最近的一年多，我們也有一些非正式的調查，不是很完整，但是似乎是看到趨勢了：台灣資料科學家的職缺數量，似乎是往下在走。相對的，數據分析，或是數據分析師的職缺，卻是相當熱絡！無論是哪種行業，都似乎很努力的在找數據分析師的人才。
為什麼呢？資料科學家的職責與數據分析師的定義，照理來說，應該是不同的，可是，他們都是在資料科學的領域中工作，為什麼會有如此的天差地別？我們的看法期很簡單：有價值的人，大家都要，尤其是老闆都是很精明的人，便宜又大碗的人才，他們絕對不會放過。
說實在，你在讀這篇文章的時候，首先，你能分辨資料科學家與數據分析師，這兩者職責的定義嗎？多數人可能搞不清楚，你可以參考 這篇文章！可是，搞清楚與搞不清楚有時候不是重點，重點是老闆的體驗：資料科學可以幫老闆解決問題或是賺更多的錢嗎？所以，這裡可能出現雞生蛋與蛋生雞的循環問題：老闆不知道這些人才的定義，也可能就不會善用這些人才？當然，好棒棒的資料科學家到了老闆的身邊，可能也無法發生價值？因為，你真的是人才嗎？
期待老闆去理解人才的定義，現實上是困難的。況且，反過來說，老闆會質疑你真的是人才嗎？如果你真的是人才，為什麼無法把幫老闆解決業務上的問題呢？所以，被炒作過的資料科學家，甚麼21世紀的最性感工作？人家老闆可是很現實的不願意支付高薪來養一個無法幫他解決問題，或甚至溝通都有問題的人才。國外的文章其實很清楚的寫道：overemphasis on technical skills and under-emphasis of business and soft skills has led to not only a communication gap but an imagination gap as well. (過分強調技術技能而忽視商業和軟技能不僅導致溝通鴻溝，還導致想像力鴻溝)
那麼為什麼數據分析師的職缺卻能夠持續熱門？他們真的會給老闆創造價值嗎？這個答案當然不是絕對的。因為，數據分析師如果不能幫老闆解決問題，下場其實也是一樣的。可是，我的看法是：畢竟數據分析是一項古老的工作型態，也就是說，這已經有一種根深蒂固的工作模式在運行中。自從人類開始用電腦以來，表格型態的數據分析一直都在做。這也一定會需要優化，加上，資料科學的推波助瀾，這裡的熱門可想而知。可是，會不會走向上述資料科學家的下場？不是不可能！關鍵還是在於數據分析師，你是否產生的價值？
數據分析師是有歷史的一項工作職務，老闆理解也認識。資料科學家是新創的一項工作職務，老闆不認識，只有媒體推波助瀾。一段時間下來，老闆可能發現：現實不如傳說！無論你是數據分析師，或是資料科學家，或是你從事於資料科學，或說是數據分析的工作，你想改變這個大環境嗎？先不要吧，你先改變你自己：如何加強自己的業務能力與軟性實力，思考如何與業務緊密的結合，才是你的上策！所以我說，你需要一套方法，建構你的數據能力，而不僅僅是資訊技能。