数据的增长似乎是无可争议的。 2020 年，每人每秒产生 1.7 兆字节的数据，而今天，一个人需要超过 1.8 亿年才能下载互联网上的所有数据。
如您所知，些数据来做出决策，这 电话号码清单 就 是为什么94% 的公司表示数据对其业务增长和数字化转型至关重要。
在此背景下，数据科学领域应运而生，其使命是充分利用所产生的数据。但是，
您如何管理这么多的数据来为您的业务提供见解和建议呢？
要回答这个基本问题，数据科学 入站营销的重要性是什么？ 家是如何被聘用的？美国劳工统计局预测，到 2026 年，数据科学领域的就业岗位数量将增长约 28%。
但是，您是否想过数据科学家可以研究哪些类型的问题？在 Rock Content，我们使用数据来预测客户何时取消合同，以便我们可以在客户做出决定之前使用保留技术。
当我们发现这种可能性时，其他团队就会主动与客户接洽，以挽救这笔收入。
这不是数据科学的唯一应用。从客户获取挑战到商业中的交叉销售机会，数据科学家专注于利用数据来解决问题。
数据科学家采用不同的策略来解决这些业务问题是很自然的。虽然这是健康的，特别是当一个团队充满了来自不同背景的专业人士时，但我想讨论一下最成功的人的一个特点。
现实生活中的数据科学项目与学习环境或数据竞赛网站（如Kaggle）中的项目并不完全相同。
这并不是说这些数据能力不好，但解决这些挑战并不意味着你会在现实项目中取得同样的成功。
在现实生活中处理数据与在学习环境中处理数据有何不同？
数据是结果的主要驱动因素，但在日常工作中，您可能没有适用于每种情况的现成数据集。
从这个现实来看，有必要强调：数据科学肯定在数据出现之前就已经开始了。
这就是为什么我总是强烈建议数据科学家投入大量精力来定义问题，而不仅仅是考虑最终交付的分析产品。商业理念永远是第一位的。
例如，这与营销人员制定年度计划时非常相似。例如，仅仅因为每个人都在谈论它，你就很想在元宇宙中展现自己的存在。
但你也应该先问问自己：你为什么想要进入元宇宙？您想解决什么业务问题？记住：战略永远先于战术。
当涉及到数据时，使用相同的方法 移动数据库 将确保您在探索实际需要解决的问题之前不会考虑解决方案。对于领导者来说，在流程早期与数据科学家进行接触非常重要。
尽管38% 的数据专业人员参与决策，但他们可能并不认为自己的见解得到了准确的考虑。由此可能会引发几个问题，但其中一组问题肯定与理解数据和理解业务本身之间的差异有关。考虑到这一点，我们可以探讨一个更深层次的问题：如果数据科学家不深入了解业务，他们如何思考业务问题？