数据科学执行中的常见挑战

数据科学的执行通常会受到常见失误的影响 ，如客户和业务需求之间的不一致等 。业务方面的另一个重大错误是将数据科学视为一次性的成就 ，而没有意识到它是一个连续的过程 ，或者将数据科学视为一个软件开发过程 ，过于专注工具 ，而不是技能和能力 。事实上 ，最理想的方法是模块化系统 ，持续维护和改进已设计的系统 。这对于医疗器械尤其如此 ，因为技术的创新和变化可以继续为患者和从业者提供更好的支持和帮助 。

在分析范围内开发产品

成功的集成取决于清楚地识别数据科学的过程控制 。为了设计和支持连接设备的分析 ，数据科学应包括明确的步骤 ，如分析样品 、分析验证 、分析启用 、分析消耗和分析维护等 。虽然前两个步骤是数据科学家将发挥关键作用的步骤 ，但随后的三个步骤将最终影响项目的成功实施 ，并需要强有力的企业跨职能的支持 。

企业在成功集成方面失败的原因有很多 ，从项目管理 、投资不足 、无法更新或替换分析组件 ，到忽视安全威胁以及没有替代计划或退出战略等 。类似地 ，虽然数据不能获得专利 ，但过程可以 ，这将保证分析的安全性 。成功的数据科学实践源于人员 、流程和技术的无缝协调 。而且 ，成功的集成取决于确定业务目标并将分析构建到连接的设备中 。只有这样 ，业务战略才能从分析产品的开发演变为分析产品内部的开发 。