数据科学已经彻底改变了企业AI，如果提供有价值的见解，以做出数据驱动的决策，那么数据科学有很大的升级潜力。
每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。
所有的职业都会遇到一定的障碍或挑战，数据科学家的角色也不例外。许多企业未能充分利用数据科学家，将其置于错误的角色或不提供必要的要求。根据LinkedIn，当今数据科学家的十大技能包括机器学习、大数据、数据科学、R、Python、数据挖掘、数据分析、SQL、MatLab和统计建模。大多数数据科学家都可以在他们的电脑中运用这些技能;然而，这些技能还不足以让他们担任正确的角色以实现最佳的业务增长。
下面来探讨一下，当今数据科学家面临的共同挑战。
1、为智能企业AI准备数据
数据科学家最重要的功能是识别和准备正确的数据。根据CrowdFlower的一项调查，近80%的数据科学家每天都在清理、组织、挖掘和收集来自不同数据集的数据。在这里，对数据进行彻底检查，然后对其进行分析和进一步工作。这是一个非常艰苦的过程，76%的数据科学家认为这是他们工作中最糟糕的部分之一。数据之争要求数据科学家在维护日志以防止系统中的数据重复的同时，在不同的平台上以不同的格式和代码精简TB级数据。
克服这一问题的最佳方法是采用基于人工智能的技术，让数据科学家在其功能上保持敏锐和更强大。增强学习是另一种多功能的企业AI工具，可以帮助和协助数据准备，并提供对手头问题的见解。
2、从多个来源生成数据
组织以各种格式从不同的应用程序、软件和工具获取数据。对于数据科学家来说，处理大量数据是一个巨大的挑战。这个过程需要手动输入和编译数据，这非常耗时，并且可能导致重复或错误的决策。当数据被适当地用于企业AI的最佳功能时，它可能是最有用的。
企业可以建立具有集中平台的智能虚拟数据仓库，将所有数据源集成到一个地方。可以对来自中央存储库的数据进行控制或加重处理，以满足和提高企业的效率。这个简单的修复方法可以有效地节省数据科学家所需要的宝贵时间和精力。
3、识别业务问题
问题识别是稳定运行的一个重要方面。在构建数据集和分析数据之前，数据科学家应专注于识别与企业运营相关的关键问题。在设置数据集之前，有必要找到问题的根源，而不是跳到机械的方法。
数据科学家可以在启动任何分析过程之前维护受监管的工作流程。工作流程必须考虑到所有业务利益相关者和关键方。特殊的仪表板软件提供了一系列可视化小部件，可用于使数据对企业更有意义。
4、将结果传达给非技术利益相关者
数据科学家的角色与业务策略相一致，他们的基本目标是改善组织中的决策。数据科学家面临的最大挑战是与企业高管沟通他们的结果或分析。大多数管理者或利益相关者都不了解数据科学家使用的工具和设备，因此，为了通过企业AI实现模型，向他们提供正确的基本理念至关重要。
数据科学家需要采用一些概念，比如数据讲故事，为他们对概念的分析和可视化提供强有力的叙述。
5、数据安全
快速升级使组织转向云管理来存储其重要数据。云存储受到网络攻击和在线欺骗的威胁，使机密数据容易受到外界的攻击。为了防止这些网络攻击，已经实施了严格的法规来保护中央存储库中的数据。新的指导方针迫使数据科学家绕开这些新规定，使他们的工作变得更加复杂。
为了克服对安全的威胁，组织必须安装高级加密和机器学习安全系统来保护数据。这些系统必须遵守所有安全规范，旨在避免耗时的审计，以提高运营效率。
6、高效协作
数据科学家通常与数据工程师一起为组织开展相同的项目。那么良好的沟通渠道是必不可少的，以消除任何冲突。组织机构应采取措施建立良好的沟通渠道，以确保双方团队的工作流程匹配。企业还可以设立一名首席执行官来监督两个部门是否在同一条线上工作。
7、非特定KPI指标的选择
有一种误解，认为数据科学家可以独自完成大部分工作，并为组织面临的所有问题提供现成的解决方案。这给数据科学家带来了巨大的压力，也降低了其的工作效率。
对于每个组织来说，有一套确定的指标来衡量数据科学家提出的分析是至关重要的。此外，他们必须检查这些指标对业务运作的影响。
数据科学家的工作是一项具有挑战性的工作，因为有各种的任务和要求。然而，其是当今市场上需求量最大的工作之一。数据科学家面临的问题可以轻松地减少，以提高企业AI在苛刻的工作环境中的生产力和功能。
