按照目前的現狀，分析成為不斷優化的業務運營的基本框架的內在組成部分的主觀感覺之間。如今，資料科學通常是通過一次性努力，或臨時部署到生產環境，從而獲取新的洞察力和模型的流程，并需要定期進行密切的監測和更新。
uj5u.com熱心網友回復：
分析操作體現了專注資源密集型一次性勝利和擁有持續的可適應環境變化的“滋養之源”的區別。要實作這個目標，企業機構需要建立跨職能團隊，采用合適的軟體，并執行嚴明的紀律，讓資料科學家、工程師、產品經理和領域專家共同努力，打造一個可為企業帶來價值的持續流程。下一步將從平衡支出和企業發展開始。這樣就可以對分析操作進行一定量的投資，彌合資料科學和IT工程之間的鴻溝。如果不采用這種前瞻性的方法，企業可能會開展一些有趣的分析專案，這些專案可以運行一段時間，但最侄訓衰退，變得沒有那么重要，并且無法獲取進展。最令人沮喪的是，企業最終將無法從分析投資中獲得實施和部署層面的回報。
分析技術中的下一步發展將不再僅僅由資料科學家驅動。它需要對技能、實踐和支持技術進行投資，將資料分析從實驗室應用到業務中。分析操作需要有意識地做出決策，不斷進行整合、測驗、部署、監控和調整分析，從而實作持續不斷的改進。分析作業，無論多么復雜，都不應被視為一個有終點的專案，而應看成是整個操作框架中一個不可分割的組成部分。
來自：TechTarget大資料 https://searchbi.techtarget.com.cn/microsite/4-4568/
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/62938.html
標籤：服務器
下一篇：Hadoop