随着全球数据总量快速增长、计算资源不断扩张，数据科学已然成为商业活动中复杂计算场景的“助推器”，它所创造的商业价值使其逐渐在全球各大企业中占据了重要地位。
针对这一独特现象，沃尔玛便将尿布和啤酒放置在同一个区域，以方便顾客快速采购，这一策略使沃尔玛获得了巨大的销售收入。这就是历史上经典的“尿布与啤酒”案例，体现了早期数据分析在零售行业的商业价值。
数据科学渗透于各行各业，在商业活动中通常需要各部门的通力合作，一起完成以下三大模块的任务：
因此，数据科学在商业中的实践与发展由商业理解、数据平台与分析计算三部分相辅相成，通过学习和挖掘数据中的有效信息来帮助企业做出更完善、更精准的决策。
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2017年，MIT斯隆管理学院在发布的文章《Reshaping Business with Artificial Intelligence》中提到：经全球范围的调查，大约有85%的企业相信人工智能（AI）能使其获取或维持他们在市场中的竞争优势，然而大约只有20%的企业将 AI 广泛地运用到了他们的商品或业务流程之中，并且不足39%的企业拥有一套完整的 AI 策略与流程。
因此，尽管绝大部分企业都意识到数据科学的重要性，但是他们并未开辟将数据科学与其业务结合起来的有效路径，并且部分企业错误地将数据科学纳入到程序员的工作范畴，未厘清软件开发与模型搭建之间的本质区别。模型搭建在数据科学的生命周期中起到了重要的一环，本质上，模型的体系主要是通过运用数学知识(如监督学习、非监督学习、强化学习等算法)处理大量数据来搭建的。
一套科学、标准的数据科学流程对于企业来说至关重要，而每个企业的数据科学流程又略微不同。企业会根据自己的商业特色打造适合自己的数据科学流程。在这里，我们将介绍一套完整、全面的数据科学流程以供大家参考，其主要涉及到以下四大任务模块：
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产品管理模块
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数据工程模块
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数据科学模块
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机器学习工程和 MLOps 模块
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产品管理模块是这套数据科学流程中的第一个步骤，涉及到多种跨职能的团队合作，其中主要包括业务人员、数据工程师、数据科学家、商业分析师等角色。在这个模块中，大家通常会在项目初期一起确定商业问题、提出解决方案并制定详细的工作计划。在工作计划里，数据工程师和数据科学家需要根据业务人员和商业分析师提供的商业环境信息，深入理解需求，确定符合条件的数据源并保证其可用性。数据科学家还需要根据需求确定最优模型，其中包括模型所需要的资源、环境和依赖包等。
由于大部分数据科学项目的流程都是高度迭代的，一些优秀的企业在产品管理阶段会对迭代进行有效的调整，将迭代过程对最终目标的影响降到最低。与此同时，企业也会对数据科学项目的流程进行拓展探讨，使其可以根据未来的项目计划缩减或扩展，持续服务于数据驱动的业务运营。
在数据工程模块中，主要由数据工程师来负责对数据进行一系列的操作，为建模提供数据和相应的技术支持，如数据管道和平台事务管理。在与项目参与的各方确定了符合条件的数据源后，数据工程师一般通过以下五个步骤来形成一个完整的数据生命周期：
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数据收集阶段： 数据工程师通过直接或间接的方式去生产或收集数据。
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数据处理与分析阶段： 在收集到数据集之后，数据工程师需要对这些数据进行清洗和格式的转换，并对这些数据进行处理。
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数据描述与组织阶段： 在处理完数据之后，数据工程师需要对数据文件进行命名、格式标准化、版本控制以及元数据创建等。
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数据储存阶段： 在数据储存阶段，主要的目标是使数据长期保存而不被丢失。一般可通过离线储存或在线储存两种方式保存数据。
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数据发布或共享阶段： 在数据发布或共享阶段，数据工程师需要建立数据管道以方便数据科学家和商业分析师调用相关数据。
数据科学模块主要以模型为中心，由数据科学家主导。在模型实验阶段，数据科学家将数据导入至数据平台工作区，结合商业理解，使用各类编程语言（如 Python、Java、C++ 等）搭建最符合项目需求的模型，随后进行微调优化，并记录模型的参数和指标。在构建模型的过程中，选择合适的算法对预测项目的结果来说至关重要，以下是三种最常用的算法类型：
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监督学习（Supervised Learning）： 机器学习的一种方法，从有标记的训练数据中推导出预测函数，并以此函数预测新的实例。函数的输出值可以是一个连续的值，也可以是一个分类标签。
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非监督学习（Unsupervised Learning）： 机器学习的一种方法，从无标记的训练数据中推断内在结构，自动对输入的数据进行分类或分组。
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强化学习（Reinforcement Learning）： 一种通过试错学习决定下一步行动方案的学习任务，努力使回报最大化。
在生产环境中，许多数据科学相关的模型已经得到了大范围的应用，并获得了巨大的成功。比如在社交软件场景下，当某用户点赞时，模型会对点赞的内容进行分类。如果点赞的内容与篮球相关，模型会将该用户纳入与篮球特征相关的子集中，并以此来向该用户推送相关广告。对经营社交软件的企业来说，广告收入是其利润的重要组成部分。这一类根据用户喜好推送广告的模型不仅增加了用户粘性，在提升用户使用感的同时也给企业带来了不菲的经济效益。
在模型开发阶段，数据科学家会对模型进行开发、训练和测试。在这个过程中，数据科学家需要充分理解模型特征、测量和分析模型的结果，保证模型的公平性和稳定性以及应对新数据的能力。
在机器学习工程和MLOps模块中，数据科学家通过导入数据工程相关的依赖包建立数据管道，并采用机器学习运维（MLOps）实现模型的自动化进程，其中包括自动验证数据、训练以及预测等。在模型达到项目预期效果后，数据科学家联合 MLOps 团队建立 API，将模型部署到应用程序中投入生产环境下使用，并根据具体的业务需求实时做出预测。在此过程中，机器学习工程和 MLOps 会对平台、系统以及模型的表现进行持续性地监督，预防模型在自动化进程中出现差错。如果监测到任何与模型应用相关的问题，MLOps 团队会先尝试调研和解决，如有必要再联系相关团队进行分析和处理。
在大数据领域的发展历程中，逐渐衍生出了许多成熟且广泛使用的平台与工具。与此同时，云计算技术生态发展不断成熟，企业上云步伐不断加快，云计算发展也成为大势所趋。数据科学作为一门紧跟大数据时代潮流的前沿科学，旨在借助云平台的算力资源更为有效地学习数据、处理数据以及构建模型，从而最大程度地发挥数据中潜在的价值。这其中经常使用到的平台与工具包括：
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数据平台： AWS、GCP、Snowflake、Databricks、PieCloudDB 等。
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分析计算工具： Excel、Python (Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn、Tensorflow) 等。
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商业智能工具： Excel、Power BI、Tableau、帆软等。
为了助力企业更好地实现数据科学在商业领域的价值，OpenPie 在打造云原生数据库产品 PieCloudDB Database 的同时，特别设立了数据科学团队，为企业提供专业的数据科学服务，使用户可以通过PieCloudDB完成数据生命周期内的一系列数据操作。OpenPie 旗下的数据科学服务（Data Science Lab）为企业设计以数据驱动的业务场景框架，赋能企业实现 AI 和机器学习、商业智能等价值创造，凭借 PieCloudDB 云原生数据库的强大功能、团队专业的数学模型方法论和技术，让企业真正专注于从海量数据和高速计算中挖掘数据本身的价值。
参考资料：
