数据科学的5个常见误解，看完想走弯路都难

尽管大数据、机器学习和预测分析带来了巨大的好处，但数据科学对于各种规模的企业来说，仍然是一个的敏感话题。很多人不仅不愿意采用相关的系统和硬件，而且在转型时，在收集信息这一步上就落后了其他人。

美国的企业、组织和政府的混乱数据每年为美国经济带来高达3.1万亿美元的负担。更糟糕的是，14.9%的营销人员声称他们根本不知道什么是大数据。数据显示群众对大数据和数据科学方面知识匮乏。学习如何使用这些数据是这个行业的一部分，似乎同时也成了一个巨大的障碍。

你可能会问：关于数据科学的错误概念是什么?项目管理人员和业务经理需要注意什么?让我们一起仔细探讨一下。

1. 数据量决定准确性

如果打算开始收集大量信息，然后使用现代化的系统和工具来分析这些信息，那么这个观点这是需要马上消除的一个误解。大量的数据并不一定意味着高精度，也不意味着能从数据中获得更多的价值，某些数据本身就毫无价值。

在收集数据之后，应该通过一系列步骤对数据进行筛选。

1. 了解你需要分析哪些数据集，以及如何才能最完美的完成任务。

2. 从数据中提取有用的信息或可操作的见解。

3. 运用这些见解来完善流程。

4. 微调以上的流程，创建一个流畅的数字数据机器。

以上每一个步骤不仅需要您了解相关数据，并且需要了解如何使用这些数据，没有任何一个步骤与数据量有关。数据量不重要。重要的是如何利用数据，以及如何正确应用到您的业务中去。

2. 数据科学就是商业智能

商业智能和数据科学经常被混淆，那些不那么熟悉这个行业的人更是感到迷茫。它们并不是同义词。商业智能涉及数据，但更多的是关于组织的运营等。这个过程你需要回答诸如what、when、who和how等问题。数据科学是与预测分析相关。目标是收集足够的信息，以建立可识别的模式和见解。此外，数据科学更多的是与数据挖掘、统计和定量分析有关，对于预测建模、多变量测试和流程计划有着非常关键的作用。不要把数据科学和商业智能这两个概念混淆。

3.数据量决定一切

许多中小型企业认为大数据技术就一定需要大量的数据。事实并非如此，批量数据是目标，但是也不是说需要数百万的客户来提取见解。

IBM将数据科学定义为由四个基本的“V”组成 --- 数量、速度、品种和准确性。如果您可以把您的数据结构化到这些类别或概念中，对大数据分析很有价值。除了数量之外，当前数据的真实性，多样性和传入数据的速度都是有差别的。

4. 资质王牌人才和经验

深入观察任何一个职位董事会，会看到许多企业对统计学、机器学习甚至数学博士学位的数据科学家的渴求。

数据科学领域，人才和经验同样重要。实际上，拥有多年从事经验的人可能会比刚毕业的高学历学生有更高的声望。我们并不是在引导您如何选择员工，在数据行业，通过优先考虑人才和经验，能为企业抓更多的机会。

5. 数据科学家会写代码

虽然有很多数据科学家也了解编程，知道如何编写和使用计算机语言。景观如此，这并不意味着他们就是编程方面的专家。本质上他们只关注一两种技能，其中最相关的就是数据科学和分析，编码可能只是他们的附加技能。

数据科学并不神奇

很多外界人士都神话了数据科学，或者至少是在一些方面盲目崇拜这种形式的科学。数学、统计和分析工具这些都是必备的，但是数据科学更多的是一门艺术。提取现代企业和组织需要的有用信息，这既需要技巧，也需要人才，更需要经验。虽然机器学习和预测工具可以替代这些，但不能根本解决底层的需求。仍然需要实际的数据科学家来完成大量的工作。

在实际实施之前谨记这些提示，才能确保进行您的研究是有意义的。