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全球製造服務提供商Jabil很難找到數據科學家來利用它的數據，所以它通過公民數據科學項目在內部培養了這些科學家。幾年前，製造業服務公司Jabil坐擁著一座數據金礦，希望可以用來推動其商業決策，但卻沒有切實可行的方法來利用它。
該公司號稱在全球擁有20多萬名員工，它已經啟動了一個未來工廠計劃，希望將其在20多個國家的100多家工廠實現現代化。其目的是將數據從生產線中提取出來，對數據進行分析，並利用分析得出的見解來改進流程。但和許多組織一樣，Jabil也在努力尋找數據科學家來幫助其將數據發揮出作用。
「很長一段時間以來，我一直相信世界上很少有數據科學家，而且他們只是在四處走動，」Jabil的首席信息官Gary Cantrell說。「我們只是運氣不好，找不到這些人，也招不到他們。但從那以後，我們找到了解決方案，只是一開始對我們來說確實有點困難。」
即使可以找到數據科學家，讓他們在所需的領域專業知識上加快速度也是一個令人望而生畏的事情。Jabil的生意很複雜。它為從醫療保健到國防、計算、存儲和網絡的每個行業都提供著特定於行業的設計工程服務。它還在為電子製造和消費行業提供了製造和供應鏈服務，以及材料技術的服務。
Cantrell的解決方案是創建一個Jabil的公民數據科學項目，從具有深厚領域專業知識的專家中培養內部數據科學家。該項目為Jabil贏得了CIO 100的IT卓越獎。
「我們有很多有數學天賦的人，他們非常了解我們的業務，也非常了解我們從業務中所獲得的數據，」Cantrell說。「如果我們將其與如何使用分析的培訓相匹配，那麼我們就可以開始將其與直接解決業務問題的應用程式結合起來了。」
Cantrell與南佛羅裡達大學的合作開始於坦帕市，距離Jabil的佛羅裡達州聖彼得堡不遠。這家公司幫助Jabil開發了一套課程，能夠在16周的時間裡培訓擁有工程和數學背景的員工。
「我們開發了一個程序來系統地訓練他們對數據分析和算法的使用，不僅是開發算法，更重要的是，如何使用已有的很多算法，然後將它們應用到一個特定的業務問題中去，這是我們試圖在生產線上進行的具體改進，」Cantrell說。「我們試圖在最開始就確定幾個我們認為很有可能會成功的、會給我們帶來良好回報的關鍵項目。」
在Jabil的IT組織的領導下，這個項目已經擴展到了中國研究院和馬來西亞大學，接下來還計劃與歐洲的大學進行合作。Cantrell說，目前全世界有超過160名員工通過該項目接受了7到8個小組的培訓。該項目對所有的Jabil員工開放，但他們必須有一個真正的業務問題，相信數據科學可以幫助他們解決問題。
事實證明，這些業務問題是多種多樣的，包括:
•一個來自供應鏈和工程的團隊使用機器學習算法來自動化零部件的報價過程。零部件的預測定價模式將Jabil的報價流程周轉時間縮短了80%以上。
•來自財務和IT部門的一個團隊使用統計時間序列預測模型，將公司的應付帳款預測準確率提高到了97%。
•一個由來自財務、工程和IT部門的成員組成的團隊使用了統計技術來對一個新的工程能力進行利用率的預測，準確率為90%，這使工程工作負載的管理更加高效了。
Jabil在各個部門都培養了公民數據科學家，包括財務、人力資源、製造、供應鏈、工程和法律部門。將跨職能團隊聚集在一起的能力將使公司能夠解決更廣泛的業務問題。
「這可能是我們在過去一年半時間裡所做的兩個最大的改進:具有跨職能的特性，以及我們正在努力解決的非常具體、定義明確的業務問題。」Cantrell說。
Cantrell說，除了果斷地將重點放在解決業務問題之外，該項目成功的另一個早期因素是創建了高管級別的培訓隊伍，讓關鍵高管參加為期兩天的集中培訓項目。這幫助高管理解了這個項目，並在他們開始尋找需要用數據來解決的業務問題時獲得了他們的熱情支持。該計劃還繼續通過邀請高級管理人員在每個團隊完成該計劃時參與匯報來加強管理層的贊助。
「當管理層看到公司的問題得到了解決，得到了可以幫助他們變得更好的結果時，我們真的開始在整個執行團隊中獲得了認同和支持，」Cantrell說。「平心而論，我們在前期進行了大量的推銷。然後花了差不多三年的時間讓高管們對此感到興奮。但現在，在過去兩年的問題會是，『好吧，你在分析方面做了什麼?接下來呢?'雖然花了一些時間，但我們最終通過將其與業務聯繫起來，使信息得到了傳達，因為他們也看到了業務的價值。」
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（來源：企業網D1Net）
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