数据科学为何突然变得如此重要？
数十年来，数学和统计理论底层数据科学一直占据重要地位。但是，最近的技术趋势使以前仅停留在理论层面的工业实施成为可能。这些趋势刺激了数据科学方面的新需求，以及对于数据科学成果的前所未有的期待。其中包括：
大数据和物联网 (iot) 的兴起。商业领域的数字化转型带来了大量涉及客户、竞争对手、市场趋势以及其他影响公司业绩的关键因素方面的数据。由于此数据来自多个来源，并且可能是非结构化的，因此很有挑战性。由于这些数据来源于许多渠道且可能非结构化，内部团队（例如，处理原有系统的传统业务分析师和 it 团队）通常很难或无法自行管理和使用数据。
新兴人工智能 (ai) 技术。人工智能和机器学习 (ml) 曾经只是科幻小说中的概念，而如今却已屡见不鲜，并恰逢其时地解决了大数据挑战。随着数据的数量、种类和速度的指数级增长，数据模式检测和分析预测需求已经超出了人类认知能力和传统统计技术的范畴。如今，ai 和 ml 已成为可靠数据分类、分析和预测的必要条件。
计算能力的大幅提升。如果没有近年来计算机处理能力的重大改进，先进数据科学将是不可能实现的。一项重要的发展是认识到设计用于游戏图像渲染的计算机处理器也非常适合 ml 和 ai 应用。这些先进的计算机芯片能够处理极其复杂的统计和数学算法，即使在最复杂的挑战下也能快速提供结果，因而成为数据科学应用的理想选择。
新兴数据存储技术，包括云计算。同样，数据科学依赖于以合理的成本来存储所有类型的数据的能力。现在，公司可以通过内部部署和云存储混合平台，合理地存储 pb 级（或数百万 gb 级）内部或外部的结构化或非结构化数据。
系统集成。数据科学将您组织的每个部分整合在一起，因此紧密、高速的系统集成至关重要。以实时传输数据为目的的技术和系统必须能够与利用机器学习算法预测结果的自动化建模功能无缝集成。然后，还必须将这些结果以很少甚至没有延迟的方式传达给面向客户的应用程序，从而获得先机优势。
数据科学家精通以下三个学科：应用统计和数学、计算机科学以及业务和领域专业技术。尽管数据科学家可能具有物理学、工程学、数学以及其他技术或科学领域的背景，但他们还需要了解您组织的战略目标，以便带来真正的业务效益。
数据科学家的日常工作包括定义业务问题或机会，管理和分析与该问题相关的所有数据，建立和测试模型以提供见解和预测，向企业利益相关者展示结果，然后编写计算机代码以执行选定的解决方案。在编写代码时，他们将运用在数据管理和预测分析方面所掌握的各种语言（例如 python、r、sas 和 sql/postgresql）。最后，数据科学家还负责分析和报告实际业务结果。
由于涉及许多特定技能，因此很难发现和招募到合格的数据科学家，且相应的内部团队维护成本也非常高昂。大多数组织选择利用 hitachi vantara 等提供商的成熟和可靠的技术。hitachi 提供业界领先的专业技术，能够以灵活多变和经济高效的方式解决众多行业客户所面临的各种数据相关挑战。