你必须要思考：这有什么商业价值?为什么我需要做这个?所以那些最成功的大数据项目都是由技术部门和商业部门协作而成的，只有技术人员是不可能成功的，但同样地，只有业务部门也不会成功，他们必须在一起才能创造价值。
而数据分析的技术的关键在于，你是否有用对技术，这是许多公司低估的地方，有很多公司混淆了做报告和分析数据的人。比如说美国的教育很重视数学，但我们的统计学教得一蹋糊涂，统计学对于数据分析非常重要，很多人高中毕业后也许几何、微积分很厉害，但他们连最基本的期望值理论都不懂，他们也不懂交叉分析，但这些技能对于分析数据都是非常重要的，我认为我们的教育体系和企业在培育拥有这方面技能的人才上，投资得太少了。
近年来有很多大学开始开设数据分析课程，我觉得这是一件好事，但问题是等这些人才毕业了，到时候我们对大数据人才的需求已经远远超过供给了。
8. 你认为现在要寻找优秀的数据分析学家很困难吗?
人们常常把计算机科学家和数据科学家混为一谈，数据科学家不一定非得要写程序才能分析数据，当然你不应该害怕科技，如果你害怕新科技那你就不是那个对的人，你需要会使用科技，但重点其实还是在数据，你要会设计实验、熟悉数学和统计、如何获取资料和得到结果…等等等。
当然，数学系毕业的人是很好的选择，但我的经验是毕业自实验性科学科系的人也会成为很好的数据科学家，例如：应用物理系、化学系、天文系…等等，因为他们知道怎么设计实验、怎么搜集数据和得到结果，这让他们成为优秀的数据科学家。在麻省理工学院我们有个笑话，物理系毕业的人如果不去教物理，他们就失业了。因为除了教物理你还能干嘛?但现在物理系的人也会是很好的数据科学家，例如eBay最优秀的数据科学家就是物理学家。
你看事情的眼光还需要充满创意，所以社会学出身的人也会是很好的数据科学家，很多社会学家必须做调查，并且从中搜集和调查数据，这已经具备了数据科学家该有的特质了。但如果你不具备这种分析数据的背景的话，可能就不是那么好的候选人了。