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企业数据科学修炼指南(2018 年版)

2018/1/19    来源:数据分析网    作者:佚名      
关键字:企业数据  数据分析  
“数据分析”究竟是怎样一种能力?美国大数据专家Bernard Marr认为,有六项能力,是这其中最基本的、不可或缺的技能模块。
    云计算的实现,让我们迎来了大数据时代。与此同时,与大数据相关的职业也日益火爆。我们意识到,数据分析能力已成为企业的核心竞争力之一。然而,“数据分析”究竟是怎样一种能力?美国大数据专家Bernard Marr认为,有六项能力,是这其中最基本的、不可或缺的技能模块。
 
    分析能力
 
    在六项基本能力之中,首当其冲的就是分析能力——这项能力,可以帮你理解你所拥有的那些海量数据。
 
    它包括:
 
    * 确定与问题具有相关性的数据的能力;
 
    * 解读数据、获得答案的能力。
 
    如果你善于发现模式,在因果之间建立联系,在帮助你把“企业数据”转化为“可操作的计划”方面,这些能力将非常宝贵。
 
   在“发现模式”方面,可视化是非常有力的工具
    在“发现模式”方面,可视化是非常有力的工具
 
    创造力
 
    数据科学是一个新兴领域,对于企业应当如何使用数据没有硬性规定,也没有捷径可循。这意味着,具备“不断提出新的数据收集、解释、分析以及提取策略方法的能力”,将十分有价值。
 
    未来,企业的“数据明星”将是那些有能力找到新数据来解决业务问题、并提出新的数据应用分析方法的人。
 
    企业数据科学修炼指南(2018 年版)-数据分析网
 
    《知识、经验与创造力》经验可以统合知识,创意则可以让知识焕发新生命 作者:Sebastian Yuen
 
    数学和统计学
 
    优质、“老派”的数据处理方式依旧重要——也就是作为基础的数学与统计学。尽管在大数据战略中,非结构化数据的比例越来越大,但是,大量被收集、存储、并准备进行分析的信息,依然采用的是数字的形式。
 
    即使在处理非结构化数据时,目标也往往是将数据元素(如邮件、社交媒体信息等等)简化至可以量化的数字,以便从中得出明确的结论。这意味着具备强大的数学或统计学背景,将有助于企业更好地拥抱大数据。
 
 使用ETL工具对数据进行采集、转换与存储,背后也离不开数学与统计学的支持
    使用ETL工具对数据进行采集、转换与存储,背后也离不开数学与统计学的支持
 
    计算机科学
 
    计算机是大数据策略背后的重要工具,而程序员则需要 拿出算法,把“数据”处理成“洞察”。这其中涵盖了机器学习、数据库或云计算等各个子领域,这些知识将成为新兴数据科学家们的有力武器。
 
    开源技术尤其应当引起注意——比如Hadoop、Python、Apache Pig等——它们构成了大多数数据科学项目的基础。
 
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    业务技能
 
    了解业务目标是什么、如何用流程驱动业务增长,对于数据分析师来说也十分重要。
 
    一个十分危险的想法——公司应该雇佣一位聪明绝顶、理论知识丰富的数据科学家,把他供养在布满了服务器的地下数据实验室,而他将通过一个暗门向全公司传送自己的发现。
 
    但是,任何一个与数据打交道的人,都不应当“闭门造数”,而是应与公司业务融为一体,牢牢把握公司的业务目标,理解什么是朝着正确的方向前进、在前进的过程中,哪些数据才能彼此构成为“关键绩效指标”——那一定是基于对行业、企业、业务这“三业”的深刻理解而制定的。
 
    数据分析始终服务于业务增长,也因此,现在有越来越多的技术/产品,都是为了实现“让业务人员具备数据分析能力”而诞生。
 
 “让业务人员具备数据分析能力”的新一代商业智能平台
    “让业务人员具备数据分析能力”的新一代商业智能平台
 
    沟通能力
 
    沟通技巧对于数据科学家来说必不可少。他们的分析结果至少要传达给两种人:关键决策者、团队其它成员。而这两种人通常都不能直接理解数据。
 
    这时,将数据可视化、用数据“讲故事”的技能就至关重要了。你可以拥有世界上最好的分析能力,但除非你能使你的研究结果被人理解,并展示这些结果将如何帮他们提高绩效、推动成功,否则这些结果对企业来说将一文不值。
 
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    数据视觉功能,将数据变成可以普通人也可以看懂的故事 大大提升数据分析师的沟通能力
 
责任编辑:李欢
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