در دنیای امروزی که پیچیدگی‏ نرم‌‏افزار‏های تولیدی افزایش یافته و فناوری‏‌های دگرگون‏‌ کننده مانند رایانش ابری و اینترنت اشیاء روال ‏‌ها و روش ‏‌های کلاسیک تولید نرم‏‌افزار را دچار مشکل کرده‏‌اند، DevOps می‌‏تواند سازمان‏‌های پیش‏رو را در مواجهه با این‏گونه چالش‌‏ها توانمند‏ ساخته و کیفیت خدمات ارائه‏‌شده توسط واحد‏های فاوا را در سازمان‏‌های بزرگ از دید راهبردی و تاکتیکی افزایش دهد. DevOps با تکمیل منافع حاصل از استفاده از فرآیند‏های چابک تولید نرم‌‏افزار و بهره‏‌مندی از مفاهیم جدید مانند یکپارچه‌‏سازی مستمر (Continuous Integration) و تولید مستمر (Continuous Development) باید در جعبه ابزار هر مدیر و کارشناس حوزه مهندسی نرم‏‌افزار و فناوری ارتباطات و اطلاعات قرار گیرد.

دانشمند داده فردی است که می تواند با پرداختن به سؤالات نامحدود و دگرگون پذیر و استفاده از دانش خود در مورد آمار و الگوریتم های پیشرفته، ارزش زیادی را خلق کند. تحلیلگر داده بر درک و فهمیدن داده ها از دیدگاه و چشم انداز گذشته و حال متمرکز می شود، در حالی که دانشمند داده بر تولید پیش بینی های معتبر و قابل اتکا برای آینده تمرکز می کند.

دانشمند داده با استفاده از روش های یادگیری نظارت شده نظیر طبقه بندی(Classification) و رگرسیون(Regression) و  روش های یادگیری نظارت نشده نظیر خوشه بندی(Clustering)، شبکه های عصبی(Neural Networks) و تشخیص ناهنجاری(Anomaly Detection) بینشهای پنهان و مدل های یادگیری ماشین را کشف می کند.

آنها اساساً در حال آموزش مدلهای ریاضی هستند که به آنها امکان می دهد الگوهای بهتری را شناسایی کرده و پیش بینی های دقیقی را به دست آورند.

موارد زیر نمونه ای از کارهایی هستند که دانشمندان داده انجام می دهند:

• ^{ارزيابي مدل هاي آماري براي تعيين اعتبار تحليل ها}
• ^{استفاده از یادگیری ماشین برای ساخت الگوریتم های پیش بینی بهتر}
• ^{تست و بهبود مداوم دقت مدلهای یادگیری ماشین}
• ^{تصویرسازی داده ها برای خلاصه کردن نتایج تجزیه و تحلیل پیشرفته}