最近，沒有預期的看到類似的文章，都說到 資料科學，或是 資料科學家 的後果，都說將會消失？是真的嗎？有那麼嚴重嗎？如果你宏觀的從歷史來看，人類有什麼樣的工作不會消失呢？當然都會消失！關鍵是，消失的原因是什麼？總體來說，消失的原因應該是對人類無法產生價值後，就逐漸逐漸地淡出人類的舞台。
資料科學，或說是資料科學家對人類會不會有價值！猛然一想，你當然說：會的，況且，價值還很大耶，要不然不會有人說那是21世紀最性感的工作。如果，上述的推論你可以同意的話，請問：資料科學如何為你的企業發生價值？不要講全人類吧，先講你們公司。如果老闆說：明年我們如何提升30%的業績？請問，你身為資料科學相關的員工，你可以做出什麼貢獻？
答案似乎很簡單，也很困難！關鍵是你有沒有方法來解答老闆上述的問題？是的，在此之前，你已經很會寫程式，也很會使用軟體了，你也知道你要開始進行分析，此時，你的數據從哪裡來呢？怎麼來？如果沒有，怎麼辦？如果太多，又怎麼辦呢？反過來說，如果你用盡氣力做出的一些分析報告，老闆不相信你的數據，你該怎麼辦呢？再反過來說，你們公司可能很大，各部門的協作本來就不容易，你要如何去協調各部門給你的數據呢？誰理你啊！不過，這些都是後話！關鍵是，老闆給你一個他關心的業務問題，你該如何進行解題呢？不會解題，上述的問題不會發生，你的價值可能也會一落千丈。
資料科學家或說是數據分析師，他們不是軟體工程師，也不是電腦工程師。資料科學家或說是數據分析師，他們的職責在於數據的結論，可能是過去到現在的現況，也可能是推估的未來。軟體工程師與電腦工程師的職責在於開發資訊的服務並且維持這個服務的運作，核心在於資訊服務相關。所以，如果你能看清楚這兩個不同，那請問，為什麼說要學習資料科學，或是學習大數據，大家的目光都轉向了資訊相關的技術呢？各資訊廠商都說自己棒、自己好，但是，你呢？學習了這些資訊技術，真的可以在數據方面，為你的企業，或說是你的生涯，帶來價值嗎？沒那麼簡單吧！首先說，你如果不懂業務，你要如何進行分析與解析 ( analysis & analytic ) 的工作呢？
所以，如果你被賦予資料科學家或說是數據分析師的工作角色，但是你表現出來像一位軟體工程師或電腦工程師，請問你的價值在哪裡？企業因此也失望，你也因此失望，然後就出現「資料科學已經死了」的這樣的困境。這或許是我們發現：台灣的企業招聘資料科學家的意願降低的原因吧。
許多資訊廠商的大力行銷，導致大家看不清楚這一個現象。做生意的人，也總是往人群多的地方去，因此你會看到許多標榜資訊技術的課程在市場上。敢說真相的人，似乎就很孤單，並且不容易生存。可是，無論如何，我們在這裡還是要跟大家說清楚：你要看清你的定位！資料科學或說是大數據，他們都是一個龐大的知識領域，你不可能把全天下的技術都學習起來，你要利用自己的興趣與背景，定位自己，然後思考自己在未來，該如何與數據團隊合作，初期你是數據團隊的一分子，未來你可能要帶領數據團隊。資訊技術是你的工具，學習工具很重要，但不是唯一。這些思考，將會影響你的定位與學習！如何進行呢？我們利用 企業大數據框架 與 大數據國際標準 ，寫成了 電子書：讀墨 與 Google Book 都有，你可以去參考看看。當然，如果你有興趣學習歐洲方法：企業大數據框架，來帶領自己，深入的思考，可以聯繫我們，並且考取 國際認證。