在Google中，“数据科学家”在2010年8月的时候几乎还不是搜索词条，而两年后的今天其搜索结果已近百万条。但在英国一家专业人力仲介Harvey Nash的网站中，数据科学家的职位招聘却无人问津。

　　为什么这一职位在受到大热讨论的景况下却在现实世界遭遇冷落呢？

　　我们先从它的定义入手。TechTarget：“数据科学家即雇员或商务智能咨询师拥有分析数据（尤其是大量数据）的能力，能够帮助企业获得竞争优势的职位。”

　　那么，企业和组织需不需要聘用或者培养自己的数据科学家呢？答案观点不一。该术语伴随大数据而生，带有浓重的“从数据中提取商业价值”这一层含义。据业内专家称，对这一职位设立的狂热呼吁始于2012年初。

　　英国德勤会计师事务所的调研主管Harvey Lewis指出，过去一年中客户对于大小数据的关注度大幅度上升。去年一月，市场中的议论铺天盖地，但还没有明确方向。他说：“关键在于我们怎样才能运用数据将客户置于业务的中心。”

　　于是，大家都把目光投向了数据科学家。Lewis表示，公司确实讨论过是否要帮助英国组织招聘同时拥有统计学背景又熟悉业务环境的人才。

　　“由于涉及业务，在数据理解方面创造力必不可少。”

　　数据科学的探索之旅

　　克兰菲尔德管理学院信息系统系的教授Joe Peppard提醒，数据分析项目少不了意外的因素，故不能按照传统大型IT项目对待。

　　数据分析的价值在传统业务案例提交流程中无法凸显。

　　他建议：“一开始的时候，先建立一个数据实验室，这样可以带动持有开放观念的人才组成跨职能团队，一起开发数据。”

　　他反对通过外部咨询来给出数据科学分析建议的方式：“这不是商品，理解业务环境至关重要。”

　　Peppard提到了最近《哈佛商业评论》期刊上面的一篇文章，作者之一为瑞士国际管理发展学院商学院的Donald Marchand，内容谈到英国税务海关总署（HMRC）聘请数名组织心理学家和统计学家针对缴税对象与推进方式进行分析。

　　Peppard说：“HMRC的分析师要意识到，如果你想成功把某人告上法庭，仅凭统计学知识是不够的。”

　　企业IT论坛是一个面向IT业务用户开放的会员制组织，其成员包括HMRC、GlaxoSmithKline和United Biscuits等。作为该组织的主席，John Harris看到了数据科学技能的缺口颇为棘手。

　　他指出，如果存在企业金矿有待发掘，地质学家们应该怎么发现这些地点呢？目前英国的CEO和CIO们就在争先恐后地寻找这些“金矿”。“企业与组织渴求的数据科学家需要具备独特的数学技能、充分的业务知识和适得其所的想象力。在当下的IT领域中，满足所有这些条件的人才凤毛麟角。”

　　数据科学比编程更显创造力

　　Nick Halstead是美国社交媒体公司DataSift的创始人兼CTO，该公司主要帮助组织提升对于社交媒体使用的理解。

　　DataSift以做推特新闻馈送服务TweetMeme起步，与RSS新闻整合一脉相承，助力企业挖掘博文社交媒体数据。

　　九岁开始编程的Halstead认为：“大数据的真正价值就在于‘数据科学家’这一提法的传播，促使更多的学生开始专攻数学。这与编程大不一样，需要更多的创造性。你在运用数学知识的同时还需要对自己提出疑问，‘我可以从数据中找出什么信息？’”

　　我们再来看看咨询层面。Accenture的全球总经理Narendra Mulani针对过分强调用户组织培养自己内部的数据科学能力表达了看法：“我不太认同时下数据科学家的潮流，这会促生企业在消费分析领域的竞争。每个公司中存在几个数据科学家没什么问题，但前提是业务必须发展到足以支持他们决策的程度——‘我怎样才能将洞察传达到合适的人那里；再者，不管那些人是销售还是护士，他们准备好接收这些信息了吗？’”

　　Oracle的BI解决方案销售主管Nick Whitehead从IT供应商的视角来看，也大胆断言技术发展将使分析流程变得产业化，消除客户烦恼。

　　他说：“我们能够用自动化去填补人才缺口。例如，我们的Endeca产品具备信息发现功能；对Collective Intellect的收购满足了业务用户对社交媒体分析的需求。”

　　他还提到，Oracle在欧洲、中东和非洲市场已经开始招聘企业架构师，在实际情况中这一职位比数据科学家更为重要。

　　最后我们来看一下用户怎么说。瑞典游戏网站King.com的数据仓库主管Mats-Olov Eriksson十分抗拒数据科学的流行趋势，并在数据架构师的重要性上对Whitehead的观点表示认同。

　　“很遗憾，现在每个人都在谈论数据科学，好像在处理数据上除了它就没有什么值得一谈的了。也许系统维护不像数据科学那么热门，但是比数据科学重要得多。我们需要更多能够为其他人提供便利的架构师。”