根據 2018 與 2020 年世界經濟論壇的報告來看，他們都說數據分析師與資料科學家，這兩種職位是所有產業最需要的人才，也都是排名第一。我們也知道，很多人對於這兩種職位都很嚮往。我們也知道，很多企業都想要找這些人來幫助自己業務成長。關鍵是，你知道這兩種人到底是在幹嘛？網路上面人云亦云，我不知道你是否看清楚？也想清楚了呢？
如果根據 Enterprise Big Data Framework 的定義來看，這兩種職位，或說是這兩種工作，有著不同的定義，根據這個定義，你可以思考看看。
大數據分析師的職責是從大數據集中獲取、處理和匯總資訊，以發現業務價值。關鍵字在於業務價值！獲取、處理和匯總資訊是在說明一個過程，也就是數據分析師必須要掌握這一個過程，所以，大數據分析師專注於數據的移動和解釋，通常著眼於過去和現在。同時，數據分析師必須解釋數據並有效地傳達發現結果，因此，溝通能力很重要。很多時候，我們說數據分析師是一種通才 ( Generalist ) ，也就是說他們的能力是一種橫向發展的方式。
大數據科學家的職責是參與演算法和統計模型的開發和部署，以便預測未來結果，藉此可以利用大數據來提供業務價值。因此，數據科學家可能主要負責匯總數據，以提供預測，或者是利用過去和當前的數據，識別出相關的趨勢或是模式，以便於了解未來。所以，數據科學家不僅僅是要善用各種資訊工具，更需要在統計數學與演算法上，彰顯自己的能力。
最近看到一篇文章說到：成為自由的資料科學家。對於人類的演進與進化來說，我不敢說不對，因為，什麼可能都有機會發生。不過，可預期的時間內，我認為這件事情的發生將是很困難的。無論你是數據分析師，或是資料科學家，你一定要為你們的業務產生價值！也就是說，你不可能獨善其身，無論是你企業的正職員工，或是獨立顧問幫助客戶，如果你期待人家付你錢的話，你就要知道你的價值在哪裡？自由的資料科學家，請問你真的很理解你們客戶的那個產業嗎？如果沒有，你要如何產生出讓客戶驚豔的價值呢？統計學很厲害嗎？很會寫程式嗎？或許吧，你也許利用你的統計學與資訊的能力來擔任自由的資料科學家，可是，你也應該會想到，如此的定位，你就不是資料科學家，你可能只是被定為成為一位外包的軟體工程師。
為什麼我說這些？因為，如果要深入一個產業，你不太可能是以自由之身進入，除非你已經很有經驗了。要熟悉一個產業，你不僅僅需要許多基礎知識、多年的經驗，還要有許多機會參與與練習。我這樣說，並沒有貶抑外包的軟體工程師的意思。我只是要強調：數據分析師與資料科學家，如果你想不清楚這兩個職務的目標，你就不可能給自己一個明確的規劃，人云亦云，不是你想要的，記得，要給自己一套方法，不僅僅是思考，更是鍛鍊自己的數據能力，不僅僅是統計與資訊的能力，更需要許多你想不到的能力來促進你的成就。