全公司「玩數據」！別只讓科學家專擅於前

許多組織已藉由設置「卓越中心」（center of excellence），來啟動數據科學之旅，盡可能聘請最優秀的數據科學家，並專注在可收集到許多數據的地方。從某些方面來看，這麼做相當合理，畢竟公司不想在人工智慧或機器學習上落後。而且，數據科學家也想炫耀他們的最新工具。

然而，這是運用這項稀有資源的最佳方式嗎？對大多數公司來說，我們認為並不是。相反地，我們建議公司以更具策略性、更廣泛的角度，來看待數據科學。

以策略性數據科學為例。雖然組織的策略性問題相對較少，但它們對組織特別重要。即使針對策略性問題與牽涉到重大變動的決策，能分析的數據相對稀少，但公司應該全力處理這些議題。數據科學提供的價值，遠遠不僅是大數據演算法，還包括其他很多價值，從更清楚地建構問題，到分析有哪些「小數據」可用，再到實驗、製作極佳的圖表，不一而足。運用數據科學來獲得更好的見解，這方面的潛力很大。而且，既然資深主管最終必須領導進行數據科學轉型，那麼讓他們參與數據事務，就能協助他們更清楚看見相關的益處，並且更加了解他們必須對這項轉型做出什麼貢獻。

然而，數據科學也必須廣泛地普及化。若要數據科學真的能夠推動轉型，每個人都必須參與...