随着受过正式培训的数据科学家人才的持续短缺，通过授权业务用户在不钻研代码的情况下改进和优化算法，使数据科学民主化比以往任何时候都更为关键。
使用数据科学工具解决业务问题的非技术人员通常被称为“公民数据科学家”。它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，但需要更多技术组件的支持。一种选择是提供可以重用和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和公民数据科学家之间的合作。当数据科学家的技术技能与业务用户的领域知识相结合时，结果是减少了工作量并提高了效率。从历史上看，常用的方法是提高数据科学家的技能，以了解业务问题。随着公民数据科学家的崛起，情况正好相反，商业用户配备了可扩展的机器学习和定制算法参数以满足各种需求的能力。
IQVIA现在提供全新的洞察力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，帮助产品化机器学习算法，以更快地扩展到多个治疗领域、品牌和市场。
客户360功能设计器充当了单个算法和它们运行的数据之间的接口:整理来自数据仓库或实时管道的所有信息，并根据需要部署到每个模型。它消除了对每个算法单独模型管道的需求，消除了重复工作，并提供了对数据沿路和治理的可见性，同时也使算法更容易跨团队共享和重用。
Algorithm Studio提供模板化的特定于制药的算法，使其具有更大的灵活性，例如允许业务用户轻松更改Next Best Sequence算法中包含的通道数量。它还允许对每个算法中的特定参数进行配置，以微调部署。
这些组件有助于克服实现算法可扩展性的常见挑战，例如根据市场和本地化业务规则需求的数据变化。我们的愿景是通过鼓励共同创建初始算法外壳来缩小业务用户和ML工程师之间的差距，然后可以完全由业务用户在algorithm Studio中部署。缩小这一差距可以实现更快的扩展，但也确保了数据科学家和业务用户的专业知识都能得到利用，从而实现最大程度的成功。
产品化机器学习是向授权业务用户和管理数据科学家工作量的巨大飞跃，最终目标是在整个组织中扩展和民主化数据科学。探索策划分析网页要学习更多的知识。