在這個數據大爆發的時代,網路上各式各樣的資料成了企業背後的大金庫。有了使用者資料就能針對受眾精準投放廣告,進而增加產品銷售率的提升,然而,對於數據庫來說,這只是最簡單的應用方式。

要跟上時代潮流,各大公司的決策者們都逐漸開始朝這條隱藏金礦路開採,就如同一般的礦脈一樣,不下手挖掘,是永遠也無法找到黃金的。

因此專業於處理並解析資料的資料科學家成了炙手可熱的新寵兒,許多企業決策者們都意識到倘若讓專業的資料科學家來輔助公司,絕對能幫企業營運挖出黃金。

然而,即使有了這個念頭,黃金卻不是那麼容易找到。先不論資料科學家的數量遠小於市場上需求的人數,企業決策者們跟資料科學家的互動模式才是真正創造出產值的關鍵

企業決策者與資料科學家要達成一定的共識

剛進入這個領域的企業家們常會遇到一個問題,為什麼收集了這麼多資料,卻沒辦法快速的發現增加產值的方式?正如金礦一般,這些礦石不可能全是黃金,一定有很大一部分是普通的石頭。而若是企業家們在礦脈中挖了兩個小時沒挖到黃金就放棄,那才是資料科學失敗的主要原因。

「溝通、分工、儲備、互相理解」是實現資料科學化成產值的四大面向,若是企業決策者與資料科學家能在這些面向中達成共識,就能提高利用資料增加企業產值的可能性。

分析必學之 SAS、 Python 和 R 等程式語言、軟體、資料型態越來越多,分析模型可以存成各種檔案類型,檔案、格式五花八門!

資料科學家不必頭痛!收集稀有寶物,就能打倒數位轉型一路上遇到的各路大魔王

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入職前溝通:快速融入產業、加速找出癥結

讓資料科學家最力不從心的從來不是分析不出成果,而是找不到老闆要的成果。多數的資料科學家都是專精於「資料」,因此當他們受僱於企業進行產業相關的資料分析時,若是他們沒有對這個產業有足夠的認知,很有可能會在資料分析時跑錯方向

因此企業決策者在僱用資料科學家時應盡可能的讓他們理解這個產業,才能加速資料科學家們上手的時間。

科學家與工程師分工:不要用牛刀來殺雞!

在初步踏入用資料提高產值的領域時,企業們自己也不知道什麼樣的資料會派上用場,因此常將所有的資料直接全部丟給資料科學家。雖然讓資料科學家們能夠擁有資料的權限固然是好,但如此一來卻會讓他們將多數的時間花在整理資料上,而整理資料事實上是資料工程師就能執行的工作。

在資料科學家短缺的時代,讓資料工程師們將資料整理好後交給資料科學家進行分析,才是最有效率的工作模式。

另外,比起利用資料科學來增加產值,資料處理的工程學其實已發展了好一段時間,因此除了僱用資料工程師整理資料,利用現成模組化的資料處理工具也不失為提升效率的好方法。

在礦坑中挖黃金,你的黃金儲存庫準備好了嗎?

另一個企業決策者常犯的錯誤,是想利用資料分析找出新的產業模式以增進產值,卻沒有開放空間給新的產業模式。當企業雇用了資料科學家,就應該要有資料科學家會為企業帶來新氣象的準備,因此除了乾等著資料科學家能挖出什麼寶藏,預先儲備好空間及時間讓新的產業模式可以運作,才能真正的實現資料科學的價值

新員工新領域,為什麼還在用舊的工作模式?

如同前述提到的,資料科學家多數沒有自家企業的背景知識,更不懂何謂企業的傳統工作及決策模式。資料科學家的存在目的就是挖掘出這個產業還未被發現的寶藏,作為一個寶藏獵人,工作方式可不是「工作項目一完成,進入工作項目二」如此簡單的線性模式,而是進階版的陣列模式

使用陣列式工作法,可以讓資料科學家同時針對多項可能的產業路線進行分析,找出最適合企業的寶藏。因此,在採用資料科學這個新的增加產值的模式時,決策者及資料科學家們也應互相理解、了解何謂對對方最好的工作方式

資料來源:Forbesindeed;首圖來源:unsplash