数据科学家的难题

数据科学家想要充分发挥所长,依赖于集成的端到端软件解决方案。

作者: Yoram Barak博士,Ilias Iliopoulos博士
The Data Scientist Conundrum

要想成为一名数据科学家,你需要一段重要的跨学科旅程;除了数学、统计学、计算机科学(例如编程、数据库等)所需的培训外,还需要对建模的系统有基本的了解。 要成为该领域的专家,需要多年的正规培训和在职培训。 数据科学家在制造业的生产线上被大量雇佣,以识别问题进而提高整体的生产效率。 此过程的第一步是从众多不同来源中提取数据,并将其转换为更易于理解的格式以进行建模。 行业领导者长期以来一直认为,数据争论非常耗时且非结构化,无法满足整个制造业中来自客户的许多质量需求[1],[2]

为了减轻数据科学家身上的数据争论负担,我们推出了 SmartFactory Rx® 数字平台,该平台通过提供易于使用、高度可配置的最小代码环境以及与许多常见数据源(包括文本文件)的已建立连接器来应对这一挑战。 通过这种方式,减轻了提取、传输、记录(ETL)和数据语境化的工作,因此数据科学家可以更有效地利用时间来监控和获取洞察,并优化他们负责的流程。

ETL和语境化的初始阶段只是数据科学家工作中承担的冰山一角。 数据科学家在当今许多生产线设置中面临的其他挑战通常如下:使用多个软件包进行数据收集和分析(取决于数据源)并解决各种连接和集成挑战。 (图1A)。 这些挑战导致数据科学家依赖于IT技术提供支持,并削弱了数据科学家从数据中快速提取补充价值的能力。

因此,获得高度集成的软件解决方案,如 SmartFactory Rx 自动化数字平台,使制造商能够连接数据孤岛并提高数据科学家(图 1B)快速掌握有价值的数据洞察的能力。

Figure 1A
图1A:行业常见做法:MES = Management Exc. System, PI = Process Information, BAS = Building Automation system, LIMS = Lab Information Management System
Figure 1B
图1B:SmartFactory Rx为数据科学家提供一站式服务,以快速将数据金字塔提升到更高级的分析。 我们的SME服务为客户提供一流体验。

了解更多我们为制药数据科学家提供的解决方案

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