企業要想在高級分析項目中取得成功，最重要因素莫過于讓合適的人負責分析工作和管理項目。但是，目前分析技能人才緊俏，企業可能要拓寬思路，尋找想要的人才。

在今年6月份召開的美國麻州創新與技術交流大會（2015 MITX Data Summit）上，來自數字市場與廣告公司AMP Agency副總裁Richard Grogan在演講中指出，數據分析通常被視為一種技術或數學學科。但是，數據分析成功與失敗的關鍵，卻越來越多取決于參與分析工作的團隊是否合適。

這次大會的主題是“數據的藝術與科學”，舉辦方是波士頓的一個市場營銷行業聯盟。Grogan在大會上說：“什么是最重要的事情？技術很重要，培訓也很重要，但是我覺得，最重要的是找對合適的人。”

但是，組建一個拔尖的分析團隊并非易事，因為好的技術人員很難找——也難留。具有分析技能的人才短缺是一個公認的現實。在一份被經常引用的報告中，知名咨詢公司麥肯錫曾預測，到2018年，美國具有分析專長的人才短缺將達14萬到19萬之多。部分出于這個原因，很多企業在招聘數據科學家及其他分析專家時，開始更看重特定的人格品質，而不只是技術能力。一個人可以去學習，或者熟悉SAS或SPSS等軟件，但是成功進行分析所需的內在品質是不容易學會的。

Leon Barsoumian是在線營銷和廣告服務公司Havas Media美國分部負責分析與研究的高級副總裁，他表示，他最看中的是，求職者是否具有解決問題的能力、好奇心和溝通技巧這些主要特點。他認為，這些特點可以反映出數據分析師可否更加融入營銷團隊，也就是說，他們必須有能力承擔更多的責任，而不只是編寫算法和創建分析模型。他說：“分析師不再只是單純待在辦公室建模。現在他們需要面對客戶，向客戶解釋為什么他們的模型能夠解決問題。”

Seb Maitra是Hill Holliday廣告公司負責分析的副總裁。在他看來，技術能力、統計知識和商業知識等傳統技能仍然很重要，但他認為求職者更重要的品質是具有快速學習的能力。

Maitra指出，在當今快速變化的技術環境中，這是一個特別重要的技能。可能面試前列出職位所需的技術技能清單，等到面試時，這些技術已經過時了。但是，學習新事物的能力和欲望，以及快速學習才是讓數據分析師處于不敗之地的重要因素。

Jasme Bantens是全球廣告公司傳立（Mindshare）美國紐約的高級合伙人和數字洞察力主管。她希望候選者具備的最重要特質是適應能力。她指出，廣告在近幾年里發生了很大的變化，技術也一樣在快速發展。

Bantens舉例說，Mindshare過去非常依賴于媒體混合建模，這是一種測量廣告在特定媒體渠道的影響力和預測未來效果的統計方法。但是，隨著在線和移動媒體越來越流行，這種技術不再那么有效。現在，Mindshare希望能夠利用來自于數字渠道越來越多的數據，進行更多的預測建模和實時分析。

此外，Bantens還想找能夠用數據說清楚故事的人。她說，現在有很多的數據源和工具，所以，數據分析過程相對容易些。但是，如果分析團隊無法向公司的業務人員或企業客戶解釋清楚為什么這些結果這么重要，那么所有這些工作都毫無意義。

Bantens說：“如何用數據講清楚故事，將影響客戶的觀點。把這些數據活用到現實中，并且用讓客戶產生共鳴的方式來講述，那才是本事。”