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數據科學是通過我們收集的數據，使用特定的統計技術來得出以前沒有的分析結果。那么該如何利用數據科學呢？

大數據話題一直火熱。在過去幾年中，許多前沿公司已成功地將數據科學整合到產品運作中，并獲得了收益。但對于大多數公司來說，這些技術仍然是陌生的和具有威脅性的。其中一些公司的領導者雖然了解這項技術的潛力，但卻不知道如何將這種技術整合到公司。然而，大多數人對此仍然保持觀望。

數據科學是通過我們收集的數據，使用特定的統計技術來得出以前沒有的分析結果。這些技術超越了傳統的數據分析，因為他們提供的結果往往更加關注預測未來。許多數據科學技術，如集群、回歸和機器學習其實并不是新出現的技術，但現在因為與大數據工具相結合，而變得非常強大。

在構建數據科學能力方面，首先我們需要認識到，有兩個主要途徑可以將數據科學利用到公司產品技術中：內部洞察和客戶價值。

內部洞察與數據科學

數據科學技術可以幫助公司調整他們產品或業務。數據科學建立在傳統數據能力的基礎上，提供的通常是有預測性的見解。

例如，具有免費增值業務模式的公司可以使用回歸和聚類分析來劃分哪些用戶會成為付費客戶，這種可能性有多大。

最初，產品團隊并不知道哪些用戶特征或行為是與期望結果相關的，但是現在只要給出足夠的數據，通過回歸和聚類分析可能就會發現它們之間的關系。有了這些信息，產品團隊可以根據用戶群的細分為每個用戶定制用戶體驗或營銷信息，以便吸引更多的用戶產生使用需求。

客戶價值與數據科學

數據科學逐漸在幫助公司在產品中提供更加實際的面向客戶的價值（滿足客戶實際需求的產品）。統計與大數據往往是實際產品體驗分析的一部分，數據科學通過提供統計功能和大數據功能來增強公司的工程能力。使用歷史數據和匹配技術來提供高質量、個性化產品內推的引擎就是一個例子。另一個例子是使用深度學習技術（deep learning）來分類電子郵件的反垃圾郵件產品。

在建立新的數據科學能力時，請注意以下幾點：

• 在組織架構上，數據科學家可以被安排在任何部門。兩個最常見的部門一個是數據分析部門，一個是工程部門。
• 就內部洞察來說，數據科學基于數據分析。如果沒有基礎數據架構和分析能力（數據倉庫、產品檢測儀器、數據分析），你要在考慮數據科學之前先考慮這些問題。你有可能已經漏掉了一些不需要數據科學專業知識、技術或數據量的真知灼見和基本報告。
• 就客戶價值來說，如果你認為產品可以利用數據科學技術，但卻不清楚應該采取哪些措施，請盡快地將專業知識引進公司。這種技術已經迅速在各種各樣的產品中變得重要，如果你還沒有制定整合計劃，那么可能已經落后于競爭對手。
• 在招聘新的數據科學崗位時，至關重要的是應聘者要對他們正在解決的產品或業務問題表現出濃厚的興趣。對于任何產品，設計角色或高級工程角色都應如此，但考慮到數據科學的高度技術性，有時又晦澀難懂，你可能傾向雇傭一個只懂數學的人。你的確需要一個懂技術的人，但如果他們不熱衷于解決業務或產品問題，那么最終可能會無法提供有用的見解或能分析客戶價值的高精度模型。
• 不一定要專門聘請數據科學家。這些技能可以由數據分析師、工程師或產品經理等其他角色來學習。也就是說，接受過數據科學培訓的人都將對這些工具和技術有廣泛了解，并且能發現其他人未能發現的機會。
• 數據科學家和數據基礎架構工程師之間是有區別。雖然早期可以雇用一個人來做這兩項工作，但這些角色通常是分開的。數據科學家創建統計模型和實現代碼。數據基礎架構工程師維護用于操作模型的大數據存儲和工具（例如Hadoop，Hive）。數據基礎架構工程師通常是站點運營組織的一部分，因為他們的工作涉及正常運行時間、安全性、訪問權限等。
• 不要以職能為導向建立數據科學能力。無論以怎樣的形式將數據科學引進組織，要找到在整個產品組織中貫穿數據科學思維的方式，避免谷倉效應。公司的任何人都可以使用數據科學，這是一種可以在報告、專題座談中使用或嵌入跨職能團隊的專業知識。我們應該抵制“數據科學是一個服務團隊”的理念，推動整個組織應用“數據智能”思想。

以上是將數據科學引進公司的最重要的考慮因素。希望能對你有所啟發。

拓展閱讀

數據科學(Data Science)是從數據中提取知識的研究，關鍵是科學。數據科學集成了多種領域的不同元素，包括信號處理，數學，概率模型技術和理論，機器學習，計算機編程，統計學，數據工程，模式識別和學習，可視化，不確定性建模，數據倉庫，以及從數據中析取規律和產品的高性能計算。數據科學并不局限于大數據，但是數據量的擴大使得數據科學的地位越發重要。數據科學的從業者被稱為數據科學家。數據科學家通過精深的專業知識在某些科學學科解決復雜的數據問題。

轉自知乎 作者：Han Hsiao

翻譯：盯襠貓

原文作者：Chris Jones， 硅谷產品集團(SVPG)合作伙伴

原文：https://svpg.com/leveraging-data-science/

本文由 @盯襠貓 翻譯發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Pixabay，基于CC0協議