The prior sections suggest one of t

The prior sections suggest one of the fundamental principles of data science: data, and the capability to extract useful knowledge from data, should be regarded as key strategic assets. Too many businesses regard data analytics as pertaining mainly to realizing value from some existing data, and often without careful regard to whether the business has the appropriate analytical talent. Viewing these as assets allows us to think explicitly about the extent to which one should invest in them. Often, we don’t have exactly the right data to best make decisions and/or the right talent to best support making decisions from the data. Further, thinking of these as assets should lead us to the realization that they are complementary. The best data science team can yield little value without the appropriate data; the right data often cannot substantially improve decisions without suitable data science talent. As with all assets, it is often necessary to make investments. Building a top notch data science team is a nontrivial undertaking, but can make a huge difference for decision-making. We will discuss strategic considerations involving data science in detail in Chapter 13. Our next case study will introduce the idea that thinking explicitly about how to invest in data assets very often pays off handsomely.

Kết quả (Việt) 1:

Các phần trước khi đề nghị một trong các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu: dữ liệu, và có khả năng để trích xuất các kiến thức hữu ích từ dữ liệu, nên được coi là tài sản quan trọng chiến lược. Quá nhiều doanh nghiệp quan tâm dữ liệu analytics như liên quan chủ yếu đến việc thực hiện giá trị từ một số dữ liệu sẵn có, và thường không cẩn thận liên quan đến việc kinh doanh có tài năng phân tích thích hợp. Xem như là những tài sản cho phép chúng tôi để suy nghĩ một cách rõ ràng về mức độ đến mà một trong những nên đầu tư vào chúng. Thông thường, chúng tôi không có dữ liệu chính xác phải tốt nhất làm cho các quyết định và/hoặc các tài năng ngay để hỗ trợ tốt nhất việc ra quyết định từ dữ liệu. Hơn nữa, nghĩ đến đây như tài sản nên dẫn chúng tôi đến nhận thức rằng họ được bổ sung. Nhóm khoa học dữ liệu tốt nhất có thể mang lại ít giá trị mà không có các dữ liệu thích hợp; các dữ liệu phải thường không thể đáng kể cải thiện các quyết định mà không phù hợp với dữ liệu khoa học tài năng. Như với tất cả tài sản, nó thường là cần thiết để thực hiện đầu tư. Xây dựng một đội ngũ khoa học dữ liệu đầu trang notch là một cam kết nontrivial, nhưng có thể làm cho một sự khác biệt rất lớn cho việc ra quyết định. Chúng tôi sẽ thảo luận về chiến lược cân nhắc liên quan đến dữ liệu khoa học chi tiết trong chương 13. Nghiên cứu trường hợp tiếp theo của chúng tôi sẽ giới thiệu ý tưởng rằng suy nghĩ một cách rõ ràng về làm thế nào để đầu tư vào dữ liệu tài sản rất thường pays off hậu hĩnh.

Kết quả (Việt) 2:

Các phần trước cho thấy một trong những nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu: dữ liệu, và khả năng trích xuất kiến ​​thức bổ ích từ dữ liệu, nên được coi là tài sản chiến lược quan trọng. Quá nhiều doanh nghiệp coi phân tích dữ liệu như liên quan chủ yếu để nhận ra giá trị từ một số dữ liệu hiện có, và thường không phân biệt cẩn thận để xem liệu các doanh nghiệp có tài năng phân tích phù hợp. Xem các tài sản như cho phép chúng ta suy nghĩ một cách rõ ràng về mức độ mà người ta nên đầu tư vào họ. Thông thường, chúng ta không có chính xác các dữ liệu đúng để làm tốt nhất những quyết định và / hoặc đúng người để hỗ trợ tốt nhất đưa ra quyết định từ dữ liệu. Hơn nữa, suy nghĩ của những là tài sản nên dẫn chúng ta nhận ra rằng chúng được bổ sung. Nhóm nghiên cứu khoa học dữ liệu tốt nhất có thể mang lại ít giá trị mà không có dữ liệu phù hợp; đúng dữ liệu thường không thể cải thiện đáng kể các quyết định mà không có tài năng khoa học dữ liệu phù hợp. Như với tất cả các tài sản, nó thường là cần thiết để thực hiện đầu tư. Xây dựng đội ngũ khoa học dữ liệu đỉnh cao là một công việc không tầm thường, nhưng có thể làm cho một sự khác biệt rất lớn cho việc ra quyết định. Chúng tôi sẽ thảo luận cân nhắc chiến lược liên quan đến khoa học dữ liệu chi tiết trong Chương 13. trường hợp nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi sẽ giới thiệu những ý tưởng mà suy nghĩ một cách rõ ràng về cách đầu tư vào các tài sản dữ liệu rất thường đền đáp hậu hĩnh.