2012年《哈佛商業評論》將數據科學工作稱為21世紀最性感的工作。就在兩個月前，領英網分享了“2014幫你成功應聘的25項最熱技能”——猜測什么類型的從業者擁有這些技能?這些關注引發了大量文章討論分析新人如何登上數據科學家鏈條頂端所需具備的技能。我們都熟知的常態列表：深厚的統計及數學背景，編程技能，分析技巧等等。然而是什么能夠使分析人員變的偉大?

到底什么是數據科學家?

企業聘任數據分析師日漸發展成為標準。從商業分析師到數據天才，職位信息和所在部門也千差萬別，但所承擔的角色卻基本相同。這些人員分析企業數據從各類商業資產中深度發掘價值。但是即使你擁有所有這些技術技能，可能你仍然只是一個平庸的數據人員。

下面將列出成為偉大數據科學家的非技術類技能：

1.優秀的溝通能力

如果你不能準確的向你部門以外的人闡釋你所掌握神奇的新發現，那么這些發現將會一文不值。一個偉大的數據科學家是能夠將他的技術發現用清晰流暢的語言傳遞給非技術團隊的人。他(她)需要理解業務和非技術人員的需求并恰如其分用數據形式表達。或許會令你們中一些人驚訝的是，一些很好的睿智之見實際上來自出乎意料的來源。那些銷售和營銷部門的人員生活在你們分析的數據之中，他們突然讓你向那些你之前從未想到的點子靠近或許并不夸張。因此，溝通是雙向的，積極溝通并認真聽取。

2.掌握數據，而不僅僅是了解數據

這或許令你們其中的一些人不會感到興奮的事是，只有那些在公司土生土長的人可能更好從公司數據中發掘價值。你同時需要所處產業有深刻的理解，包括你的公司正視圖解決的難題。當然，有時新的見解或許對于打破現狀，給予事物新的視角是很好的;但多數情況下，掌握公司內外部數據的人能夠更得心應手的應用數據或者將數據與創新性的觀點相聯系。

3.打破思維禁錮

集思廣益，跳出思維禁錮。你可能隨時隨地針對任何事物聽到這些話。在數據科學中這也很重要，因為它能讓你置身事外。之所以這么說所指的是不要只看到你自己公司內的數據“禁錮”。你的競技天地應該是廣泛的數據集合而不是內部的數據資源。學會將它轉化為你們的優勢，同時培養探索解決方案(“真知”)的好奇心。

4.懂得何時堅守根本

我們談到很多創新和找到新途徑，但是工作結束之時設置工作標準和更多達成基礎的關鍵業績指標(KPI)會是成功的策略。偉大的數據科學家當項目開始時就知道向核心目標邁進或者解決重點問題。例如，當你們在進行更具創造性的計算和分析前，記住你們很可能在幫助營銷人員分析只因把CRM數據與Adwords數據簡單拼湊而導致失敗的營銷活動找原因。

5.不要再次發明車輪

在很多組織中無數時間被浪費在那些有人在你之前已經做過的數據項目上。經常情況下，只需幾分鐘時間就能夠讓你從公司其他人員或網上找到你想解決問題的答案。例如，網上有無數地方或者無數印刷品能夠找到生產代碼或者簡單的數據操作技巧。別太傻，在開始工作之前，先做檢索。

6.時刻堅守流程

當你們開啟一個項目時，時刻堅守工作流程非常重要。盡管人跟人做事的方法千差萬別，但一般來講應該有數據類項目的系列工作方法。我們認為的關鍵點，對于任何數據科學家來說這個流程都是必備的，是盡可能沿著這套工作方法展示和討論你們的問題和研究，因為對于發掘創新性觀念來講反饋意見至關重要。正如我們之前討論過，成為優秀的溝通者非常關鍵，這也是堅守流程的原因之一。