「千萬不要讓大數據變玄學，他不是魔術，他不玄、他有用。」台灣資料科學協會理事長陳昇瑋在7月14日起登場的2016年台灣資料科學愛好者年會上這麼說道。
（圖說：第三年舉辦的台灣資料科學愛好者年會於7月14～17日在中央研究院盛大展開，今年邀請來自各領域的50多位資料科學家，進行共43場演講，吸引超過1700人報名。照片來源：台灣資料科學愛好者年會。）
陳昇瑋認為，這幾年所有媒體都在講大數據，台灣資料科學協會也在三年前開始積極推廣資料科學（Data Science）概念。為什麼當初年會名稱不選擇正當紅的「大數據」一詞？「我們相信大數據這個詞最終會消失，就像現在沒有人在講彩色電視機，因為已經幾乎沒有黑白的電視機；我們現在講手機，也不強調是『智慧型』手機。未來如果所有的工具都是大數據，你就不會特別提，但Data Science是不會消失的。」
（圖說：資料科學涉及非常多種技術／取自講者PPT）
回到資料科學（Data Science）身上，陳昇瑋說，資料科學沒有很神奇，它也是一種科學。你得先觀察資料，提出你的假設，然後再去驗證結果。關鍵因素是什麼？不管你在什麼產業，都要先掌握那個產業的domain know-how（領域知識），然後再去提出假設，「問出對的問題，才會得到對的答案。」
目前，數據在各行各業都已經有很多有效的應用，例如美國職棒、職籃隊伍幾乎內部都有資料科學家，他們會根據球的位置、球員的位置，跳多高、跳的角度等，來擬定有效的作戰策略，或是分析球員體能表現等；運用在電商領域可以得出哪些特質的消費者會喜歡什麼樣的產品；透過各個城市搜集來的空氣數據來得出污染源等等。
（圖說：透過電腦視覺，得到每一次球員運動時的角度／取自講者PPT）
陳昇瑋也提到，隨著社交媒體的出現，也讓資料有更多元的運用。現在對個人的觀察，早已不是「他買了什麼」或是「他看了什麼」，現在就連你在社交媒體上的發言、like，都可以透過數據分析出你這個人的特質。
做一個資料科學家，「創意」也很重要
除了常見的資料科學家的四大特質之外。作為一個資料科學家，「創意」也是不可或缺的元素。「如果你沒有足夠的創意，你可能沒辦法有正確的假設，也沒辦法找到正確的答案。」陳昇瑋說。
（來源:講者PPT）
（來源:講者PPT）
如何訓練自己的創意？強迫自己觀察，直到觀察成為生活的一部份。「當你看的東西與人不同，你想的東西也就與眾不同。」
企業痛點：如何建立一個資料科學團隊？
不過，對企業來說，目前最大的痛點多半是雖然知道資料科學的重要性，但要確實在內部導入資料科學團隊卻很困難。「99％的人第一個問題會是：我要去哪裡找有經驗的人？」陳昇瑋說，如果你的公司是一家具有一定規模的企業，最好的方式是就近在公司內找人開始培養。
資料科學家最好要具有資訊、數學統計、問題三種領域的專業知識。不過他建議企業不用等待完美的人出現，因為在這三個領域當中，專精一項很不錯，專精兩項就算很少見了。而在資料科學家的個人特質部分，又以細心、溝通能力、創意為三大重點。
（來源:講者PPT）
他建議，企業內最理想的初始資料科學團隊規模是五個人，包括一位PM（專案經理）、一位Data Scientist（數據科學家）、兩位Data Engineer（數據工程師）跟一名Visual Designer（視覺設計師）。但如果企業沒有這麼多資源的話，可以先從兩、三個人訓練起，先求有、再求好。
企業文化與KPI
另外，能不能在企業內建立一個好的資料科學團隊，也跟整體的組織架構以及企業文化息息相關。
現在，即便是同在一個企業裡面，不同的部門都還是會遇到「誰的資料比較好」的問題，或者「我的資料很好，但我不想給你」的情況。「資料應該是企業資產、不是部門資產。」陳昇瑋說到，企業應該要進一步提升「資料」的價值，讓它能確實成為企業的資產。在組織架構的部分，可以像阿里巴巴，在集團內成立一個資料運用委員會，集團內所有的資料分配，都由這個委員會說的算。企業也應該要適當調整KPI制度，避免部門間產生衝突。可以建立起一個績效共享制度，讓資料蒐集團隊、發生／提出問題的團隊，以及實作資料產品的團隊都可以共享KPI。
（來源:講者PPT）
為什麼現階段企業要導入資料團隊會如此困難？陳昇瑋認為，因為資料科學牽涉到典範移轉（Paradigm Shift）。傳統我們倚賴經驗、現在我們用測量；傳統資料是私有，現在卻要是開放的，這讓資料科學團隊的組成極具挑戰性。「典範移轉本來就不是簡單的事，但這是不得不做的事。」
陳昇瑋認為，企業能做的是讓資料科學團隊有足夠的發揮空間，建立一個可以快速實驗的環境，「資料科學不是神丹妙藥，他不會一下子給出一個solution（解決方案），他會需要實驗。台灣在發展資料科學的瓶頸，在於我們都習慣把人規範的太緊。如果你一定得幫每個人定KPI，基本上他們不會有好的表現。」陳昇瑋說。
資料科學的第一堂課：心法、案例分析與團隊建立
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