数据科学市场发展的潜力

不断发展的数据科学领域已然成为了当今最火的学科之一。数据科学从业者们利用大量的数据集来分析诊断业务问题，应用算法来分析数据，制定解决方案，最后根据数据提出业务建议。

目前，95%以上的企业都面临着管理非结构化数据的需求。据估计，对数据分析和商业智能服务的需求不断增长， 咨询机构IDC最新发布的报告预测，2019年，大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元（约合人民币13495.1亿元）。

鉴于这个蓬勃发展的市场，毕业生、技术人员和IT专业人士都在寻找数据科学的新职业。数据科学研究生的培训可以为学习者提供奇妙的新机会，帮助他们为公司的商业前景做出重大贡献。

与几乎任何商业模型一样，当数据科学对商业产生影响最大的应该就是财务了。许多大型公司都有数据分析团队来分析改善管理供应链、优化销售运营和控制成本等问题。但目前，只有1 / 12的公司将数据最大程度上货币化。在数据科学家和数据科学工具上投入了大量资金，但从长期来看，并没有推动收入为这些努力提供资金。

数据货币化是数据科学领域的下一个前沿领域。麻省理工学院斯隆管理学院(Sloan School of Management at MIT)最近的一份报告强调了一些用例，即企业如何将数据科学货币化，以优化运营(面向内部的流程)和提升客户服务(面向外部的流程)。

这些公司关注的领域包括零售和旅游的地理定位客户、金融机构的欺诈检测、数字广告客户的智能定位和点击流洞察，以及推动收入增长的物联网(IoT)应用。

但是，并不是每家公司都配备了足够的员工，并且拥有数据分析部门。目前许多公司现在都将他们的数据智能需求外包出去，这创造了一个不断增长的细分市场，称为“洞察即服务”(insights as a service)。

如：一家数据服务公司为船舶运营商创建了一个决策支持模型，以实现船舶燃油节约。他们的先进的分析功能、手机应用程序提供财务和性能效益分析船舶涂料的选择，以优化投资决策。

数据科学在企业中的作用变得越来越重要，以至于今天57%的公司在其管理团队中都有一个正式的首席数据官(CDO)头衔。这些债务抵押债券中，超过50%将在今年向首席执行官汇报，高于前一年的40%。数据科学是一颗冉冉升起的新星，它将数据科学家带到了执行表上。

在最近的一项调查中，85%的受访者表示，所在公司已经启动了创建数据驱动文化的项目。首席数据官和数据分析师们负责创建和支持数据驱动的文化，在不同的业务线之间分发数据洞见，并寻找新的方法来创新如何使用数据来驱动更好的业务流程、产品和服务。

现在人工智能（AI）和机器学习现在已成为数据科学的代名词，在过去三年中，对具有人工智能技能的工人的需求增加了一倍多。专注于人工智能和机器学习工具的数据科学工作者将提高他们的行业竞争地位，并能够更快的接触更高的数据科学机会。事实上，还报告了前两个支付人工智能的工作不是AI特定的标题（如AI工程师），而是数据科学。