數據科學執行中的常見挑戰

數據科學的執行通常會受到常見失誤的影響，如客戶和業務需求之間的不一致等。業務方面的另一個重大錯誤是將數據科學視為一次性的成就，而沒有意識到它是一個連續的過程，或者將數據科學視為一個軟件開發過程，過于專注工具，而不是技能和能力。事實上，最理想的方法是模塊化系統，持續維護和改進已設計的系統。這對于醫療器械尤其如此，因為技術的創新和變化可以繼續為患者和從業者提供更好的支持和幫助。

在分析范圍內開發產品

成功的集成取決于清楚地識別數據科學的過程控制。為了設計和支持連接設備的分析，數據科學應包括明確的步驟，如分析樣品、分析驗證、分析啟用、分析消耗和分析維護等。雖然前兩個步驟是數據科學家將發揮關鍵作用的步驟，但隨后的三個步驟將最終影響項目的成功實施，并需要強有力的企業跨職能的支持。

企業在成功集成方面失敗的原因有很多，從項目管理、投資不足、無法更新或替換分析組件，到忽視安全威脅以及沒有替代計劃或退出戰略等。類似地，雖然數據不能獲得專利，但過程可以，這將保證分析的安全性。成功的數據科學實踐源于人員、流程和技術的無縫協調。而且，成功的集成取決于確定業務目標并將分析構建到連接的設備中。只有這樣，業務戰略才能從分析產品的開發演變為分析產品內部的開發。