大數(shù)據(jù)熱過一陣后會降溫，但數(shù)據(jù)科學(xué)將不斷發(fā)展下去。不久的將來，新一輪的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)可能會替代大數(shù)據(jù)成為新聞焦點

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)無所不在，數(shù)據(jù)處理技術(shù)不斷翻新，令人眼花繚亂。但我們靜心細(xì)想和冷靜觀察，卻發(fā)現(xiàn)真正用大數(shù)據(jù)技術(shù)成功解決的問題并不多。公司運營、政府管理、社會服務(wù)等問題的認(rèn)知和決策仍主要是靠傳統(tǒng)的營銷數(shù)據(jù)、行政數(shù)據(jù)及抽樣調(diào)查。這個現(xiàn)象告訴我們，大數(shù)據(jù)及其處理技術(shù)不是萬能藥，它是一個新現(xiàn)象，一種認(rèn)知的新手段。它不會取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和決策支持，但將會極大地增強(qiáng)和拓展人類認(rèn)識世界和智能決策的能力。不管是“大數(shù)據(jù)”還是“小數(shù)據(jù)”，它們的共同目的都是用數(shù)據(jù)對現(xiàn)實和未來作出準(zhǔn)確的判斷以支持正確的決策。一門研究如何用數(shù)據(jù)支持決策的新學(xué)科應(yīng)運而生，這就是“數(shù)據(jù)科學(xué)”。

數(shù)據(jù)科學(xué)是專門研究如何使數(shù)據(jù)變成信息進(jìn)而產(chǎn)生知識以支持判斷和決策的學(xué)問。它是一門跨學(xué)科的領(lǐng)域，是信息科學(xué)、計算機(jī)、統(tǒng)計學(xué)，與其他自然科學(xué)和社會科學(xué)專業(yè)知識的結(jié)合。它包括大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)、有結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。它的核心是智能決策，不僅是商業(yè)智能（Business Intelligence）而且是數(shù)據(jù)智能（Data Intelligence）。因此計算機(jī)、信息、統(tǒng)計、自然科學(xué)、社會科學(xué)的學(xué)生都可以成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。重要的是三者（信息技術(shù)、統(tǒng)計分析、專業(yè)知識）兼有。

周有光先生將人類思維和認(rèn)知的發(fā)展歸納為三階段：神學(xué)、玄學(xué)、科學(xué)。神學(xué)、玄學(xué)、科學(xué)是人類尋求對宇宙和世界萬物的理解而采用的不同思維方式和認(rèn)知手段。人們往往只記住結(jié)論而忽視了思維方式和認(rèn)知手段這一本質(zhì)。神學(xué)尋求的是絕對結(jié)論。玄學(xué)尋求的是邏輯結(jié)論。科學(xué)尋求的是可以被實證的結(jié)論。神學(xué)靠維護(hù)被認(rèn)可的絕對結(jié)論（信仰）而生存，受派別分歧和爭斗影響而演變和發(fā)展。玄學(xué)靠推論和分析方法的改變而演變和發(fā)展。科學(xué)靠不斷在新的證據(jù)面前修改和推翻原有結(jié)論中演變和發(fā)展。神學(xué)、玄學(xué)、科學(xué)是可以并存的，但在不同的社會發(fā)展階段誰占主導(dǎo)地位則是不同的。

神學(xué)、玄學(xué)、科學(xué)有沖突也互有影響。神學(xué)的想象能給科學(xué)帶來靈感。玄學(xué)的推論能幫助科學(xué)拓展理論模式和分析方法。世界上還有很多問題是科學(xué)無法實證的。對這些問題人類需要靠神學(xué)和玄學(xué)的幫助來理解和解釋。

在現(xiàn)代社會，科學(xué)是占主導(dǎo)地位的認(rèn)知手段，因而數(shù)據(jù)為依據(jù)的智能決策發(fā)揮著越來越大的作用。數(shù)據(jù)科學(xué)成為新興的學(xué)科。數(shù)據(jù)科學(xué)家也成為緊缺人才。

由于是新興的學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)的內(nèi)容界定眾說紛紜。筆者根據(jù)個人近年來對大數(shù)據(jù)理念的研究和多年從事知識應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和決策支持的實踐經(jīng)驗，將數(shù)據(jù)科學(xué)包含的內(nèi)容總結(jié)如下，希望能起到拋磚引玉的作用。為了使其容通俗易懂，我們可以用大師傅做菜的過程來打個比喻。

巧婦難為無米之炊。大師傅要從選材開始。不但要知道材料的品種還要知道季節(jié)和產(chǎn)地。原料需要經(jīng)過清洗、整理、挑選、切割、搭配來為烹調(diào)做好準(zhǔn)備。每一道菜都需有菜譜。大師傅按菜譜烹調(diào)，調(diào)火、放油、下料、翻轉(zhuǎn)、掌握火候恰到好處才能炒出一道色、香、味齊全的佳肴。

數(shù)據(jù)科學(xué)也要從原材料開始。首先是數(shù)據(jù)的基本概念，包括（1）什么是數(shù)據(jù)？（2）什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？（3）數(shù)據(jù)分類（4）數(shù)據(jù)形態(tài) （5）數(shù)據(jù)獲得手段 （6）數(shù)據(jù)獲得渠道（7）數(shù)據(jù)質(zhì)量 （8）數(shù)據(jù)數(shù)量。

接下來是數(shù)據(jù)處理，包括（1）數(shù)據(jù)清理 （2）數(shù)據(jù)確認(rèn)（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（4）數(shù)據(jù)組織和存儲（5）確值處理（6）互操作性 （Interoperability）（7）數(shù)據(jù)安全（Data Security）。

再下來是要根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和特點選擇正確的分析方法（制定菜譜）。這里包括大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)，具體內(nèi)容有（1）什么是大數(shù)據(jù)？（2）什么是小數(shù)據(jù)？（3）統(tǒng)計1.0 和統(tǒng)計2.0（4）大數(shù)據(jù)技術(shù)及其重要意義。

最后一步是數(shù)據(jù)分析（烹調(diào)）包括（1）傳統(tǒng)統(tǒng)計分析（2）大數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)挖掘（3）人工智能（machine learning）（4）智能層次（Level of Intelligence）（5）動態(tài)可視化分析（Dynamic Visual Analytics），等等。

形成一個完整的學(xué)科還需要實際的應(yīng)用案例。所以數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用也是一個重要內(nèi)容，這包括（1）數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色和職責(zé) ，（2）數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用案例--商業(yè)應(yīng)用、醫(yī)療衛(wèi)生信息、政府管理和決策，等等。

大數(shù)據(jù)熱過一陣后會降溫，但數(shù)據(jù)科學(xué)將不斷發(fā)展下去。不久的將來新一輪的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)可能會替代大數(shù)據(jù)成為新聞焦點。數(shù)據(jù)科學(xué)仍可以把新出現(xiàn)的技術(shù)納入其中。不管技術(shù)如何發(fā)展，現(xiàn)代社會以科學(xué)實證為主導(dǎo)的認(rèn)知和決策理念會長期繼續(xù)下去。因此研究如何用數(shù)據(jù)支持決策的數(shù)據(jù)科學(xué)正是方興未艾。

哈佛大學(xué)商業(yè)綜述（business review）月刊2012年10月載文預(yù)測“數(shù)據(jù)科學(xué)家將是 21世紀(jì)最性感的職業(yè)”。在美國，數(shù)據(jù)科學(xué)家的年收入已超過律師和醫(yī)生，無怪乎有人驚呼“告訴你的孩子不要成為醫(yī)生而要成為數(shù)據(jù)科學(xué)家”。很多大公司對目前就職的數(shù)據(jù)科學(xué)家并不是很滿意。因為他們常常是只有單項專長——或是計算機(jī)專家只懂人工智能，或是統(tǒng)計專家擅長分析，或是領(lǐng)域?qū)＜易⒅匾鉀Q的問題。最受歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)家是三者皆能但不一定是樣樣都是專家。這種三合一的人才正是數(shù)據(jù)科學(xué)要培養(yǎng)的下一代數(shù)據(jù)科學(xué)家。