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資科科學家探討. 資三乙 蔡志杰 D10016252. 前景. 為 培養台灣的資料科學家，台灣 IBM 首度以「資料科學」角度，與國立台灣大學、國立清華大學、國立政治大學的學者們共同設計資料科學課程，借重自身分析技術專業與商業決策諮詢經驗，建立起產學橋樑。 台灣 IBM 軟體事業處副總經理林世偉說明，要成為一位優秀的資料科學家，必需具備三大條件：統計知識 + 科學經驗 + 產業知識，才能有效將數據轉化成商務洞察，協助組織提升商業價值。
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資科科學家探討 資三乙 蔡志杰 D10016252
前景 • 為培養台灣的資料科學家，台灣IBM首度以「資料科學」角度，與國立台灣大學、國立清華大學、國立政治大學的學者們共同設計資料科學課程，借重自身分析技術專業與商業決策諮詢經驗，建立起產學橋樑。 • 台灣IBM 軟體事業處副總經理林世偉說明，要成為一位優秀的資料科學家，必需具備三大條件：統計知識 + 科學經驗 + 產業知識，才能有效將數據轉化成商務洞察，協助組織提升商業價值。 • 國立清華大學服務科學研究所所長林福仁教授表示，藉由教學分析工具與分享商業決策know-how，不僅讓學生了解海量資料分析技術及其在多元產業中的廣泛應用，也開拓學界視野以激發更多創新想像，讓台灣學生以國際企業的視野與高度，開創台灣未來。 • 在Big Data時代，IBM預視到資料科學家的龐大市場需求與嚴重人才缺口，希望運用自身技術與商業專長和經驗，培育台灣專業資料科學家人才。IBM持續地在全球各地投資人才培育，台灣也含括在此發展藍圖中。透過產學合作，IBM將協助業界培養更多優秀人才，以利在海量資料分析應用蓬勃發展之際，協助企業、組織掌握關鍵技術，洞察新商機並創造新商業價值。
前景 • 學歷不是重點，經驗更重要 • 許多研究機構和領導市場的科技公司，紛紛公布自家對明年以及未來趨勢的預測，其中「巨量資料」(Big Data)的出現，是各家名單的「共見」之一，所以未來懂得處理、分析這些資料的專業人才─資料科學家(data scientist)，也因此變得炙手可熱。 • 根據資訊科技服務公司EMC的全球調查，63%左右的資料科學家表示，未來對該領域的人才，將會有「供不應求」的情況出現，而其中半數更認為，供不應求還是客氣的說法，實際上應該是明顯的人才短缺問題。會有這樣的結果，主因是連網行動裝置的大量使用，而許多原本沒網路概念的物品也加入「連線」行列─物聯網，讓相關企業或組織得已獲得前所未有、各式各樣的巨量資料。 • 另一方面，能否妥善的使用這些資料，將其轉換成真正有用的「資訊」，卻只有1/3的受訪者表示有信心，而前Amazon首席科學家、現任史丹佛社交資料實驗室領導人Andreas Weigend也認為，資料雖然是新的「金礦」，但可惜的是，目前的科技演進速度，卻超過我們了解這些資料技巧的進步，而在巨料資料的必然趨勢下，企業或組織若不能跨部門的適應此種變化，在未來的競爭上將成為明顯的劣勢。
收入及薪水 你聽過「資料科學家（data scienti-sts）」嗎？ 《哈佛商業評論》評論它為「二十一世紀最性感的工作」！ • 這三年來，海量資料成為科技顯學，資料科學家趁勢崛起，薪資因此不斷成長。美國北卡州立大學於○七年特別成立了分析科學碩士班，根據他們對畢業生進行的調查，一○年時沒有任何經驗的碩士畢業生，平均起薪為年薪六．八五萬美元；但一二年，薪資已經提高至七．七一萬美元，短短三年間，升幅達一二·五％！ • 美國資料科學家的行情如此，台灣資料科學家同樣早就擺脫二十二Ｋ的緊箍咒。據了解，台灣如金融、電信等各企業，因資料是其重要命脈，為不假手其他外部資料探勘公司，正在著手建立自己的「資料部隊」，所以人才需求殷切，可是，台灣的資料科學家卻嚴重不足，求過於供之下，他們的薪資跟著水漲船高。 • 《哈佛商業評論》給資料科學家下了一個定義：「（資料科學家是）懂得從今日如海嘯般非結構化資訊中，撈出重要商業問題解答的一群人。」
結論 資料科學家有分析Big Data需要的3種能力，包括深入了解企業內的 業務與組織、具備資料探勘等統計應用知識、熟悉資料分析工具操作。 挑戰 1 － 資料分析人才不足因應巨量資料處理的需求，不論企業決定採用哪一種解決方案，最終，需要有資料科學家來運用這些巨量資料，才能活化巨量資料的價值，重新建構資料之間的關係，並賦予新的意義，進而轉換成企業的競爭武器。 在巨量資料處理環節中，資料科學家是能否點燃巨量資料價值的關鍵。然而，資料科學家的養成並不容易，因為資料科學家必須同時具備3種條件，包括深入了解企業內的業務與組織、具備資料探勘等統計應用知識、熟悉資料分析工具操作。
結論 挑戰 3－對資料價值的敏感度不足 • 巨量資料的價值，除了解決現在無法解決的問題，還要能發掘原本不知道的問題。資策會資訊服務處處長盛敏成認為，資料分析的前提是，資料保留的完整性與正確性。然而，在臺灣的企業文化中，長期以來都沒有依賴資料來做決策判斷的習慣，對於資料的價值也比較無感，甚至是忽略資料的存在，因此，有些企業根本沒有保留資料與應用資料的長期規畫。 舉例來說，在臺灣建置非常普遍的ERP系統，是所有應用系統中，與企業營運最息息相關的系統，理論上，ERP系統中的資料品質，也就是資料的正確性以及一致性等，應該都是企業內各應用系統中最好的。但實際的情況並非如此，ERP系統的帳務資料，並不能與企業的營運畫上等號。
