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数据科学家从流程优化策略中学到4件事

责任编辑:cres 作者:Kayla Matthews 译者:HERO |来源:salon36沙龙  2017-11-01 13:32:32 原创文章 salon36沙龙
SoundCloud公司最近的博客文章中表明,该公司最近对数据科学家和分析师的工作进行了重组和优化。其目的是帮助他们更快捷,更快乐,以及更有成效,并希望能够改善许多内部流程和运作。
 
以下详细地了解这个过程:本质上,它将整个策略分解成更小的部分或步骤——从问题定义开始,到准备,到解决方案开发,到生产准备部署,最后是验证和维护。这是一个帮助解决问题并优化其部署解决方案的过程。
 
要对此进行理解,首先需要了解SoundCloud所实施的基础和流程。
 
SoundCloud的数据系统需要什么?
 
音频分享服务平台SoundCloud在全球范围内经营,其用户每分钟将上传大约12小时的音频内容,这是在其salon36沙龙上存储和处理的数据量极大的。对于上传的每个音频文件,它必须被转码并以不同的格式存储。
 
这允许客户或观众以他们喜欢的格式下载内容,并在他们喜欢的设备上使用,例如通过标准MP3播放器的iPhone或iPod。
 
因为SoundCloud是数以百万计的艺术家,乐队,播客和音频创作者的音乐网站枢纽,它需要提供非常大的存储容量。此外,通过该服务上传的所有内容都可以通过博客,网站,社交网络,移动应用和聊天服务共享。
 
该平台的观众每天24小时在线,每周七天。这意味着流量和业绩将会有一些波动。如果多个地区同时使用该平台(如美国和英国)时,会出现极高的负荷尖峰。这意味着平台后面的团队需要能够收集所有这些用户和性能数据并使其运行。
 
SoundCloud公司工程副总裁Alexander Grosse说:“如果我们的存储器崩溃了,那将是SoundCloud业务的终结,我们必须关注平台的核心功能。”
 
而这需要数据科学家收集的数据来改进,增强和支持该产品。此外,它需要转换并提供给几乎所有人,包括那些几乎没有分析经验的人。
 
(1)首先是理解
 
在组织解决数据之前,首先要了解问题,以及采用什么解决方案来解决问题。这意味着企业必须理解业务需求,通过指标确定问题,缩小范围,以便管理。
 
例如,SoundCloud可能面临的一个问题是性能问题。一开始,它不会完全知道问题来自哪里或是什么原因造成的。在分析收集的数据并整理新的解决方案或策略之前,需要了解问题所在。
 
这将意味着收集有关流量峰值,性能和功率需求等的更多信息。这是SoundCloud的多步骤过程的准备和问题定义阶段。
 
当今世界,每一秒都在创建新的数据。Google每秒有超过40,000个搜索查询,每天约3.5亿次搜索,每年搜索12万亿次。企业需要能够选择正确的数据来实施解决方案,因为有太多需要检查的内容。
 
(2)开发解决方案或解决问题
 
在了解可部署的问题和解决方案之后,企业需要将计划付诸行动。这意味着企业需要提供一个解决方案,如果还没有,采用集思广益的各种步骤和解决方案,并观察其是否会真正工作。其原型设计本质上可以包括在内,因为它是开发和测试阶段的重要组成部分。
 
此外,可以通过同行反馈和客户响应来进一步解决复杂问题和扩展情况。对于问题可能需要定期进行维护或试验才能得出解决方案。这也不仅需要通过相关数据进行排序,而且需要首先发现和组织相关数据。如果企业做好了自己的准备,这件事就已经处理完毕。
 
(3)验证和/或部署
 
在解决方案被认为是成功之前,企业需要部署并验证其进度。更重要的是,企业需要保持维护和未来的更新,以确保其清洁,高效和工作。
 
SoundCloud使用A/ B测试和所述测试的结果来监视其所在的解决方案。这也保证了它所带来的任何东西都能满足客户的期望并使客户满意。
 
正如SoundCloud所做的那样,启用验证和部署流程来收集和分析这些数据是必要的。这不仅提高了解决问题的能力,而且提高了解决方案的准确性。
 
(4)传播与分享
 
最后,数据,解决方案和进展都需要在团队或公司内传播与分享。
 
数据科学家需要把信息以其理解的方式提供给每个人。这是至关重要的,因为数据科学家可能会查看一组数据,而不是立即知道如何以及在何处使用它。在组织中共享数据是流程的必要元素。
 
营销团队可能有权利获取客户购买的数据,并将其转化为可用于将来促销的内容。另一方面,数据科学家查看这些数据是什么,可能在哪里应用。此外,理解并将所有数据纳入组织的行动并不是他们的工作。他们需要组织起来,使其更加方便易读。
 
通过研究SoundCloud公司的优化策略,数据科学家可以简化自己的操作,并充分利用使其流程更加平稳。
 
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