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如何交付成功的数据科学咨询项目
关于如何成功开展数据科学咨询项目并建立持久客户关系的关键建议图片由作者使用 DALL-E 生成引言我并不羞于这么说：数据科学咨询并不总是那么容易！它可能很残酷——尤其是在高层，当您需要创造销售以保持竞争力时。即使让客户满意是您的首要任务，但对于数据科学项目来说，做到这一点并不总是一件容易的事。回顾十多年来提供数据科学和数据工程项目的经历——其中大部分是作为顾问——我看到项目为客户带来了令人难以置信的价值，但我也看到项目跌跌撞撞，结果平庸，通常是由于计划不周、期望不一致和技术困难。很明显，成功的数据科学咨询不仅仅是成为 Python 和 R 奇才——在 Hackerrank 数据科学编程竞赛中取得优异成绩；它比这更深层次，能够在项目交付成果中融合策略、技术和分析。在本文中，我将从成功和具有挑战性的项目中汲取见解，并说明数据科学咨询如何与管理、IT 和分析咨询相交叉。通过了解这些更传统和更成熟的咨询角色之间的差异和相似之处，我们可以更轻松地了解如何在数据科学项目中提供持久且有影响力的解决方案
来源:走向数据科学成功数据科学咨询的关键见解
鉴于数据科学咨询与其他咨询类别之间的上述相似之处和不同之处，我们自然会问，我们如何调整方法，以确保项目的长期成功和可行性。除了质量交付、及时的项目交付和强大的利益相关者管理等显而易见的要素外，还有哪些其他要素需要到位才能取得成功？
确保稳健的数据产品
虽然管理咨询通常侧重于即时的组织变革和一次性交付，但数据科学咨询需要从长远的角度来看待稳健性和可持续性。这会带来一些后果。您可以而且将会根据您工作的持续表现来接受评判，并且应该采取措施确保您不仅在交接时，而且在未来几年内都能提供良好的结果。（这类似于 IT 咨询，其中持续的性能和维护至关重要。）
例如，我构建的数据产品已经投入生产超过 6 年了！我已经看到了数据管道不够稳健的直接影响，导致系统崩溃和错误的模型结果。我还看到模型变量和标签随着时间的推移而显着漂移，导致系统性能下降，在某些情况下甚至完全错误的见解。
我知道这显然不是最吸引人的话题，在预算紧张、时间紧迫的项目中，很难说服人们在稳健的数据管道和变量漂移监控上花费额外的时间和资源。但是，我强烈建议您花时间与您的客户讨论这些主题，将它们直接集成到您的项目时间表中。
- 关注长期可持续性。- 实施强大的数据管道。- 持续监控模型和变量漂移。