随着正式培训数据科学家的人才短缺，通过授权企业用户能够完善和优化算法而不研究代码来使数据科学民主化比以往任何时候都更为重要。
使用数据科学工具来解决业务问题的非技术人员通常称为“公民数据科学家”。他们提供了数据科学家可能缺乏的行业经验和本地业务知识，但需要提供更多技术组成部分的支持。一种选择是提供可以重复使用并针对不同用例进行调整的算法模板。
组织意识到，扩展数据科学的关键是增加数据科学家与公民数据科学家之间的协作。当数据科学家的技术技能与企业用户的领域知识相结合时，结果是降低了努力和提高效率。从历史上看，普遍的方法是使数据科学家了解业务问题。随着公民数据科学家的兴起，企业用户配备了可扩展的机器学习，并且能够自定义算法中的参数以满足各种需求。
IQVIA现在提供新的Insight驱动的全渠道加速器，包括我们的客户360功能设计师和算法工作室，可帮助生产机器学习算法，以更快地扩展到多个治疗领域，品牌和市场。
客户360功能设计器充当各个算法之间的接口及其运行的数据：从数据仓库或实时管道中汇总所有信息，并根据需要部署到每个模型。它消除了每个算法的单个模型管道的需求，以删除重复的工作，并为数据谱系和治理提供了可见性，同时还使算法更易于跨团队共享和重复使用。
算法工作室提供了模板特定的算法，可实现更大的灵活性，例如允许企业用户轻松更改下一个最佳序列算法中包含的频道数量。它还允许为每种算法中的特定参数进行可配置，以微调部署。
这些组件有助于克服实现算法扩展性的共同挑战，例如按市场和局部业务规则要求进行数据变化。我们的愿景是通过鼓励初始算法壳的共同创建，缩小业务用户和ML工程师之间的差距，然后可以完全由算法工作室中的业务用户部署。缩小此差距可以更快地扩展，但也确保了数据科学家和业务用户的专业知识，以最大程度地提高成功。
生产化的机器学习是迈向授权业务用户和管理数据科学家的工作量的巨大飞跃，以最终的目标使整个组织的数据科学扩展和民主化。探索精心策划的分析网页了解更多。