如今的大數據時代，資料科學家被稱為是這個世紀最性感的職業。
哈佛商業評論在2022的文章指出：「由於許多企業逐漸轉型為數據導向，以致資料科學人員的需求大量增加，不只2019年在Indeed求職網上相關職務的需求增加256%，美國勞局也預測，到2029年這個職務需求的增長將超過其他所有領域。」
在網路上搜尋的介紹中，可以得知資料從業人員的背景不外乎來自三樣：電腦科學、數學統計、產業領域知識，而會做的事情包含需求訪談、資料蒐集、資料清理、模型建立、視覺化等。而資料分析能夠幫助企業做更精準的決策、分析消費者的喜好、偵測信用卡是否被盜刷、預測員工離職率等。
以前需要萬裡選一的人才，才能做到的事情，如今透過資料被這群人給做到了。聽起來非常的美好也吸引了不少人投入，但實際是這樣嗎? 想起與一位本身是資料科學家的朋友約了見面，趁這個機會好好了解一下。
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成果不會被看見，甚至沒有成果的工作
雖然我準時抵達，但他已經在位置上等待。他是Ian，講話斯文有禮，有著事前規劃的習慣，喜歡老宅咖啡廳，見面的地點我認為相當符合他個人的氣質，同時，他也符合我對於資料工作者的想像。
「其實做資料的工作，以比喻來說，就像是清晨打掃道路的人，沒有人會注意到路面是被清掃過的。但很容易注意到路上有落葉。」啜飲一口咖啡的Ian娓娓道來。
「許多人認為做資料分析可以找到洞見，或是建立模型很厲害也很有趣，但實際上流程不是這麼容易，首先，你必須理解各個利害關係人的考量，確認實際需求。並且，光是找到合適的資料來源、蒐集足夠的數量，並確保資料足夠乾淨，就要耗費不少時間。這些事情都做到了，才『可能』有機會做出點什麼。」
「現在大家都會談資料，但不見得知道自己為什麼需要這些資料，所以你就容易做白工。像是你可能要幫主管做一些你一開始就知道不會有成果的任務；或是很用心分析了一份報告出來，但主管可能會先擱著，而一等就是半年。」
「所以其實有不少時間在處理跟『人』有關的問題，去釐清對方真正的需求，以及任務是不是現在應該做的。」
身體輕靠著椅背，一手扶在杯子旁，即使說這一大段，他仍是不疾不徐的語調。
我想是因為他的公司規模不大，而他是僅有的一位資料相關人員，想當然資料的所有工作都必須由他來執行，不論是公司、主管或同事，大大小小的需求都會請他協助，他必須對這些需求有所回應與確認。即使知道會做白工、即使知道對方不見得能夠理解，Ian的語氣仍有著清楚知道自己在做什麼而流露出來的堅定。
最性感的職業，要付出超乎想像的努力
「你要把分析技術和產業知識結合就是一件不容易的事情，對資料的想像和實際應用常常會有落差，我自己也花了將近兩年才真的比較能掌握公司產品使用者的行為資料。」
「以使用者行為來說，我想資料應該是相當龐大的，或許兩年能掌握算快了。」我思付著。
「而最難玩的就是，公司沒什麼資料的時候。」Ian接著說。
「資料量不夠的時候很難做預測，只能先從敘述性統計、資料視覺化的方式慢慢讓利害關係人理解。所以最終問題可能還是會回到企業文化和人的身上。」
想起在人資工作中，常聽到組織文化問題而心思稍微走神的我：「又回到了企業文化和人的問題了。」
「沒有資料我們就是渣。」Ian突然其來的一句話，像是剛聊到需要的用品就會跳出對應的廣告一樣，時機剛好地讓我嚇了一跳，然後默契地相視一笑。雖然我不是資料工作者，但我懂這句話的意思，就像做人資卻沒有人一樣。
但就我對Ian的認識，這句話並不是指沒有資料他就會束手無策，畢竟蒐集資料也在他的工作範圍內，只是他習慣以終為始，理解任務的目的後再蒐集所需資料，才不會造成工作的浪費。
Ian雖然一派輕鬆地說出這些分享，但我知道他平常付出的努力沒有少。除了實務工作中要不斷與利害關係人溝通，並且拿出成績之外；私底下在社群平台不時會看見他分享資料分析的新知、參加大大小小的座談、社群，把握每次問題討論、實務分享的機會。甚至為了讓資料產品能更有效地被開發，額外學習商業思惟，並加上自己的專案管理能力來優化工作流程。
「所以進入這個領域之前要做好覺悟，必須做很多很多的努力才有機會做自己想做的事情。」Ian說道。
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利用成就感帶來持續的動力並與AI共存
「聽起來真的滿辛苦的，要學的東西很多，要做的事情也很多，那這個工作什麼時候最有成就感啊?」我問。
Ian說道：「我認為是當你看到你所做的專案真的為公司帶來改變的時候，你會充滿成就感，會期望持續努力帶來成效。因為我是在有產品的公司，所以有機會看到我提出的建議，真的為產品帶來更好的影響的時候。」
突然話鋒一轉：「要學的東西很多，但技術變化也很快，未來可能不再需要自己寫程式，所以資料的處理會更加容易，我自己也每天都在使用ChatGPT，來幫助優化我的工作，未來很可能資料科學家的工作會減少許多前段的資料作業，甚至人工智慧就可以直接幫你做許多分析。」
頓了一會，繼續說道，「因為在商業思惟學院上課時，院長Gipi當時提到拿掉頭銜之後你還剩什麼?加上AI的快速變化，所以我不斷想著未來，真正重要的是當我拿掉公司的頭銜、職稱的時候，別人會怎麼看待我。」
以終為始的思維不只在工作上，也在他的人生旅途上展現，我認為這不論是什麼職業角色都應該具備的思維。世界持續變化，人工智慧也經歷過幾次的高低潮才成為今日的樣貌，而現在資料從業人員的勞動需求這幾年一直在成長，同時也有許多學校開設相關科系和坊間的學習團體出現。
如果你有興趣，網路的確已經有大量資訊告訴你如何加入這個領域，但務必記得以終為始的概念，不只思考優點，也必須看看可能的缺點、工作型態是不是自己期望的。
後記，成為你想成為的人
與Ian認識時間並不算長，之前雖為同事，卻沒有太多互動。但(我自認)或許因為我們都是為了學習不遺餘力的人，所以對話能有共鳴和默契。除了資料工作之外，在這次的對話中其實也聊到更重要的話題–自己對自身未來的想像。
我們總是高估未來兩年的變化，低估未來十年的變化
–比爾蓋茲
工作只是生涯的一部分，選擇什麼樣的工作對生涯會有影響，但生涯對工作也會帶來影響，所以希望讀到這邊的你能夠記得，「以終為始」地思考自己的未來，是否成為資料科學家、AI工程師、商業分析師，都只是生涯的一部分，選擇一份工作可能是兩三年的事情，但想清楚想成為的人，是影響幾十年的事情。
希望你我都能勇敢踏出那一步去實踐，成為自己想成為的人。
