Data science

วิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องเติบโตขึ้น Domino กล่าว

ผู้บริหารชาวอเมริกันเกือบทุกคนต่างพึ่งพาวิทยาการข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันและเพิ่มผลกำไร ตามผลสำรวจของ Domino Data Lab ที่เพิ่งเผยแพร่ แต่ข้อบกพร่องในคน กระบวนการ และเครื่องมือ ไม่ต้องพูดถึงการมุ่งเน้นไปที่โครงการที่ “กระฉับกระเฉง” ซึ่งไม่มีเนื้อหาสาระ กำลังรั้งความฝันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านั้นไว้ การสำรวจพบว่า การศึกษาใหม่ของ Domino ขนานนามว่า “Data Science Needs to Grow Up: The 2021 Domino Data Lab Maturity Index” พบว่า 71% ของผู้บริหารข้อมูล 71 ในบริษัทขนาดใหญ่ที่ทำการสำรวจกำลังพึ่งพาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้ อันที่จริง 25% ของผู้บริหารคาดหวังการเติบโตเป็นตัวเลขสองหลัก แม้จะมีความทะเยอทะยานสูงส่ง แต่บริษัทต่าง ๆ ก็ไม่ได้ทำการลงทุนที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์เหล่านั้น จากการสำรวจพบว่าผู้บริหารเต็มจำนวน 82% ยอมรับว่าบริษัทของพวกเขา “ลงทุนอย่างฟุ่มเฟือยและให้ผลตอบแทนระยะสั้น” เกือบครึ่งหนึ่งของกลุ่มสำรวจ (46%) กล่าวว่าสิ่งนี้เกิดขึ้น “บ่อยหรือตลอดเวลา” Nick Elprin ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Domino Data Lab ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือ MLOps ในซานฟรานซิสโกกล่าวว่า นั่นจะไม่จบลง “เราพบว่าในขณะที่ผู้บริหารมีความคาดหวังอย่างมากสำหรับการเติบโตของรายได้จากการลงทุนในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาไม่ได้ลงทุนในสถานที่ที่เหมาะสมเพื่อปลดปล่อยพลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างแท้จริง” Elprin กล่าวในการแถลงข่าว “ในการปรับขนาดวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเหมาะสม บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องลงทุนในกระบวนการที่เหนียวแน่นและยั่งยืนเพื่อพัฒนา ปรับใช้ ตรวจสอบ และจัดการแบบจำลองตามขนาด” ที่มา: Data Science Needs to Grow Up: 2021 Domino Data Lab Maturity Index ไม่น่าแปลกใจเลยที่ Domino พบความสัมพันธ์ในข้อมูลที่แนะนำคุณลักษณะบางอย่างสามารถคาดการณ์ความสำเร็จของ Big Data ได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทที่มีวุฒิภาวะสูงมีแนวโน้มที่จะถือว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็น “วินัยชั้นหนึ่ง” คล้ายกับการเงินหรือการตลาดอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับพี่น้องที่เป็นผู้ใหญ่น้อยกว่า บริษัทที่มีระดับวุฒิภาวะต่ำกว่ามีแนวโน้มที่จะถือว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกลไกสนับสนุนสำหรับสาขาวิชาต่างๆ เช่น การเงินหรือการตลาด Domino ยังเผยแพร่ Maturity Index เป็นครั้งแรกในรายงานฉบับนี้ด้วย ดัชนีแสดงให้เห็นว่าองค์กรวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับต่ำ ปานกลาง และมีวุฒิภาวะสูงสอดคล้องกับคุณลักษณะและแง่มุมต่างๆ ของเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไร รวมถึงโครงสร้างของกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล การค้นพบสินทรัพย์ ความเร็วและความคล่องตัวของการวิเคราะห์ ความกว้างและความลึกของผลกระทบของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการทำงานร่วมกันขององค์กร ไม่น่าแปลกใจเลยที่ 47% ของบริษัทที่มีวุฒิภาวะสูงรายงานว่ากิจกรรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของพวกเขามีผลกระทบ “อย่างมาก” ต่อยอดขายและรายได้ รายงานระบุ โดยการเปรียบเทียบมีเพียง 14% ของบริษัทที่มีองค์กรด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีวุฒิภาวะต่ำกล่าวว่าโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีผลกระทบอย่างมาก . การศึกษายังพิจารณาถึงอัตราการละทิ้งโมเดล ตลอดจนอัตราการเปลี่ยนแปลงหรือปรับปรุงโมเดล เกือบหนึ่งในสี่ของรุ่นต่างๆ (23%) จากทุกบริษัทที่ทำแบบสำรวจไม่ได้รับการปรับปรุง ในขณะที่เปอร์เซ็นต์เพิ่มขึ้นเป็น 47% ของโมเดลของบริษัทที่มีวุฒิภาวะต่ำ ที่มา: Data Science Needs to Grow Up: 2021 Domino Data Lab Maturity Index การละเลยโมเดลอาจเป็นหายนะต่อสุขภาพของบริษัท Domino เตือน จากการสำรวจพบว่า 82% ของผู้บริหารกังวลเกี่ยวกับการสูญเสียรายได้ที่สำคัญหรือความเสียหายต่อชื่อเสียงของแบรนด์อันเป็นผลมาจากรูปแบบที่ล้มเหลวในขณะที่ 46% กังวลเกี่ยวกับแบบจำลองที่ผิดพลาดซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด และ 45% แสดงความกลัวว่าพวกเขาจะส่งผลเสียต่อพนักงาน และการตัดสินใจเรื่องค่าตอบแทน ผู้คนเป็นส่วนประกอบสำคัญในความพยายามทางเทคโนโลยีหลายอย่าง และนั่นก็นำไปใช้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย ในการสำรวจของ Domino ผู้บริหาร 45% กล่าวถึงการขาดทักษะด้านข้อมูลว่าเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการประสบความสำเร็จในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตามด้วย 39% ที่อ้างถึงมาตรฐานและกระบวนการที่ไม่สอดคล้องกัน 37% ที่อ้างถึงเครื่องมือที่ล้าสมัยหรือไม่เพียงพอ 14% ที่อ้างถึงการขาดการยอมรับจากความเป็นผู้นำของบริษัท และ 34% ที่อ้างถึงการขาดโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและสถาปัตยกรรม “อุปสรรคเหล่านี้เป็นหลักฐานว่าการทำวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นยาก และความก้าวหน้าจำเป็นต้องมีการประเมินระดับหัวหน้าของ “วุฒิภาวะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล” ขององค์กรและความต้องการทรัพยากรที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการสร้าง การปรับใช้ และการบำรุงรักษาแบบจำลองการผลิตในระดับที่ประสบความสำเร็จ” บริษัท เขียนไว้ในบล็อกโพสต์วันนี้ Domino Data Lab มอบหมายให้ Wakefield Research จัดเตรียมรายงาน คุณสามารถดาวน์โหลดสำเนาได้ที่นี่ รายการที่เกี่ยวข้อง: เราขอข้อมูลนักวิทยาศาสตร์พลเมืองมากเกินไปหรือไม่? เกี่ยวกับที่มาของข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูล ความสำเร็จด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับแบบจำลอง Domino Says

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button