创企独角兽之路：重要一点是打造精良数据科学团队

因此，你需要在全公司范围内明确每一种产品需要收集的数据类型，同时建立起收集和维护数据的基础架构和流程。要想顺利完成这一点，数据科学家、工程师以及产品经理需要通力协作，当然相应的管理层也需要给予支持。

与此类似，数据指导下的决策需要一个自上而下的支持。从首席执行官往下，企业决策必须依靠数据而不是依靠高层个人的观点。

3.数据里有足够的讯号能让你获得有实用的见解吗？

许多人认为大数据就是数据科学，但数量并不代表所有事情。数据科学能让你从数据中分离出有用的讯号。

可获取的讯号不但取决于数据量的大小，还取决于讯号与噪音的比例（这里噪音指的是那些无用的数据）。庞大的数据量只能产生很小一部分真正有用的信息。

4.你需要数据科学成为你的核心竞争力吗？你可以将其外包出去吗？

打造数据科学团队很难且代价很高。如果你可以将数据科学任务外包给别人，那这样也不失为一个明智的选择。你可以选择咨询顾问，当然更好的办法是利用现有的方案通过应用程序编程接口来获取数据、建立模型、自动化处理业务并汇报关键分析结果。也许这不是为你量身定制的解决方案，但这至少可以加速业务流程，保证核心团队专注于为公司带来最多价值的工作上。相对而言，这一点妥协也是值得的。

何时你需要将数据科学成为公司的核心竞争力呢？如果它解决的问题对于公司的成功至关重要，那你就不能将该任务外包出去。此外，现有的解决方案往往非常死板，如果你的公司需要一个独特的方法来解决问题，那现有的解决方案就很难满足你的要求了。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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