[摘譯]
隨著越來越多的企業理解到資料的收集與分析所能帶來的商業利益，與「巨資料」相關的工作機會也越來越多。
趁著這個領域剛形成的時候投入，對未來的職涯發展是個不錯的選擇。那麼要進入這個行業，最關鍵的技能是哪些呢？
分析能力（Analytical Skills）
這大概是最顯而易見的一項，也就是從堆積如山的資料裡頭理出頭緒的能力。分析能力包含了能識別出哪些資料跟所欲理解的問題有關，並且透過詮釋資料來找到答案。這個能力的重點在於，能把企業資料轉換成可以執行的營運計畫。
創造力（Creativity）
對於「企業該如何運用巨資料」這個問題，其實是沒有標準答案的。正因為這是個新興的領域，所以任何關於資料的收集、詮釋、分析，和轉換成獲利的方法，都是新的東西，需要創造力與想像力。事實上，未來企業裡的資料明星，會是可以設計新方法，找出新的運用方式，來解決企業根本還不知道的問題的人。
數學和統計（Mathematics and Statistics）
美好傳統的識數能力，除了傳統的分析方法之外，即便是新興的非結構式資料，處理數字的能力依然會是分析能力的核心。具備精實的數學或統計背景，可以讓企業在資料應用上有更多的突破。
電腦科學（Computer Science）
任何跟大規模資料運用相關的策略，電腦都是主要的執行工具，而企業永遠都需要程式設計師來設計及執行將資料轉換成知識的演算法跟流程。這是一個範圍很廣的技能，包含了很多的子領域，像是機器學習、資料庫、雲端運算等等。
商業技能（Business skills）
理解企業目標，營運流程，以及如何驅動企業的獲利與成長，是非常基本的能力。企業裡的資料科學家，絕對不是離群索居、只負責產生一些數據跟報表而已，而是對企業的商業目標以及各種營運指標都有適當的理解，並且讓決策者能透過資料來掌握企業營運方向。
溝通能力（Communication ability）
資料分析的目的是要跟團隊與決策者分享分析的結果，因此口語跟書面的溝通能力都很重要。要能夠精簡的傳達關鍵訊息，「視覺化」也是溝通能力的一部分，畢竟資料分析的結果如果不能讓共事的人理解，並且改善決策流程、增進獲利，對企業也就沒有太大的效用。
[譯註]
這篇原文的作者 Bernard Marr 是這個領域公認有影響力的專家（在今年初的全球評比裡排名第二），但是其實這類「大數據專家 / 資料科學家應該具備的能力」的文章，這兩年相當常見，內容也都大同小異：就是除了數學、統計和電腦科學的「硬功夫」之外，還要加上商業、溝通、創意等等「軟實力」。
話說回來，不只資料科學家，未來要能在社會上做出一點成績，任誰都得要能軟硬兼備的。
