数据科学家短缺成大数据时代绊脚石？

“智慧”的能力，是能够适应不断变化的环境，以及改变环境使之更加有利于人类的生活和繁荣。对于在不断变化的世界中人类的可持续发展，连续的适应性是至关重要的。

　　这个智慧的愿景依赖于先进的分析，而这又依赖于培养专业的数据科学家，以建立大数据应用程序驱动其成为现实。在一定程度上，为我们的企业和社区配上大数据、高级分析、实时传感器网格、自动反馈回路、嵌入式决策自动化，和其他优化的基础设施的武器，我们就可以确保人类在地球上的可持续发展。

　　在大数据时代，数据科学家在开发团队中至关重要。他们包括统计分析专家、数据挖掘专家、预测建模专家、计算语言学家和其他的专业人士，他们的工作是在大型、复杂的数据集中找到深刻的见解。要释放大数据在您的业务中的全部价值，您需要汇集最优秀和最聪明的数据科学家，并提供他们所需要的工具，让他们能够以最大的生产力做好自己的工作。

　　有些人认为，由于面向企业的数据科学家短缺，大数据时代的发展将会被迫停顿。但是，我认为这些担忧被夸大了，原因如下：

　　*随着更多的数据发现、采集、准备和建模功能等在更好的工具中实现自动化，今天的数据科学家们将有更多的时间开展他们的核心工作：统计分析，建模和互动探索。

　　*需要数据科学家从零开始进行开发的模型日渐稀少。这是因为越来越多的大数据项目上运行的嵌入式应用程序的分析模型被纳入到商业解决方案。

　　*数据科学家将能够越来越多地根据需要从外部的专业服务公司获得。

　　*越来越多的企业建立数据科学中心，以促进数据科学举措的标准化、再利用、协作、管理和自动化。

　　*开源社区和工具将大大延展数据科学知识的边界，增加您身边的数据科学家，无论是作为员工还是合作伙伴。

　　*自学成才 - 包括自学成才的、未获证书的、对数据充满激情的业务分析师 - 会在许多企业的数据科学措施中发挥重大的作用。

　　结论是核心数据科学家的资质 - 包括好奇心、智力敏捷、统计流畅、科研后劲、科学严谨、怀疑天性 - 分布广泛，遍及世界各地的劳动力。如果您的企业的生存依赖于大数据，您需要招募、培训和激励这些人。同样重要的是，您应该给予他们的工具和环境，使他们可以做最好的工作。您的企业的成功依赖于这一点。

(本文不涉密)
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