开发、运营、数据工程师和数据科学团队之间的脱节可能会阻碍您的组织从其 人工智能（）和机器学习（） 流程。简而言之，您可能缺少成功的 环境的最重要要素：协作。
例如，您的数据科学家可能使用 或 等工具进行 爱沙尼亚电话号码数据 处理和大数据分析，而运营和开发人员可能使用 和 进行部署和监控。他们可能都在朝着同一个目标努力，但使用不同的工具和流程来实现目标，而且很少相互交叉。
作为 ， ， 和现在 事实证明，需要实时协作、交接和工作流程透明度，才能确保开发项目成功完成并以最敏捷的方式完成。在这种环境中，团队不应该独立工作；相反，他们应该齐心协力，实现创建数据驱动应用程序的共同目标。
以下三种策略可以让您的团队更加紧密地团结在一起，并确保应用程序生产流程的安全和成功。
致力于合作
很多时候，团队都只专注于自己的工作。开发人员负责编写代码。数据科学家和数据工程师负责处理数据集。运营经理负责确保正确且尽可能安全地使用正确的工具。每个人都独立工作。