例如，仅仅因为每个人都在谈论，就很容易在虚拟宇宙中出现。但是，等等：你为什么想进入虚拟宇宙？您想解决什么业务问题？请记住：战略永远先于战术。 当我们谈论数据时，使用相同的方决的问题之前不会考虑解决方案。 领导者应尽快与数据科学家接触。 尽管事实上有38% 的数据从业者参与了决策，但他们可能并不觉得自己的见解得到了准确的考虑。
由此可能会产生几个问题，但其中一组肯定与理解数 荷兰手机区号 据与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：如果数据科学家对业务不了解的话，如何反思业务问题？我绝对同意数据科学项目不是个人活动，但我坚信数据科学家可以为设计假设做出贡献。 需要指出的是，在人才缺口的领域，行业知识和硬数据技能之间的平衡对于项目的成功至关重要。
数据可能只是冰山一角 对业务理解的深入研究不应被视为数据科学家超出了他的工作范围。这不是真的。这种行为为最终设计数据科学项目所需的数据集提供了灵感，也为应对其他技术挑战发起了另一项努力。 请注意，数据只是冰山一角，涉及对业务目标的更深入反思。当你认为你的工作是从冰山一角开始时，你一定已经失去了成千上万的机会。