1、需求高漲的數(shù)據(jù)科學(xué)家從技術(shù)方面來看，硬盤價格下降，NoSQL數(shù)據(jù)庫等技術(shù)的出現(xiàn)，使得和過去相比，大量數(shù)據(jù)能夠以廉價高效的方式進行存儲。此外，像Hadoop這樣能夠在通用性服務(wù)器上工作的分布式處理技術(shù)的出現(xiàn)， 也使得對龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理的工作比以往更快速且 更廉價。然而，就算所擁有的工具再完美， 它本身是不可能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的。接下來我們還需要能夠運用這些工具的人才，他們能夠從堆積如山的大量數(shù)據(jù)中找到金礦，并將數(shù)據(jù)的價值以易懂的形式傳達給決策者， 最終得以在業(yè)務(wù)上實現(xiàn)。 具備這些技能的人才， 就是在大數(shù)據(jù)浪潮 如火如荼的美國目前正千金難求的 數(shù)據(jù)科學(xué)家對數(shù)據(jù)科學(xué)家的關(guān)注，源于大家逐步

2、認識到，Google、Amazon、Facebook 等公司成功的背后，存在著這樣的一批專業(yè)人才。這些Web公司對于大量數(shù)據(jù)不僅僅是進行存儲而已，而是將其變?yōu)橛袃r值的金礦 一一例如，搜索結(jié)果、定向廣告、準(zhǔn)確的商品推薦、可能認識的 好友列表等。數(shù)據(jù)科學(xué)(data science )是一個很久之前就存在的詞匯，但數(shù)據(jù)科學(xué)家( data scientist )卻是幾年前突然出現(xiàn)的一個新詞。關(guān)于這個詞的起源說法不一，其中在數(shù)據(jù)之美(Beautiful Data , Toby Segaran 、Jeff Hammerbacher 編著，OReilly 出版)一書中，對于Facebook的數(shù)據(jù)科學(xué)家，有如

3、下敘述。在Facebook ,我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的頭銜如商業(yè)分析師、統(tǒng)計學(xué)家、工程師和研究科學(xué)家都不能確切地定義我們團隊的角色。該角色的工作是變化多樣的：在任意給定的一天，團隊的一個成員可以用Python實現(xiàn)一個多階段的處理管道流、設(shè)計假設(shè)檢驗、用工具R在數(shù)據(jù)樣本上執(zhí)行回歸測試、在 Hadoop上為數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)品或服務(wù)設(shè)計和實現(xiàn)算法，或者把我們分析的結(jié)果以清晰簡潔的方式展示給企業(yè)的其他成員。為了掌握完成這多方面任務(wù)需要的技 術(shù)，我們創(chuàng)造了 數(shù)據(jù)科學(xué)家這種角色。”僅僅在幾年前，數(shù)據(jù)科學(xué)家還不是一個正式確定的職業(yè)，然而一眨眼的工夫，這個職業(yè)就已 經(jīng)被譽為 今后10年IT行業(yè)最重要的人才”了。Google

4、首席經(jīng)濟學(xué)家，加州大學(xué)伯克利分校教授哈爾他里安(Hal Varian , 1947)先生，在2008年10月與麥肯錫總監(jiān) James Manyika 先生的對話中，曾經(jīng)講過下面一段話 (中文版節(jié)選自麥肯錫季刊官方中文稿)。 我總是說，在未來10年里，最有意思的工作將是統(tǒng)計學(xué)家。人們都認為我在開玩笑。但是，過去誰能想到電腦工程師會成為上世紀(jì)90年代最有趣的工作？在未來 10年里，獲取數(shù)據(jù) 以便能理解它、處理它、從中提取價值、使其形象化、傳送它一一的能力將成為一種極其重要的技能，不僅在專業(yè)層面上是這樣，而且在教育層面(包括對中小學(xué)生、高中生和大學(xué)生的教育)也是如此。由于如今我們已真正擁 有實質(zhì)上免

5、費的和無所不在的數(shù)據(jù)，因此，與此互補的稀缺要素是理解這些數(shù)據(jù)并從中提取價值的能力。”范里安教授在當(dāng)初的對話中使用的是Statisticians ”(統(tǒng)計學(xué)家)一詞，雖然當(dāng)時他沒有使用數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個詞，但這里所指的，正是現(xiàn)在我們所討論的數(shù)據(jù)科學(xué)家。數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的技能數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職業(yè)并沒有固定的定義，但大體上指的是這樣的人才。所謂數(shù)據(jù)科學(xué)家，是指運用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)、分布式處理等技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取出對業(yè)務(wù)有意義的信息，以易懂的形式傳達給決策者，并創(chuàng)造出新的數(shù)據(jù)運用服務(wù)的人才?！睌?shù)據(jù)科學(xué)家所需的技能如下。(1)計算機科學(xué)一般來說，數(shù)據(jù)科學(xué)家大多要求具備編程、計算機科學(xué)相關(guān)的專業(yè)背景。簡單

6、來說，就是對處理大數(shù)據(jù)所必需的 Hadoop、Mahout等大規(guī)模并行處理技術(shù)與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的技能。(2)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘等除了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計方面的素養(yǎng)之外，還需要具備使用SPSS、SAS等主流統(tǒng)計分析軟件的技能。其中，面向統(tǒng)計分析的開源編程語言及其運行環(huán)境R”最近備受矚目。R的強項不僅在于其包含了豐富的統(tǒng)計分析庫，而且具備將結(jié)果進行可視化的高品質(zhì)圖表生成功能，并可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為 CRAN (The Comprehensive R Archive Network) 的包擴展機制，通過導(dǎo)入擴展包就可以使用標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下所不支持的函數(shù)和數(shù)據(jù)集。(3)數(shù)據(jù)可視化(Visual

7、ization )信息的質(zhì)量很大程度上依賴于其表達方式。對數(shù)字羅列所組成的數(shù)據(jù)中所包含的意義進行分析，開發(fā) Web原型，使用外部 API將圖表、地圖、Dashboard 等其他服務(wù)統(tǒng)一起來，從 而使分析結(jié)果可視化，這是對于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說十分重要的技能之一。作為參考，下面節(jié)選了 Facebook和Twitter的數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘啟事。對于現(xiàn)實中的企業(yè)需要怎樣的技能，應(yīng)該可以為大家提供一些更實際的體會。Facebook對數(shù)據(jù)科學(xué)家的招聘信息Facebook計劃為數(shù)據(jù)科學(xué)團隊招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家。應(yīng)聘該崗位的人，將擔(dān)任軟件工程師、量化研究員的工作。理想的候選人應(yīng)對在線社交網(wǎng)絡(luò)的研究有濃厚興趣，能夠找出創(chuàng)造最

8、佳產(chǎn)品過程中所遇到的課題，并對解決這些課題擁有熱情。職務(wù)內(nèi)容確定重要的產(chǎn)品課題，并與產(chǎn)品工程團隊密切合作尋求解決方案通過對數(shù)據(jù)運用合適的統(tǒng)計技術(shù)來解決課題將結(jié)論傳達給產(chǎn)品經(jīng)理和工程師推進新數(shù)據(jù)的收集以及對現(xiàn)有數(shù)據(jù)源的改良對產(chǎn)品的實驗結(jié)果進行分析和解讀找到測量、實驗的最佳實踐方法，傳達給產(chǎn)品工程團隊必要條件相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位，或者具備4年以上相關(guān)工作經(jīng)驗對使用定量手段解決分析性課題擁有豐富的經(jīng)驗?zāi)軌蜉p松操作和分析來自各方的、復(fù)雜且大量的多維數(shù)據(jù)對實證性研究以及解決數(shù)據(jù)相關(guān)的難題擁有極大的熱情能對各種精度級別的結(jié)果采用靈活的分析手段具備以實際、準(zhǔn)確且可行的方法傳達復(fù)雜定量分析的能力至少熟

9、練掌握一種腳本語言，如Python、PHP等精通關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和 SQL對R、MATLAB、SAS等分析工具具備專業(yè)知識具備處理大量數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗，以及使用MapReduce 、Hadoop、Hive等分布式計算工具的經(jīng)驗來源：Facebook （中文翻譯出自譯者）Twitter對數(shù)據(jù)科學(xué)家（負責(zé)增加用戶數(shù)量）的招聘信息關(guān)于業(yè)務(wù)內(nèi)容Twitter計劃招聘能夠為增加 Twitter用戶數(shù)提供信息和方向性，具備行動力和高超技能的人才。應(yīng)聘者需要具備統(tǒng)計和建模方面的專業(yè)背景，以及大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理方面的豐富經(jīng)驗。我們期待應(yīng)聘者所具有的判斷力能夠在多個層面上決定Twitter產(chǎn)品群的方向性。職責(zé)使用Hado

10、op、Pig編寫MapReduce 格式的數(shù)據(jù)分析能夠針對臨時數(shù)據(jù)挖掘流程和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘流程編寫復(fù)雜的SQL查詢能夠使用SQL、Pig、腳本語言、統(tǒng)計軟件包編寫代碼以口頭及書面形式對分析結(jié)果進行總結(jié)并做出報告每天對數(shù)TB規(guī)模、10億條以上事務(wù)級別的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理必要條件計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的碩士學(xué)位或者同等的經(jīng)驗2年以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗大規(guī)模數(shù)據(jù)集及Hadoop 等MapReduce 架構(gòu)方面的經(jīng)驗?zāi)_本語言及正則表達式等方面的經(jīng)驗對離散數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、概率方面的興趣將業(yè)務(wù)需求映射到工程系統(tǒng)方面的經(jīng)驗來源：Twitter （中文翻譯出自譯者）數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的素質(zhì)這一節(jié)的內(nèi)容與技能

11、部分有所重疊，數(shù)據(jù)科學(xué)家所需要具備的素質(zhì)有以下這些。(1)溝通能力即便從大數(shù)據(jù)中得到了有用的信息， 但如果無法將其在業(yè)務(wù)上實現(xiàn)的話， 其價值就會大打折 扣。為此，面對缺乏數(shù)據(jù)分析知識的業(yè)務(wù)部門員工以及經(jīng)營管理層，將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果有效傳達給他們的能力是非常重要的。(2)創(chuàng)業(yè)精神(entrepreneuership )以世界上尚不存在的數(shù)據(jù)為中心創(chuàng)造新型服務(wù)的創(chuàng)業(yè)精神，也是數(shù)據(jù)科學(xué)家所必需的一個重要素質(zhì)。Google、Amazon、Facebook 等通過數(shù)據(jù)催生出新型服務(wù)的企業(yè)，都是通過對龐大的數(shù)據(jù)到底能創(chuàng)造出怎樣的服務(wù)進行艱苦的探索才獲得成功的。好奇心龐大的數(shù)據(jù)背后到底隱藏著什么，要找出答案需

12、要很強的好奇心。除此之外，成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家都有一個共同點，即并非局限于藝術(shù)、技術(shù)、醫(yī)療、自然科學(xué)等特定領(lǐng)域，而是對各個 領(lǐng)域都擁有旺盛的好奇心。通過對不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)的整合和分析，就有可能發(fā)現(xiàn)以前從未發(fā)現(xiàn)過的有價值的觀點。美國的數(shù)據(jù)科學(xué)家大多擁有豐富的從業(yè)經(jīng)歷，如實驗物理學(xué)家、計算機化學(xué)家、海洋學(xué)家，甚至是神經(jīng)外科醫(yī)生等等。也許有人認為這是人才流動性高的美國所特有的現(xiàn)象，但其實正如我們在第4章中所介紹的GREE一樣，在日本也出現(xiàn)了一些積極招募不同職業(yè)背景人才的企業(yè)，這樣的局面距離我們已經(jīng)不再遙遠。嚴重的人才匱乏數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備廣泛的技能和素質(zhì)，因此預(yù)計這一職位將會陷入供不應(yīng)求的狀態(tài)，即遇到人手不

13、足的困境。例如，麥肯錫全球研究院( MGI )在2011年5月發(fā)表的題為 Big data:The next frontier for innovation, competition and productivity”(大數(shù)據(jù)： 未來創(chuàng)新、競爭、生產(chǎn)力的指向標(biāo))的報告中指出，在美國具備高度分析技能的人才(大學(xué)及研究生院中學(xué)習(xí)統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)專業(yè)的學(xué)生)供給量，2008年為15萬人，預(yù)計到2018年將翻一番，達到30萬人。然而，預(yù)計屆時對這類人才的需求將超過供給，達到44萬49萬人的規(guī)模，這意味著將產(chǎn)生14萬19萬的人才缺口。僅僅四、五年前，對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求還僅限于Google、Amazon等W

14、eb類企業(yè)中。然而在最近，重視數(shù)據(jù)分析的企業(yè)，無論是哪個行業(yè)，都在積極招募數(shù)據(jù)科學(xué)家，這也令人手 不足的狀況雪上加霜。大型IT廠商EMC在2011年12月發(fā)表的一份關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的調(diào)查報告EMC DataScience Study ”中提出了一些非常有意思的見解。該調(diào)查的對象包括美國、英國、法國、德國、印度、中國的數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及商業(yè)智能專家等IT部門的決策者，共計462人。除此之外，EMC還從2011年5月在拉斯維加斯召開的數(shù)據(jù)科學(xué)家峰會”的參加者，以及在線數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)Kaggle中邀請了 35人參加這項調(diào)查。該調(diào)查結(jié)果的要點如下。首先，三分之二的參加者認為數(shù)據(jù)科學(xué)家供不應(yīng)求。這一點與前面

15、提到的麥肯錫的報告是相同的。 對于新的數(shù)據(jù)科學(xué)家供給來源，有三分之一的人期待計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生”，排名第一，而另一方面，期待現(xiàn)有商業(yè)智能專家的卻只有12% ,這一結(jié)果比較出人意料(圖表8-6 )。也就是說，大部分人認為，現(xiàn)在的商業(yè)智能專家無法滿足對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。數(shù)據(jù)科學(xué)家與商業(yè)智能專家之間的區(qū)別在于，從包括公司外部數(shù)據(jù)在內(nèi)的數(shù)據(jù)獲取階段，一直到基于數(shù)據(jù)最終產(chǎn)生業(yè)務(wù)上的決策，數(shù)據(jù)科學(xué)家大多會貫穿數(shù)據(jù)的整個生命周期。這一過程中也包括對數(shù)據(jù)的過濾、系統(tǒng)化、可視化等工作研究生院的成立隨著對大數(shù)據(jù)分析需求的高漲，未來必將帶來數(shù)據(jù)科學(xué)家的嚴重不足，為了解決這一問題， 美國一些大學(xué)已經(jīng)開始成立分析學(xué)專

16、業(yè)的研究生院。位于伊利諾伊州芝加哥郊外埃文斯頓市的美國名牌私立大學(xué)一一西北大學(xué)(NorthwesternUniversity ),就是其中之一。西北大學(xué)決定從2012年9月起在其工程學(xué)院下成立一個主攻大數(shù)據(jù)分析課程的分析學(xué)研究生院，并開始了招生工作。 西北大學(xué)對于成立該研究生院是這樣解釋的：雖然只要具備一些 Hadoop 和Cassandra的基本知識就很容易找到工作，但擁有深入知識的人才卻是十分缺乏的?！贝送?，該研究生院的課程計劃以傳授和指導(dǎo)將業(yè)務(wù)引向成功的技能，培養(yǎng)能夠領(lǐng)導(dǎo)項目團隊的優(yōu)秀分析師”為目標(biāo)，授課內(nèi)容在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)上，融合了尖端計算機工程學(xué)和數(shù)據(jù)分析。課程預(yù)計將涵蓋分析領(lǐng)域

17、中主要的三種數(shù)據(jù)分析方法：預(yù)測分析、描述分析（商業(yè)智能和數(shù)據(jù)挖掘）和規(guī)范分析（優(yōu)化和模擬），具體內(nèi)容如下。（1）秋學(xué)期數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的統(tǒng)計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）定量方法（時間軸分析、概率模型、優(yōu)化）決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析） 樹立競爭優(yōu)勢的分析（通過項目和成功案例學(xué)習(xí)基本的分析理念）（2）冬學(xué)期數(shù)據(jù)庫入門（數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)庫設(shè)計）預(yù)測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數(shù)回歸、統(tǒng)計流程控制）數(shù)據(jù)管理（ETL （Extract、Transform、Load ）、數(shù)據(jù)治理、管理責(zé)任、元數(shù)據(jù)）優(yōu)化與啟發(fā)（整數(shù)計劃法、非線性計劃法、局部探

18、索法、超啟發(fā)（模擬退火、遺傳算法）（3）春學(xué)期大數(shù)據(jù)分析（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)概念的學(xué)習(xí)、MapReduce技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析方法）數(shù)據(jù)挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關(guān)聯(lián)性規(guī)則、因子分析、存活時間分析）其他，以下任選兩門（社交網(wǎng)絡(luò)、文本分析、Web分析、財務(wù)分析、服務(wù)業(yè)中的分析、能源、健康醫(yī)療、供應(yīng)鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）（4）秋學(xué)期風(fēng)險分析與運營分析的計算機模擬軟件層面的分析學(xué)（組織層面的分析課題、IT與業(yè)務(wù)用戶、變革管理、數(shù)據(jù)課題、結(jié)果的展現(xiàn)與傳達方法）畢業(yè)設(shè)計在成立研究生院的同時，IT廠商也積極開展合作。舊M不僅贊助了 4萬美元，還發(fā)表聲明承諾免費提供其預(yù)測分析軟件 SPSS,

19、并對硬件采購提供優(yōu)惠。作為 SPSS的競爭對手，同樣開發(fā)預(yù)測分析軟件的 SAS以及數(shù)據(jù)倉庫廠商Teradata也將提供必需的產(chǎn)品以及產(chǎn)品使用培訓(xùn)等方面的贊助和支持。由于2012年1月就任的 舊M首位女性 CEO弗吉尼亞？羅曼提(Virginia Rometty , 1958)女士曾在西北大學(xué)取得了計算機科學(xué)的學(xué)士學(xué)位，并現(xiàn)任該校理事，因此舊M在與西北大學(xué)的合作方面十分投入，除了硬件和軟件，還聲明將在課程開發(fā)、 案例研究等教材開發(fā)方面提供幫助。考慮到 舊M最近在大數(shù)據(jù)以及分析業(yè)務(wù)上的發(fā)力，這一舉措無疑是希望西北大 學(xué)能夠成為將來其分析人才的供應(yīng)來源。日本也開始了對數(shù)據(jù)科學(xué)家的爭奪在日本，隨著大數(shù)

20、據(jù)的運用水平逐步提高，也會和美國一樣產(chǎn)生人才不足的問題。因此，需要以政府為主導(dǎo)，采取對高等教育進行重新規(guī)劃等中長期的舉措。然而，我們經(jīng)常說云計算接下來就是大數(shù)據(jù)”，對于想要盡早確立大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)的系統(tǒng)集 成商來說，即便達不到 數(shù)據(jù)科學(xué)家”的水平，也必須要盡快獲得具備數(shù)據(jù)分析能力的專業(yè)人才，形勢可謂時不我待。進入2012年以后，這一動向變得更加活躍。例如， NEC于2012年2月宣布加強大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)：在公司內(nèi)部培養(yǎng)或合作培養(yǎng)精通客戶的業(yè)務(wù)并能夠提出解決方案的領(lǐng)域?qū)＜液蛿?shù)據(jù)分析專家。今后三年中計劃將團隊規(guī)模擴大到200人。”在NEC發(fā)表聲明僅僅兩天之后，NTT Data宣布收購擁有約70名商業(yè)分析專

21、業(yè)人才，從事分析咨詢業(yè)務(wù)的株式會社數(shù)理系統(tǒng)( Mathematical Systems, Inc. ),弓I發(fā)了 IT業(yè)界的強烈 震動。NTT Data通過這一收購，使得其 商業(yè)分析專業(yè)人才達到 90人”，并且還宣布 在2012 年中繼續(xù)擴充10人，計劃達到100人”。系統(tǒng)集成商的這些行動，無疑是瞄準(zhǔn)了 為難以獲 得數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才的用戶企業(yè)提供支持”這一商機。另一方面，已經(jīng)著手進行大數(shù)據(jù)運用的一部分先進的日本企業(yè)，為了獲得具備高度技能的人才，已開始將觸手伸向了海外。例如,在公司內(nèi)部新成立 大數(shù)據(jù)部門”，一直以來就致力于大數(shù)據(jù)分析的樂天，已經(jīng)開始在全世 界范圍內(nèi)招賢納士了。該公司執(zhí)行董事，樂天

22、技術(shù)研究所所長森正彌先生，對其理由是這樣闡述的：具備能夠在Hadoop集群上實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法這樣高技能的人才，在國內(nèi)難以獲得，從結(jié)果來看，我們招聘的人才中有九成都是外國人?！惫芾沓^9000萬件商品，擁有約7000萬人會員的樂天，除了商品和會員的屬性數(shù)據(jù)、會員 購買記錄、商品評價、排名信息等數(shù)據(jù)之外，還擁有像點擊流數(shù)據(jù)、搜索日志等，總計達數(shù)百TB級別的數(shù)據(jù)。尤其是很多各地的中小企業(yè)都在樂天上開店，像各地商品信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非常之多”（森正彌）。因此，樂天從很早就開始自行開發(fā)Hadoop 這樣的分布式處理框架和NoSQL數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，連美國 Web類企業(yè)也感到驚訝不已。也正是因此，相比現(xiàn)在才開

23、始考慮培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析專家的系統(tǒng)集成商來說，樂天理所當(dāng)然地已經(jīng)處于遙遙領(lǐng)先的地位。 近年來，樂天開始積極推進在臺灣、印度尼西亞、泰國、法國、美國等地的全球 化業(yè)務(wù)。想想看，對于致力于全球化的企業(yè)來說，已經(jīng)沒有理由將招賢納士的范圍僅僅局限在日本國內(nèi)了。對于以大數(shù)據(jù)為武器真正追求全球化的企業(yè)來說，要在短期內(nèi)解決數(shù)據(jù)科學(xué)家缺乏的問題，也許有更多的企業(yè)會采取引進海外人才的舉措。最后的問題：組織結(jié)構(gòu)和企業(yè)文化有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和對其進行高效處理的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，再加上優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家，最后就看組織結(jié)構(gòu)和企業(yè)文化了。即便能夠得到優(yōu)秀的分析結(jié)果，如果沒有能夠形成準(zhǔn)確決策和迅速行動的組織機構(gòu)，則一切都是徒勞。當(dāng)分析結(jié)果與經(jīng)驗直覺相違背的時候，如果企業(yè)的文化中無條件地看重經(jīng)驗直覺，那么數(shù)據(jù)分析就會變得毫無意義。在闡述數(shù)據(jù)分析有用性的名著以分析力為武器的企業(yè)（Competing on Analytics , Thomas H. Davenport 、JeanneG. Harris著，村井章子譯，日經(jīng) BP社出版）的序言中，就介紹了本書第1章所提到的Harrah s Entertainment 的董事長、總裁兼首席執(zhí)行官 Gary Loveman 先生所說的一席話。這里所說的分析管理絕對還談不上與分析方法、數(shù)據(jù)的可獲得性或者技術(shù)什么關(guān)系。（中略）分析管理存在一些普遍的問題，例