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內容來自YAHOO新聞
人才搶奪戰－21世紀最性感職業：數據科學家
工商時報【工研院IEKITIS計畫產業分析師崔聖如】
「數據科學家」（Data Scientist）被《哈佛商業評論》喻為「21世紀最性感的職業」。什麼是數據科學家？和資料分析師有何不同？
簡要說，資料分析師主要處理資料蒐集、資料清洗、分析，並就成果提出商業決策建議；數據科學家需具備程式開發能力，設計統計模型優化產出效益，兩者專長和能力不同，企業需就本身需求延攬適用人才。一個好的資料分析師不僅專注資料，也需掌握產業領域的知識。
以智慧零售為例，廠商可透過數據優化內部業務流程，包括進貨存貨、訂價策略、商品銷售預測、退換貨數據等，降低內部營運成本；也可積極掌握消費者行為，從消費者首次接觸商品資訊、瀏覽、下單、售後服務，加上社群、媒體和行動數據分析，達到精準推薦、提升商品轉化率，資料分析人才需對垂直應用領域的知識有一定程度了解，才能對數據價值有更高的掌握度。
以一家願意投入資料分析的廠商來說，可考慮延攬外部人才，但需花成本訓練產業領域知識的深度；或者先期透過外部資源支持專案，再慢慢培養內部人才技術應用能力，是企業可思考的人才策略。
McKinsey預測，至2018年，全美將面臨14至19萬的資料專業人才短缺，各國組織也正積極培養資料分析人才，台灣須加緊腳步趕上全球趨勢。
台灣整體軟體資源雖較薄弱，但短期仍可透過國際專業顧問，以外部資源挹注國內日本樂天市場網址企業資訊應用能力；長期需從學研單位推動，資助巨量資料技術開發和培養專業人才，逐步補足國內軟體和資料應用能力。
不管是學界、業界或政府單位，透過數據分析，可加快工作和業務效率，甚至開創新興商機，但須了解的是，巨量資料再厲害，也有它的不完美。巨量資料應用不比硬體製造，產出實體產品、送貨賣出、獲得利潤，整個流程可實際掌握；在數據分析時代，資料應用和價值時常存在於無形，甚至在近期內未必看見效益，是投入資料分析專案需有的心裡建設。
大家都明白資料的掌握程度，將影響組織的營運與發展方向，然而是否有足夠的資源和能力執行巨量資料分析，組織文化是否支持專案進行，甚至接受失敗，都是巨量資料計畫能否成功的關鍵。
大型企業有資料規模，可透過以往累積的數據試行分析專案；中小型廠商雖然資源少，但可透過組織的創新與彈性，與外部單位合作，共同推動資料加值應用。政府單位長期以來累積大量資料，攸關人民生活福祉，更應該勇於嘗試，引領幾項對政策推動有影響力的計畫，在全球政府資料應用上佔一席之地。（本文作者為工研院IEKITIS計畫產業分析師）
新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人才搶奪戰-21世紀最性感職業-數據科學家-215006014--finance.html
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