Duncan Bain 领导着苏格兰电力（Scottish Power）在英国能源零售领域的一支由 15 名数据科学家组成的团队。英国能源零售业务极其复杂且竞争激烈，数据科学团队必须提供洞察，支撑业务决策，确保 Scottish Power 保持竞争力。
四年前，Scottish Power 将其数据团队集中化，通过整合多个学科——数据科学、数据工程、报告、客户洞察与市场研究——以更快速地应对业务挑战。
英国能源零售中的数据科学业务挑战
数据科学团队为零售组织的其余部分提供支持——包括销售、服务、市场营销，以及如锅炉保险等增值产品——他们交付的模型涵盖流失预测、潜在客户获取与归因等各类场景。
他们专注的一个项目是为英国智能电表计划做数据科学组织层面的准备。英国政府拥抱物联网并要求在 2020 年底前为每个家庭和小型企业安装智能电表，而负责落地的是零售公司，而非网络运营商。消费者可免费申请安装智能电表，但零售能源公司需要说服消费者选择自己而非竞争对手。
“我们的直接竞争对手大约有 80 家，规模各异，销售的都是同一种核心商品。因此，就业务挑战而言，我们更像移动通信服务商或零售银行。”
智能电表计划面临多项数据科学挑战：
- 路径优化：数据科学团队帮助确定分布在各地的签约智能电表工程师和安装人员的高效部署。
- 技术约束：地理位置与房屋的物理结构会影响智能电表能否安装以及能否按预期运行。
- 营销细分：数据科学团队与市场团队合作进行活动细分，以实现回报最大化。
- 安装管理：2020 年智能电表计划的截止期即将到来，若未达成年终安装目标，Scottish Power 可能会被罚款。
提升多元团队技能的挑战
数据科学团队由经验与技术能力各不相同的成员组成。员工背景多样，涵盖天文学、量子物理等领域。
“我们始终意识到，不希望团队变成回声室。存在分歧是好事，因为那是推动事情前进的方式。”
Scottish Power 有意招募多元化人才，因为他们重视不同观点所带来的创新。但他们也面临着如何快速提升新员工技能，并在不断扩大的团队中建立强有力技能基线的挑战。
DataCamp 是灵活且可扩展的培训方案
由于英国能源零售行业竞争激烈，数据科学团队几乎没有空档，他们持续构建模型以推动业务洞察。只有在冲刺间隙等待构建完成时，才有时间投入到持续学习中。DataCamp 让每位团队成员都能在自己方便的时间学习。
“变革速度非常快，开发节奏也非常快，因此很难固定挤出培训时间。最大的好处在于灵活性。这关乎让他们有能力在这一学科中自我发展，并最终让自己更有价值。”
Duncan 通过团队的产出、反馈与个人成长来衡量成功。随着团队扩张，他计划创建自定义的 DataCamp 学习路径，以帮助新成员顺利入职。
他的团队认为 DataCamp 对于构建核心数据科学技能非常有用。他们尤其看重我们的 Python 课程，从中夯实了机器学习技术与神经网络方面的基础能力。
“DataCamp 正在帮助我的团队将他们在 SQL、SAS 和 R 上的部分技能迁移到 Python，以及我们在云端所构建的内容上。”
Duncan 计划很快将 DataCamp 引入数据工程团队。他们与数据科学团队的历程相似，许多人来自传统数据仓库背景，需要在 Python 等新技术上建立技能与实践经验。
如果您也在为数据科学或分析团队寻找灵活且可扩展的培训方案，欢迎访问 datacamp.com/business 了解更多信息。点击此处预约平台演示。
Duncan Bain 领导着苏格兰电力（Scottish Power）在英国能源零售领域的一支由 15 名数据科学家组成的团队。英国能源零售业务极其复杂且竞争激烈，数据科学团队必须提供洞察，支撑业务决策，确保 Scottish Power 保持竞争力。
四年前，Scottish Power 将其数据团队集中化，通过整合多个学科——数据科学、数据工程、报告、客户洞察与市场研究——以更快速地应对业务挑战。
英国能源零售中的数据科学业务挑战
数据科学团队为零售组织的其余部分提供支持——包括销售、服务、市场营销，以及如锅炉保险等增值产品——他们交付的模型涵盖流失预测、潜在客户获取与归因等各类场景。
他们专注的一个项目是为英国智能电表计划做数据科学组织层面的准备。英国政府拥抱物联网并要求在 2020 年底前为每个家庭和小型企业安装智能电表，而负责落地的是零售公司，而非网络运营商。消费者可免费申请安装智能电表，但零售能源公司需要说服消费者选择自己而非竞争对手。
智能电表计划面临多项数据科学挑战：
提升多元团队技能的挑战
数据科学团队由经验与技术能力各不相同的成员组成。员工背景多样，涵盖天文学、量子物理等领域。Scottish Power 有意招募多元化人才，因为他们重视不同观点所带来的创新。但他们也面临着如何快速提升新员工技能，并在不断扩大的团队中建立强有力技能基线的挑战。
DataCamp 是灵活且可扩展的培训方案
由于英国能源零售行业竞争激烈，数据科学团队几乎没有空档，他们持续构建模型以推动业务洞察。只有在冲刺间隙等待构建完成时，才有时间投入到持续学习中。DataCamp 让每位团队成员都能在自己方便的时间学习。
Duncan 通过团队的产出、反馈与个人成长来衡量成功。随着团队扩张，他计划创建自定义的 DataCamp 学习路径，以帮助新成员顺利入职。
他的团队认为 DataCamp 对于构建核心数据科学技能非常有用。他们尤其看重我们的 Python 课程，从中夯实了机器学习技术与神经网络方面的基础能力。
Duncan 计划很快将 DataCamp 引入数据工程团队。他们与数据科学团队的历程相似，许多人来自传统数据仓库背景，需要在 Python 等新技术上建立技能与实践经验。
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