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了解数据科学行业工作文化的原因

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数据科学

利用数据培养有效的决策策略

在 Unsplash 上由Christina @ wocintechchat.com拍摄的照片

数据行业人士的职场文化

我们知道世界是靠数据运行的。全球每天都有数百万万亿的数据被处理。人们日以继夜地利用这些数据解决各种问题。

你有没有想过如果世界上再也没有数据会发生什么？经济可能会衰退，失业率会上升，导致贫困、盗窃、死亡等等。现在，你可能会有一个问题，“影响我们的不同种类的数据是什么？或者说这个世界是如何依赖数据的？”

让我们来看一些例子，看看我们是如何依赖数据的:

1. 年度作物产量数据:

这些数据有助于分析每年作物产量的增加和减少，以便数据科学家可以分析这些因素并提供有效的解决方案。

3。气候变化数据:

气候变化数据在我们的生活中发挥着巨大的作用，因为它会导致许多环境问题，如干旱、洪水、饥荒等。收集和分析数据将有助于我们了解任何特定年份气候变化的原因。此外，使用这些见解，未来的预测。

3。失业率

这些数据有助于我们分析失业的原因。例如:在新冠肺炎期间，几个部门的雇员失去了工作。这些公司暂时关闭，这导致他们几个月的收入减少。因此失业率和贫困增加。

这些只是对分析和解决全球问题至关重要的数据的几个例子。为了得到这些数据，每个公司都遵循一种特定的文化。这种工作文化，也称为“数据文化”，有一套特定的价值观和规范，使公司能够制定有效的战略来解决问题。

什么是数据文化？

数据文化只不过是一种组织方式，在公司工作的人遵循这种方式来培养使用数据的有效决策策略。一家公司在依赖数据驱动的洞察力时会面临许多挑战和障碍。为了克服这种情况，该公司雇佣了数据工程师、数据分析师和数据科学家等人员来帮助解决问题。让我们更深入地了解他们的角色:

1. 数据工程师:

数据工程师负责收集、处理原始数据，并将其转换为结构化信息，供数据科学家、分析师和业务官员使用。他们还负责使组织中的员工可以访问数据，以进行评估和绩效优化。

2。数据科学家:

数据科学家负责分析数据，处理数据，并使用统计计算创建预测模型。这种计算有助于公司推进计划的战略，或者根据数据结果做出有效的决策。

3。数据分析师:

数据分析师负责设计和维护数据库。他们的角色还包括修复代码错误、从多个来源挖掘数据、组织数据以及其他与数据相关的问题。

如今，随着世界向数据驱动的文化转变，对这些职位的需求也在全球范围内不断增加。但拥有最好的数据分析师或数据科学家还不足以建立一家好公司。精确的数据基础设施、批判性思维等技能和数据解释使全球的企业领导者能够高效地解决问题。

[## 为什么，什么，谁是数据科学家？

能够对数据进行分析和技术处理

pub.towardsai.net](/why-what-who-is-data-scientist-a7a9ac98bc96) [## 数字营销技巧让小型企业增长 6 倍

数字媒体营销策略

amitprius.medium.com](https://amitprius.medium.com/tips-in-digital-marketing-to-grow-6x-in-small-business-d154ce9a67cd)

为什么要有数据文化？

数据文化不是一个公司买来的，也不是一夜之间建立起来的；事情不是这样的。数据文化是由公司里的人利用他们的技能从零开始塑造的。如果培养这种文化是非常艰难的，那么为什么公司打算建立一个呢？让我们看看为什么:

1. 促进公司不同团队之间的协作

发展优秀的数据文化的一个重要因素是通过与不同的团队合作的想法和见解。

例如，数据科学团队通过高级和预测性分析获得深刻的见解。这些见解然后帮助组织的另一个部门提出新的想法和解决方案。

2。鼓励数据民主化

另一种形成优秀数据文化的方法是消除数据所有者的概念。例如:在大多数公司中，IT 部门充当数据的所有者。因此，其他部门的员工不得不经历请求凭证以访问数据的繁琐过程。消除这一过程将有助于向其他团队(如业务用户)公开数据。

3。根据公司数据开发和推出产品

当一家公司计划开发一种产品时，了解顾客的需求是必不可少的；使其成为开发产品前最重要的策略。在推进这一过程时，也可以考虑客户对现有产品的评论。总之，数据驱动的文化有助于产品开发团队分析他们的过去。这也让人们得以一窥该公司的未来。

数据文化是如何创造的？

1. 清洗数据:

建立良好数据文化的第一步是提高数据质量。对于数据处理或数据管理，使用 ETL 工具对数据进行结构化、正确格式化和清理是至关重要的。

2。使数据易于访问:

提高数据质量后，下一步是确保处理后的数据易于被组织的员工访问。这意味着公司必须有一个数据治理结构，为员工提供对数据/信息的访问，而不是限制它。

3。提高数据素养:

下一步是提高数据的可读性；这有助于我们做出快速有效的商业决策。此外，这意味着公司必须投资培训员工使用他们的数据。

结论

总之，我可以说，数据驱动的文化是下一代的面孔。向这种文化的转变是必要的，但是，这种文化不可能像以前推测的那样在一夜之间获得。理解它的重要性并为公司的成长和利润培养这种文化需要时间和努力。

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