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使用数据目录提高数据科学家的生产力

Posted: Mon Mar 24, 2025 5:01 am
by bitheerani42135
美国数据科学家的平均工资 接近 13 万美元,随着具备必要技能的人才短缺,这一数字必将攀升 。面对如此高额的投资,任何公司都希望从技能投资中获得最大价值,但据大多数人称,数据科学家通常将 80% 的时间花在查找和组织数据的日常单调任务上。

内容
为什么数据目录是解决方案
目录如何减轻数据科学家的负担
更严格的隐私规则使数据目录变得更加重要
他们别无选择。企业积极采用数据湖,但如果 爱沙尼亚电报数据库 没有良好的治理和质量控制程序,这些数据湖很快就会变成数据沼泽。重复、不一致、遗漏、数据质量问题、格式不兼容、可接受的使用政策和权限问题只是数据科学家必须克服的一些障碍,以便整理信息,以便进行分析并找到对业务至关重要的见解。

前提是他们首先能找到数据。在许多组织中,数据孤岛多年来不断壮大,使得重要数据难以追踪或无法追踪。即使数据科学家能够找到正确的信息,他们也可能需要等待数周才能让所有者提供这些信息。然后开始进行纠正错误、协调格式、填补空白和解决冲突的艰苦工作。毫不奇怪,这些繁重的工作会占用昂贵的数据科学家的大部分时间。