数据科学家和技术协同工作

在这个知识自动化的新时代，成功的商业战略通常依赖于使用熟练的数据科学家来增强新技术提供的进步

这项技术不会取代人。事实上，它将通过释放未来数字劳动力的潜力来提升人才。

因此，对于跨资产密集型行业工作的数据科学家，以及他们所服务的制造商和运营商而言，简化的数据流程和日益自给自足的技术不被视为*胁，而是至关重要，这是一个提高技术工人为数据科学应用和大型项目提供的价值的机会。

使团队能够发挥其潜力

随着人工智能和高级自动化的加速推广，组织需要使用这些技术来更好地定义员工的角色，并为他们增加价值。资产密集型制造商和运营商需要确保工程师有明确的工作职能，发挥他们的优势，内部数据科学家有自由和灵活性为业务增值。

与此相一致，必须允许数据科学家通过使用先进技术，在为组织带来成功方面发挥作用，帮助他们简化工程和维护流程。

今天的数据科学家需要理解，技术可以充当盟友。工业人工智能解决方案可以以以前无法实现的方式从工程师和分析师那里获取知识。这对于正在数字化转型的行业来说尤其关键，因为随着工人退休，大量的知识将离开劳动力市场。这种知识获取将支持数据科学可以建立的学习平台，补充组织内分析师的角色，而不是*胁他们。

提高数据科学家角色的价值

最终，知识自动化技术应该使数据科学家能够专注于更具战略性的计划，积极丰富数据科学家的角色。例如，内置传感器可以精确地标记软件中的异常或潜在错误，为数据科学家进行大规模改进提供清晰的信息。

高级管理人员必须改变他们的思维方式，开始为数据科学家提供机会，让他们从事可能产生更广泛、更深远影响的项目。区分工程师应该解决的小问题和数据科学家负责的首要挑战也有助于定义工作角色。

另一个可以获得显著商业利益的思维方式变化是组织的项目方法。仅基于概念验证或项目规模的实施很少产生最大影响。更大规模的推广通常会带来更快的投资回报，尤其是与有限的内部数据科学项目相比，这些项目可能在几个月内无法实现价值。构建、调整和部署数据科学模型所需的时间往往是追求内部方法的组织面临的最大挑战，而且扩展并不容易。

更清晰的定义提供了更多的机会

在这方面，通过与第三方提供商或合作伙伴提供的打包外包解决方案并肩工作可以发现巨大的优势，因为它通常可以通过易用性、可扩展性和部署速度带来更快的价值实现。随着对其角色和职责的进一步明确，数据科学家可以利用这项技术对流程和复杂工作流进行增强，从而帮助改变整个组织的工作模式。

换言之，随着科技建立了坚实的基础，数据科学家们有了更多创新的自由，并充分发掘了他们的知识和专长，为制造商和运营商以及整个行业提供附加价值。