒng)計(jì)建模和模式識(shí)別。這些方法能夠?qū)?fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)和提取見(jiàn)解，應(yīng)用于各種場(chǎng)景。

1. 分類(lèi)方法

分類(lèi)方法是監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，用于根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征將其分類(lèi)到預(yù)定義的類(lèi)別中。這些方法有助于創(chuàng)建能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)類(lèi)別模型。它們應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如電子郵件垃圾郵件檢測(cè)、醫(yī)療診斷和圖像識(shí)別，準(zhǔn)確的分類(lèi)對(duì)于決策和自動(dòng)化至關(guān)重要。

常見(jiàn)算法：

2. 回歸分析

回歸分析是一組監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)輸入變量預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值結(jié)果。這些方法開(kāi)發(fā)的模型估算因變量和自變量之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)?；貧w分析廣泛應(yīng)用于價(jià)格預(yù)測(cè)、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等領(lǐng)域。

常見(jiàn)算法：

3. 聚類(lèi)技術(shù)

聚類(lèi)技術(shù)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組，而無(wú)需事先定義標(biāo)簽。這些方法通過(guò)將點(diǎn)組織成基于其相似性的簇來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中的自然結(jié)構(gòu)。聚類(lèi)通常應(yīng)用于客戶細(xì)分、異常檢測(cè)和市場(chǎng)研究。

常見(jiàn)算法：

4. 統(tǒng)計(jì)建模

統(tǒng)計(jì)建模涉及應(yīng)用統(tǒng)計(jì)理論和方法來(lái)分析、解釋和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的行為。這些模型有助于揭示模式、測(cè)試假設(shè)，并基于數(shù)據(jù)做出明智的決策。統(tǒng)計(jì)建模廣泛應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)分析、調(diào)查分析和特征降維。

關(guān)鍵技術(shù)：

5. 模式識(shí)別

模式識(shí)別是識(shí)別數(shù)據(jù)中模式或重復(fù)結(jié)構(gòu)的能力。這些技術(shù)使機(jī)器能夠識(shí)別有用的模式，這在復(fù)雜的數(shù)據(jù)問(wèn)題中特別有益。模式識(shí)別被應(yīng)用于諸如面部識(shí)別、欺詐檢測(cè)和手寫(xiě)識(shí)別等領(lǐng)域。

主要方法：

什么是基本的數(shù)據(jù)科學(xué)工具和技術(shù)？

現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)依賴于一組支持?jǐn)?shù)據(jù)操作、統(tǒng)計(jì)分析、可擴(kuò)展計(jì)算、可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)的多樣化工具和技術(shù)。Python和R是領(lǐng)先的編程語(yǔ)言，各自在各種任務(wù)中提供了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

1. 編程語(yǔ)言

編程語(yǔ)言是數(shù)據(jù)科學(xué)中必不可少的工具，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)。Python和R是最常使用的語(yǔ)言，各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，并提供針對(duì)特定任務(wù)的庫(kù)。

2. 統(tǒng)計(jì)分析工具

統(tǒng)計(jì)分析工具是用于分析數(shù)據(jù)、識(shí)別趨勢(shì)并基于數(shù)據(jù)做出決策的專用軟件。它們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，支持假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析和預(yù)測(cè)建模等任務(wù)。這些工具廣泛應(yīng)用于研究、商業(yè)和政府領(lǐng)域，為基本和高級(jí)分析提供強(qiáng)大的功能。

3. 大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)對(duì)于管理和分析傳統(tǒng)工具無(wú)法高效處理的海量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。這些平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)分布式存儲(chǔ)和并行處理，從而從大型、復(fù)雜且快速變化的數(shù)據(jù)集中提取洞察。它們廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療和電子商務(wù)等行業(yè)，用于可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)決策。

4. 可視化工具

可視化工具幫助將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有意義的視覺(jué)表示，使更容易識(shí)別模式、趨勢(shì)和見(jiàn)解。它們?cè)跀?shù)據(jù)講故事中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，使分析師和決策者能夠清楚有效地傳達(dá)復(fù)雜信息。這些工具包括用戶友好的儀表板到用于自定義、交互式視覺(jué)化的高級(jí)庫(kù)。

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)框架

機(jī)器學(xué)習(xí)框架提供了開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建模塊。這些工具簡(jiǎn)化了復(fù)雜算法的創(chuàng)建，使實(shí)驗(yàn)更快，生產(chǎn)部署更高效。它們被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和預(yù)測(cè)分析等任務(wù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)與新興技術(shù)

數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的融合，云物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算和多角色平臺(tái)正在推動(dòng)前所未有的創(chuàng)新，使高級(jí)分析在各行業(yè)中更加強(qiáng)大、可擴(kuò)展且可獲取。

1. 人工智能如何融入數(shù)據(jù)科學(xué)？

人工智能(AI)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能緊密相連，數(shù)據(jù)科學(xué)提供了開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)模型）所必需的方法和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。相反，人工智能通過(guò)自動(dòng)化特征工程、管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及支持持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)等任務(wù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)科學(xué)。

這種集成推動(dòng)了更高級(jí)的分析，自動(dòng)化了數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)，并實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)處理和決策。人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)合正在通過(guò)改進(jìn)的診斷和個(gè)性化治療、欺詐檢測(cè)和算法交易、增強(qiáng)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)以及優(yōu)化交通和能源使用的智慧城市，改變醫(yī)療、金融和營(yíng)銷(xiāo)等行業(yè)。

2. 云計(jì)算解決方案

云計(jì)算解決方案提供可擴(kuò)展的存儲(chǔ)和計(jì)算資源，使數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)能夠在沒(méi)有本地基礎(chǔ)設(shè)施限制的情況下處理大型數(shù)據(jù)集并運(yùn)行復(fù)雜模型。這種靈活性支持高效的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。

3. 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備生成大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，需要先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)進(jìn)行有效的處理和分析。這些技術(shù)有助于提取可采取行動(dòng)的見(jiàn)解，從而改善各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)。常見(jiàn)應(yīng)用包括制造業(yè)中的預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能家居自動(dòng)化和持續(xù)的健康監(jiān)測(cè)，其中及時(shí)的數(shù)據(jù)解釋對(duì)于性能和安全至關(guān)重要。

將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，進(jìn)一步提升了這些能力，通過(guò)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、異常檢測(cè)和智能決策。人工智能驅(qū)動(dòng)的分析可以在邊緣或云端進(jìn)行，從而實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)和更有效的資源管理。這種synergy正在推動(dòng)眾多行業(yè)的創(chuàng)新和效率。

4. 量子計(jì)算潛力

量子計(jì)算的潛力承諾通過(guò)指數(shù)級(jí)加快對(duì)優(yōu)化、模擬和密碼學(xué)等具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)的計(jì)算，來(lái)變革數(shù)據(jù)科學(xué)。量子計(jì)算其潛力可能比經(jīng)典計(jì)算機(jī)顯著更快地提供解決方案。

量子算法有可能在幾秒或幾分鐘內(nèi)解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)可能需要數(shù)年甚至數(shù)十年才能解決的問(wèn)題。這將為機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)帶來(lái)新的可能性。隨著量子計(jì)算的興起，它也將使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠解決他們從未嘗試過(guò)的難題，推動(dòng)創(chuàng)新并促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的廣泛增長(zhǎng)。

5. 多人DSML平臺(tái)

多人員數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)也存在，以將數(shù)據(jù)科學(xué)帶給多個(gè)用戶，包括但不限于專家數(shù)據(jù)科學(xué)家、商業(yè)分析師、領(lǐng)域?qū)＜液烷_(kāi)發(fā)人員。多人員數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)在不同技能水平的用戶之間創(chuàng)建了一個(gè)協(xié)作和創(chuàng)新的過(guò)程。

這些平臺(tái)大多數(shù)都包括無(wú)代碼和低代碼用戶界面、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）以及云和企業(yè)系統(tǒng)之間的端到端兼容性。通過(guò)抽象掉復(fù)雜性并強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)合作，它們加速了數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期，顯著減少了在組織內(nèi)部開(kāi)發(fā)、部署和擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案所需的時(shí)間和精力。

商業(yè)應(yīng)用案例

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能正在通過(guò)優(yōu)化流程、提升客戶體驗(yàn)以及推動(dòng)行業(yè)特定創(chuàng)新來(lái)革新業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。以下是一些關(guān)鍵應(yīng)用和實(shí)際案例，展示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略如何在各個(gè)行業(yè)中推動(dòng)效率、創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

1. 過(guò)程優(yōu)化與自動(dòng)化

流程優(yōu)化和自動(dòng)化利用數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能來(lái)提高各行業(yè)的效率。預(yù)測(cè)性維護(hù)、實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈分析和人工智能驅(qū)動(dòng)的能源管理等技術(shù)降低了成本并提升了運(yùn)營(yíng)性能。

2. 客戶體驗(yàn)提升

客戶體驗(yàn)增強(qiáng)利用數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行個(gè)性化推薦、實(shí)施動(dòng)態(tài)定價(jià)和優(yōu)化媒體采購(gòu)，幫助企業(yè)提高滿意度、增加銷(xiāo)售額和提升營(yíng)銷(xiāo)效率。

3. 行業(yè)特定應(yīng)用

數(shù)據(jù)科學(xué)在特定行業(yè)中的應(yīng)用通過(guò)改進(jìn)決策、優(yōu)化流程和提供定制化的見(jiàn)解來(lái)改善客戶服務(wù)，從而改變各個(gè)行業(yè)的運(yùn)作方式。這些進(jìn)步推動(dòng)了各個(gè)領(lǐng)域的效率、創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)科學(xué)的現(xiàn)實(shí)成功案例

這些案例研究突顯了數(shù)據(jù)科學(xué)如何在各個(gè)行業(yè)中交付具體的商業(yè)價(jià)值。從個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)到運(yùn)營(yíng)效率和可持續(xù)實(shí)踐，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新正在改變企業(yè)全球競(jìng)爭(zhēng)和增長(zhǎng)的方式。

亞馬遜：電子商務(wù)中的個(gè)性化推薦

亞馬遜使用了復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如協(xié)同過(guò)濾，來(lái)分析用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和偏好，從而提供高度個(gè)性化的商品推薦。

優(yōu)步：動(dòng)態(tài)定價(jià)與路線優(yōu)化

優(yōu)步能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流不斷調(diào)整價(jià)格來(lái)實(shí)施動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)，從而更好地匹配司機(jī)和乘客，同時(shí)考慮交通、天氣和活動(dòng)情況。

谷歌深度思維：數(shù)據(jù)中心節(jié)能降耗

谷歌深度思維利用人工智能算法模擬數(shù)據(jù)中心的溫度變化，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)冷卻管理。

展望未來(lái)

數(shù)據(jù)科學(xué)的未來(lái)正由先進(jìn)技術(shù)、自動(dòng)化和民主化塑造，通過(guò)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)更快速的見(jiàn)解、更廣泛的可訪問(wèn)性和各行業(yè)的更大創(chuàng)新。

總結(jié)

數(shù)據(jù)科學(xué)不再僅僅是一個(gè)學(xué)科或一種技術(shù)；它已經(jīng)成為一個(gè)戰(zhàn)略杠桿，用于做出更好的決策、推動(dòng)創(chuàng)新和改進(jìn)運(yùn)營(yíng)。如今，數(shù)據(jù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中是一個(gè)流動(dòng)資產(chǎn)，推動(dòng)增長(zhǎng)和變革。一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)文化以及數(shù)據(jù)治理將大大提高確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、合規(guī)性和信任度。

將數(shù)據(jù)策略和舉措與業(yè)務(wù)目標(biāo)相結(jié)合，對(duì)正確的人力資源和技術(shù)進(jìn)行持續(xù)投資，并培養(yǎng)組織的數(shù)據(jù)思維，將提高生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此外，這將需要承諾的領(lǐng)導(dǎo)力來(lái)培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)技能和在整個(gè)企業(yè)中嵌入分析的能力。將數(shù)據(jù)視為產(chǎn)品并創(chuàng)建可擴(kuò)展的管理能力的做法，將促進(jìn)持續(xù)創(chuàng)新并推動(dòng)成功的業(yè)務(wù)成果。

組織應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)審計(jì)，明確其期望結(jié)果，繼續(xù)投資于技能發(fā)展，并建立強(qiáng)大的治理框架。識(shí)別清晰和透明的領(lǐng)域，并在技術(shù)持續(xù)顛覆的情況下采取靈活的戰(zhàn)略方法，將使企業(yè)在更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的未來(lái)取得成功。

生成海報(bào)

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