我们已经听到这个观点：据哈尔•瓦里安（Hal Varian）说，统计学家是下一个性感的工作。五年前，在《什么是Web 2.0》里蒂姆•奥莱利（Tim O’Reilly）说“数据是下一个Intel Inside”。但是这句话到底是什么意思？为什么我们突然间开始关注统计学和数据？

在这篇博文里，我会检视数据科学的各个方面，技术、企业和独特技能集合。

互联网上充斥着“数据驱动的应用”。几乎任何的电子商务应用都是数据驱动的应用。这里面前端的页面靠背后的数据库来支持，它们两者之间靠中间件来连接其他的数据库和数据服务（信用卡公司、银行等等）。但是仅仅使用数据并不是我们所说的真正的“数据科学”。一个数据应用从数据里获取价值，同时创造更多的数据作为产出。它不只是带有数据的一个应用，它就是一个数据产品。而数据科学则是能创建这样的数据产品。

互联网上早期的数据产品之一就是CDDB数据库。CDDB数据库的开发者意识到基于CD（音频光盘）里面的每首歌曲的确切长度，任何CD都有一个唯一的数字签名。Gracenote公司创建了一个数据库，记录着歌曲的长度，并和专辑的元数据（歌曲名称、歌手和专辑名称）数据库关联。如果你曾经使用iTunes来找CD，你就是在使用这个数据库服务。iTunes会先获取每首歌的长度，然后发给CDDB，从而得到歌曲的名称。如果你有一些CD（比如你自制的CD）在数据库里没有记录，你也可以在CDDB里创造一个无名专辑的题目。尽管看起来很简单，但这是革命性的。CDDB把音乐看成是数据，而不仅仅是声音，并从中创造了新的价值。他们的商业模式和传统的销售音乐、共享音乐或者分析音乐口味等业务的模式截然不同，尽管这些业务也可以是“数据产品”。CDDB完全是视音乐的问题为数据的问题。

谷歌是创造数据产品的专家，这里列几个例子。

• 谷歌的创新是在于其意识到搜索引擎可以使用入链接而不是网页上的文字。谷歌的PageRank算法是最早一批使用网页以外的数据的算法之一，特别是网页的入链接数，即其他网页指向某网页的数量。记录链接让谷歌的搜索引擎比其他的引擎更好，而PageRank则是谷歌的成功因素中非常关键的一条。
• 拼写检查不是一个非常难的任务，但是通过在用户输入搜索关键词时，向错误拼写推荐正确的用法并查看用户是如何回应推荐，谷歌让拼写检查的准确率大幅提高。他们还建立起了常见错误拼写的字典，其中还包括对应的正确拼写以及错误拼写常见的上下文。
• 语音识别也是一个非常艰难的任务，而且也还没有完全被解决。但谷歌通过使用自己收集的语音数据，已经开始了针对这个难题的一个宏大的尝试。并已把语音搜索集成到了核心搜索引擎里。
• 在2009年猪流感的传播期，谷歌能够通过跟踪与流感相关的搜索来跟踪这次猪流感的爆发和传播过程。

通过分析搜索跟流感相关的用户在不同地区的情况，谷歌能够比美国国家疾病控制中心提前两周发现猪流感的爆发和传播趋势。

谷歌并不是唯一一家知道如何使用数据的公司。脸书和领英都是用朋友关系来建议用户他们可能认识或应该认识的其他人。亚马逊会保存你的搜素关键词，并使用别人的搜索词来关联你的搜索，从而能令人惊讶地做出恰当的商品推荐。这些推荐就是数据产品，能帮助推进亚马逊的传统的零售业务。所有这些都是因为亚马逊明白书不仅仅是书，而相机也不仅仅是相机，用户也不仅仅就是一个用户。用户会产生一连串“数据排气”，挖据它并使用它，那么相机就变成了一堆数据可以用来和用户的行为进行关联。每次用户访问他们的网站就会留下数据。

把所有这些应用联系到一起的纽带就是从用户那里采集的数据来提供附加价值。无论这个数据是搜索关键词、语音样本或者产品评价，现在用户已经成为他们所使用的产品的反馈环中重要的一环。这就是数据科学的开端。

在过去的几年里，可用的数据量呈爆炸性的增长。不管是网页日志数据、推特流、在线交易数据、“公民科学”、传感器数据、政府数据或其他什么数据，现在找到数据已经不再是问题，如何使用这些数据才是关键。不仅仅是企业在使用它自己的数据或者用户贡献的数据。越来越常见的是把来自多个数据源的数据进行“聚合”。《在R里进行数据聚合》分析了费城郡的房屋抵押赎回权的情况。它从郡长办公室获得了房屋抵押赎回权的公开记录，抽取了其中的地址信息，再使用雅虎把地址信息转换成了经纬度。然后使用这些地理位置信息把房屋抵押赎回权的情况绘制在地图上（另外一个数据源）。再把它们按社区、房屋估值、社区人均收入和其他社会—-经济因素进行分组。

现在每个企业、创业公司、非营利组织或项目网站，当他们想吸引某个社群的时候所面临的问题是，如何有效的使用数据。不仅仅是他们自己的数据，还包括所有可用的和相关的数据。有效的使用数据需要与传统的统计不同的技能。传统的穿职业西装的精算师们进行着神秘但其实是早已明确定义的分析。而数据科学与统计的不同是数据科学是一种全盘考虑的方法。我们越来越多的在非正规的渠道里找到数据，数据科学正随着数据的不断收集、把数据转换为可处理的形式、让数据自己讲故事以及把故事展现给别人不断演进。

为了能感受到什么样的技术是数据科学需要的，让我们首先看看数据的生命周期：数据从哪里来，如何使用，以及数据到哪里去。

数据从哪里来

数据无处不在，政府、网站、商业伙伴、甚至你自己的身体。虽然我们不是完全淹没在数据的海洋里，但可以看到几乎所有的东西都可以（甚至已经）被测量了。在O’Reilly传媒公司，我们经常会把来自Nielsen BookScan的行业数据和我们自己的销售数据、公开的亚马逊数据、甚至就业数据组合起来研究出版行业发生了什么。一些网站，比如Infochimps和Factual，可以提供很多大型数据集的连接，包括天气数据、MySpace的活动流数据、体育活动比赛记录等。Factual网站还招募用户来更新和改进它的数据集。这些数据集覆盖了从内分泌学家到徒步小道等的广泛内容。

很多我们现在所用的数据都是Web 2.0的产物，也遵守摩尔定律。Web让人们花更多的时间在线，同时也留下了他们的浏览轨迹。移动端应用则留下了更丰富的数据轨迹，因为很多应用都被标注了地理位置信息或附带着音频和视频。这些数据都可以被挖据。结帐点设备和经常购物者购物卡使得获取消费者的所有交易信息（不光是在线信息）成为可能。如果我们不能存储这些数据，那么所有这些数据就将没有用处。这里就是摩尔定律起作用的地方。自80年代早期开始，处理器的速度就从10Mhz增加到了3.6GHz，增加了360倍（这还没考虑处理位数和核数的增加）。但是我们看到存储能力的增加则更为巨大。内存价格从1000美元每兆字节降到25美元每吉字节，几乎是40000倍的降低。这还没考虑内存尺寸的减少和速途的增加。日立公司在1982年制造了第一个吉字节的硬盘，重大概250磅。现在千吉字节级别的硬盘已经是普通消费品，而32吉字节的微存储卡只有半克重。无论是每克重的比特数、每美元比特数或者总存储量，存储能力的提升已经超过了CPU速度的增幅。

摩尔定律应用于数据的重要性不仅是极客的技巧。数据的增长总是能填充满你的存储。硬盘容量越大，也就能找到更多的数据把它填满。浏览网页后留下的“数据排气”、在脸书上添加某人为朋友或是在本地超市买东西，这些数据都被仔细的收集下来并进行分析。数据存储的增加就要求有更精致的分析来使用这些数据。这就是数据科学的基石。

那么，我们怎么能让数据有用？任何数据分析项目的第一步都是“数据调节”，即把数据变换成有用的状态。我们已经看到了很多数据的格式都是易用的：Atom数据发布、网络服务业务、微格式和其他的新技术使得数据可以直接被机器消费。但是老式的“屏幕抓取”方法并没有消亡，而且也不会消亡。很多“非正规”数据源来的数据都是很混乱的。他们都不是很好构建的XML文件（并带有所有的元数据）。在《在R里做数据聚合》里使用的房屋抵押赎回权数据都是发布在费城郡长办公司的网站上。这些数据都是HTML文件，很可能是从某个数据表格文件里自动生成的。如果曾经见过这些由Excel生产的HTML文件，你就知道处理这个会是很有趣的。

数据调节也包括用类似Beautiful Soup这样的工具来清理混乱的HTML文件，用自然语言处理技术来分析英语和其他语言的纯文本，或用人工来干苦活和脏活。你有可能会处理一系列数据源，而他们各自的格式都不同。如果能有一个标准的工具集来处理这些就太好了，可实际上这是不现实的。为了做数据调节，你需要准备好处理任何的数据格式，并愿意使用任何的工具，从原始的Unix工具（如awk）到XML语义分析器和机器学习库。脚本语言，比如Perl和Python，就很重要了。

一旦你分析了数据，就可以开始思考数据的质量问题了。数据经常会有缺失和不一致。如果数据缺失了，你是要简单地忽略他们吗？这也不总是可以的。如果出现数据不一致，你是否要决定某些表现不好的数据（是设备出错了）是错的，或者这些不一致的数据恰恰是在讲述它自己的故事，而这就更有趣。有报道说，臭氧层消耗的发现被延误了，因为自动数据收集工具丢弃了那些数值过低的读数¹。在数据科学里，你能有的经常是你将会拿到的。通常你不可能得到更好的数据，你可能没有其他的选择除了使用你手头有的数据。

如果研究的问题涉及到人类的语言，那理解数据就又给问题增加了一个维度。O’Reilly的数据分析组的主管罗杰.马古拉斯（Roger Magoulas）最近在为苹果公司招聘公告列表搜寻数据库，这需要有地理位置技能。这听起来像是个简单任务，这里的坑就是从很多招聘公告列表里去发现真正的“苹果”的工作，而不是那些大量增加的苹果附属的工业企业。为了能更好的完成这个任务，就需要能理解一个招聘公告的语法结构，即你需要能解析英语语义。这样的问题已经变的越来越常见。比如你试着去用谷歌趋势（Google Trend）去查看Cassandra数据库或者Python语言正在发生什么，你就能感受到这个问题了。因为谷歌已经为很多关于大型蛇类的网站建立了索引。歧义消除从来都不是一个简单的任务，但是类似于Natural Language Toolkit这样的库可以让这个工作简单一点。

当自然语言处理失效时，你可以用人的智能来代替人工智能。这就是类似亚马逊的Mechanical Turk这样的业务所服务的目标。如果你能把你的任务分解成非常多的容易表述子任务，你就可以使用Mechanical Turk的市场来招募很便宜的工人。例如，你想查看招聘公告列表并发现哪些是真正来自苹果公司，你可以招募工人来做分类，价格大概是一美分一个公告。如果你已经把这个列表的数目降到一万条有苹果字样的公告，那么只要付100美元就可以让人工来分类了。

处理海量的数据

我们已经听说了很多的“大数据”，但是“大”只是转移注意力的话。石油公司、电信公司和其他数据密集型的行业早就已经在相当长的时间里拥有了海量的数据集。伴随着存储能力的持续增长，今天的“大数据”肯定会变成明天的“中数据”或者日后的“小数据”。我所听到的最有意义的定义是：“大数据”是指数据的量本身成为问题的一部分。我们讨论数据量的问题可从吉字节级到千吉字节不等，在某些时刻，传统的数据处理技术已经不能胜任了。

面对这样不同的数据，我们正试图做什么？根据杰夫.哈默巴赫尔（Jeff Hammebacher）²所说，我们正在构建信息平台或数据空间。信息平台和传统的数据仓库类似，但不同。他们暴露了很丰富的API（应用程序接口），并被设计为用来支持探索和分析理解这些数据，而不是只为传统的分析和报表。这些平台接收所有的数据格式，包括最混乱的那些，他们的数据模式随着对数据理解的改变而不断进化。

大部分构建数据平台的企业都发现很有必要超越传统的关系型数据库。传统的关系型数据库系统在到一定数据量级后开始效率降低，甚至无效。管理在一群数据库服务器间分享和复制数据是很困难的，且很慢。同时关系型数据库需要预先定义好数据模式，而这与多数据源的非结构化数据现状是冲突的，因为你甚至都不知道什么是最重要的直到你开始分析数据。关系型数据库被设计来满足一致性的，这是为了支持复杂的交易过程，以便于当交易过程中的任何一个环节出错时，可以很方便的回滚。尽管严格一致性对于很多应用是很重要的，但这对于我们这里所谈论的分析任务并不是完全必须的。你真的会在乎是有1010个或者1012个推特的关注者？精确是很诱人的，但是对于绝大部分金融领域以外的数据驱动的应用，精确是个伪命题。大部分数据分析都是比较性的，如果你想知道是否东欧地区的销售增长比南欧地区快，你并不关心这个差别是5.92%年增长，还是5.93%。

为了能有效地存储数据，出现了不少新型的数据库。他们经常被叫做NoSQL数据库，或非关系型（Non-Relational）数据库，尽管两个名词都没什么用。这些名词把本质上完全不同的产品归到一类里，但其实只说明了他们不是什么。很多的这些数据库都是谷歌的BigTable和亚马逊的Dynamo的后代。它们被设计来实现分布于多节点，并提供“最终一致性”而不是绝对一致性，同时也支持非常灵活的数据模式。尽管有多达二十个这样的数据库产品，大部分都是开源的，只有少数几个已经在业界确立了他们的地位。

• Cassandra：由脸书开发，已经在推特、Rackspace、Reddit和其他大型网站的生产系统上使用。Cassandra被设计成高性能、高可靠性和可自动复制。它有一个非常灵活的数据模型。创业公司Riptano提供对它的商业化支持。
• HBase：是基于谷歌的BigTable，并变成Apache Hadoop的一个子项目。设计用于极大的数据库（超过十亿行、百万列），分布式存储于上千个节点。它跟Hadoop一起，可由Cloudera公司提供商业化的支持。

存储数据只是构建数据平台的一部分，数据的价值只有在被使用后才能出现，而巨大的数据量又带来了新的计算难题。谷歌让MapReduce方法变得流行。MapReduce方法本质上是一种分而治之的策略，用以处理在一个超大的集群上的超级大的问题。在“Map”阶段，一个单一的计算任务被分成了众多的相同的子任务，然后这些子任务被分配到很多的处理节点上运行。子任务产生的中间结果随后被汇聚，交给Reduce任务们来处理。事后看，MapReduce任务似乎是对于谷歌的最大的问题（建立大的搜索引擎）的一个显而易见的解决方案。很容易把一个搜索分布到上千个节点里，然后在把结果汇聚成一个单一的答案。没有那么显而易见的是MapReduce已被证明对于很多大型数据的问题都可用，不管是搜索还是机器学习。

最流行的MapReduce的开源实现是Hadoop项目。雅虎宣传他们已经构建了世界上最大的生产Hadoop集群，有一万个CPU内核，运行在Linux上。很多Hadoop开发者也认可了Cloudera的商业版Hadoop。亚马逊的Elastic MapReduce是在亚马逊的EC2集群上提供了预先配置好的Hadoop镜像文件，这让部署Hadoop非常简单，也不用客户自己购买Linux服务器。客户可以按需增加和减少处理器，而只需按使用时间来付费。

Hadoop已经远远超越了单纯的MapReduce的实现，他是一个数据平台的核心部件。它包括了HDFS，一个保证高性能和可靠性需求的超大数据分布式文件系统；HBase数据库；Hive，一个可以让开发者使用类SQL的查询来探索Hadoop数据的工具；一个叫Pig的高级数据流语言；以及其他很多的部件。如果有任何的东西可以叫一站式信息平台，Hadoop就是一个。

Hadoop被设计成了可以支持“敏捷”数据分析。在软件开发领域，“敏捷实践”是与快速产品开发周期、开发者和用户的更紧密的交互、并与测试相关的。传统的数据分析已经被异常长的运行时间所耽搁，一个计算可能在几小时或者几天内都无法完成。但是Hadoop（特别是Elastic MapReduce）让构建一个可以处理超大数据集的集群成为可能。快速的计算使得测试不同的假设、不同的数据集和不同的算法成为可能。这就让跟客户的沟通变的容易了，因为可以快速的发现你是否问了正确的问题。同时也让探索那些有趣的可能性成为可能，而不再受限于分析时间了。

Hadoop本质上是一个批处理系统，但是Hadoop在线原型（HOP，Hadoop Online Prototype）是一个实验项目，来应对流计算。HOP在数据到来的时候就处理数据，并以准实时的速度算出中间结果。准实时数据分析可以应用在推特的话题趋势追踪这样的应用里。这样的应用只要求近似实时，比如话题趋势追踪的报表不会需要毫米级的准确度。像推特上的关注者的数目一样，一个“话题趋势”报表也只需要能在五分钟内更新即可，甚至是一小时内。据bit.ly的数据科学家希拉里.梅森（Hillary Mason）所说，也可以先计算很多的变量值，再使用实时MapReduce来计算最近的结果。

机器学习是数据科学家的另外一种重要的工具。我们现在期待网络和移动应用会结合推荐引擎。而构建一个推荐引擎是人工智能问题的精华之一。不用看很多的网页应用，你就能发现分类、错误检测、图像匹配（如在谷歌眼镜和SnapTell里）甚至是人脸识别。一个不动脑子的移动应用可以让你用手机来给某人拍照，然后在用这张照片来在搜索这个人的身份。吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是斯坦福大学的最流行的计算机课程之一，有着数百名学生（他的这个视频也是强烈推荐的）。

有很多机器学习的库可供使用：Python的PyBrain，Elefant，Java的Weka和Hadoop里的Mahout。谷歌最近刚刚发布他们的预测性分析的API，通过RESTful接口为大众提供了谷歌的机器学习算法的能力。对于计算机视觉，OpenCV则是事实上的标准。

Mechanical Turk也是工具库里的一个重要部分。机器学习几乎总是需要一个“训练集”，即已知结果的数据，供开发和调优应用。Turk就是一个很好的方法来获得训练集。一旦你得到了数据集（可能就是从推特里收集的很多公共图片），你可以用很少的花费来进行人工分类，比如分到不同的列表里，在脸上或者车上画个圈，或者任何你感兴趣的结果。花费几分钱来分类几千条记录是个不错的选择。即使是相对大的工作，也只花费不到几百美元。

尽管我没有强调传统的统计分析，但构建统计模型在任何数据分析里都很重要。据麦克.德里斯科尔（Mike Driscoll），统计是“数据科学的语法”。让数据能一致性的讲故事是很重要的。我们都听说了这个笑话，吃泡菜会死人，因为每个死的人都吃过泡菜。如果你理解关联的意思，你就不会去理会这个笑话。更进一步，很容易可以看到为《R技术手册》做广告使得这本书的销量的转化率比其他书多2%。但需要用统计的结果来判断这个差别是不是够显著，或只是一个随机的波动。数据科学不仅仅只是关于数据的保存，或猜测数据可能的意义，它是关于假定检验和确保来自数据的结论是可信的和可靠的。从传统的商业智能到理解谷歌的拍卖机制，统计在几乎所有的任务里都扮演重要的角色。统计已经成为了一个基本技能。它不是被来自机器学习里的新技术所替代，它是他们的补充。

尽管有很多的商业化统计软件包，但开源的R语言，包括他的丰富的包库CRAN，是非常重要的一个工具。虽然对学计算机的人而言，R是一种奇怪的诡异的语言，但它几乎是提供了一站式的统计工具包。它包括了非常好的图形处理工具，CRAN里包括了非常多的数据解析器，以及针对分布式计算的新的扩展包。如果有一个工具能提供端到端的统计解决方案，R就是。

让数据来讲它自己的故事

一图或许值千言，或许不值，但一图绝对值千数。很多数据分析算法的问题都是他们仅仅只是产生了一堆数字。为了理解这些数字的意思（它们要说的真实故事），你需要制作好的图表。爱德华.塔夫特（Edward Tufte）的《量化信息的可视化显示》就是数据可视化的经典书籍，也是任何希望从事数据科学的人要看的基础教材。据马丁.瓦滕伯格（Martin Wattenberg，Flowing Media的创始人），可视化对数据调节很重要，如果你想发现数据的质量如何，那就把它画出来。可视化也经常是是数据分析的第一步。希拉里.梅森说当她拿到新的数据后，她会首先画很多的散点图，试图去找到那些有趣的东西。一旦你发现某些数据有价值的线索，就可以继续用更详细的分析来继续了。

有很多软件和工具可以用来制作图表展现数据。GnuPlot是非常有效的一个。R也有很丰富的图表库；凯西.瑞斯和本.弗莱的Processing是最先进的一个，特别是如果你想制作可随时间变化的动画。IBM的Many Eyes里的很多可视化都是完全可以交互的应用。

内森.姚（Nathan Yau）的FlowingData博客是一个很好的地方可以来学习制作可视化。我最喜欢的动画之一是沃尔玛的成长。它里面不仅仅是可视化自己的美学，还有艺术的部分，可以帮助理解数据。它看起来像是身体里的癌症在扩散吗？或是流感在人群里的爆发传播？让数据来说它自己的故事不仅仅是展现结果，它还包括制作连接，连到其他的数据源来证实这些结果。一个成功的零售连锁店的发展和一个传染病的发展类似吗？如果是这样，这是不是给了我们一个新的洞察，理解经济是如何发展的？这个问题我们几年前甚至都不能问。因为没有足够的计算能力，而数据则各自被锁定在各自的环境里，同时能处理这些数据的工具也不成熟。现在类似这样的问题每天都被问出来。

数据科学家

数据科学要求很多技能，从传统的计算机科学、数学到艺术。杰夫.哈默巴赫尔在描述他在脸书组建的数据科学团队（可能也是面向消费者的网站里的第一个数据科学团队）时说：

在某一天，团队的成员可以在Python里写出多个阶段的数据处理管道，设计一个假设检验的测试，用R来对数据样本所回归分析，为一些数据密集型的产品和服务在Hadoop上设计和实现一种算法。或是就我们分析的结果和其他的成员或部门进行沟通。³

哪里去找到这些多才多艺的人哪？按领英的首席科学家DJ.帕蒂尔（DJ Patil）的说法，最好的数据科学家应该是“理科科学家”，特别是物理学家，而不是计算机专业的人员。物理学家一般有很好的数学背景、计算机技能，同时物理学也是一个非常依赖从数据里获得发现的学科。他们必须思考大画面，大问题。如果你花费了很多的科学基金来获取数据，即使数据没有想要的那么清晰，你也不会随意丢弃。你必须要想办法来让数据讲故事。当数据讲的故事不是你所想要它讲的时候，你就需要一些创造性。

科学家也需要知道如何把大问题分解成一些小一点的问题。帕蒂尔描述了在领英创建一些推荐特性的过程。这种任务可能很容易变成一个高光的开发项目，花费几千个人天的开发时间加上几千小时的计算时间来发现领英成员的相互间的关联关系。但是帕蒂尔他们的工作过程却很不一样。他们从一个相对小的项目开始，简单地编程来查看成员的画像并做相应的推荐。问诸如你上过康奈尔大学吗这样的问题，就可以帮助推荐是否成员需要加入康奈尔校友会。然后就可以逐渐地扩展出去。除了查看用户的画像，领英的数据科学家开始查看会员参加过的活动，随后是他们参加的图书馆的读书俱乐部。结果就产生了一个能分析海量数据的有价值的数据产品，但它最初也不是按这个思路设计的。这是一个敏捷地、灵活地过程，逐渐地实现最终的目标，而不是一开始就直接去爬高山。

这就是帕蒂尔所说的“数据柔道”的核心思想。即用一些附带的小问题来解决那些看起来无法解决的大的困难的难题。CDDB就是一个数据柔道的很好的例子，直接分析歌曲音轨来识别音乐是非常难的（尽管不是不可能，例如midomi）。但CDDB的员工创造性地用更好追踪的方法解决了这个问题。基于音轨的长度来计算一个音轨的签名，然后在数据库里搜索这个签名，非常简单直接！

并不容易来发现数据科学工作的指标。但是来自O'Reilly研究的数据显示了一个稳定Hadoop和Cassandra招聘公告的逐年增长。这可以算是对“数据科学”总体市场的一个好的表征。本图显示了Cassandra招聘数量的增长和排列Cassandra职位的公司的数量。

创业精神是整个问题的另外重要一块。帕蒂尔对问题“当你准备招聘一个数据科学家的时候，什么样的人你会找？”时的第一反应是“那些你想跟着一起创业的人”。这是一个重要的洞察：我们进入了一个构建于数据上的产品的时代。我们还不知道这些产品是什么，但是我们知道胜出者会是那些能发现这些产品的企业和个人。希拉里.梅森也给出了同样的结论。她作为bit.ly的数据科学家的主要工作就是研究bit.ly所产生的数据，并从中发现如何构建有趣的产品。在尚不成熟的数据行业，没有人试图去制造2012的尼桑Stanza或者Office 2015，相反的，这个行业的从业者都在尽力去发现新产品。除了是物理学家、数学家、程序员和艺术家，他们还是创业者。

数据科学家把创业精神和耐心、愿意逐步地制造数据产品的意愿、探索的能力和能就一个解决方案进行反复迭代的能力结合起来。他们是天生的交叉学科。他们能从所有方面来探索问题，从最初的数据收集、数据调节到得出结论。他们能创造性的找到新的方法来解决问题，同时去回答一个非常宽泛定义的问题：“这里有很多很多的数据，你能从中找到什么？”

未来属于那些能知道如何成功收集和使用数据的企业。谷歌、亚马逊、脸书和领英都已经在利用他们的数据流并形成了他们的核心业务，且获得了成功。他们是先锋，但更新的企业（像bit.ly）正在追随着他们的脚步。无论是挖掘你个人的生物群落，还是从几百万旅游者分享的经验里绘制地图，或者研究人们分享给别人的URL，新一代的生意将会是依靠数据来成功。哈尔.瓦里安的采访里有一段可能没人能记住的引用：

这个能拿到数据的能力—能理解数据、处理数据、从中抽取价值、可视化数据并能和别人交流结果—将会是下一个十年里极度重要的技能。

数据确实是新的Intel在内。

1 美国国家航空航天局的文章否认了这一说法，但也说在1984年他们承认自70年代开始得到的过低的读数是真的。无论是人还是软件忽略这些异常数据，很明显这些数据是被忽略了。

2 杰夫. 哈默巴赫尔所写的《信息平台作为数据空间》

3 杰夫. 哈默巴赫尔所写的《信息平台作为数据空间》