中国IDC圈4月22日报道，5年前 我加入Airbnb成为了一名数据科学家。那个时候，只有很少的人知道这家公司，而整个公司只有7个人。
把我招进来是我们创始人特别具有前瞻性的行为，大数据的热潮决定了数据是有竞争优势的，但这一般是公司到成熟期才会重视的部分。当时Airbnb希望可以快速发展，而我被这个公司的文化所吸引，即使那时候只有很少的数据，我也开始承担起数据相关工作。
硅谷的早期创业公司有着浪漫的特质：行动迅速、只做出基础决策，任何好的想法都有可能成功，我非常认同这些。
回到那时候，当我们对商业上开创性的业务还知之甚少的时候，数据基础设施的建设是快速稳定实施的。公司这么小，每个人都是一个决策循环。数据团队，也就是我，可以有自己的衡量标准和方法。
但当5年后Airbnb达到43000%的增长之后，事情变的有点复杂。我们利用数据的方式更加复杂，而且现在数据成倍增长。所以我认为是时候写下这篇文章，回顾我们的数据团队是如何伴随着公司的成长。
围绕如何连接数据科学与其他业务功能，我把它分为三个概念：我们如何定义数据科学，如何用它来做商业决策，以及如何通过它扩展到Airbnb的各方面。我不敢说我们的解决方案都完美的，但我们对每天的工作都保持兴奋。
数据不是数字，而是用户
数据科学团队建立的基础是数据在组织中的文化和观念，所以定义我们如何看待数据的先决条件就是数据在商业中的功能。
过去数据被认为是冰冷的数字，纯粹被看做是一个测量工具，根据要求提供统计数字。因此我们往往会被要求提供一些事实数据，例如：我们在巴黎有多少房源?在意大利排名前10的目的地是哪里?
回答这些问题和测量效果肯定是工作的一部分，但是在Airbnb有更加人性化的数据特征，这就是我们用户的声音。在网站上一个动作或者事件的记录，在大多数情况下反映了一个人做出的决定，如果你能找出做出这个决定之前用户的行为，这是用户在用间接的方式告诉你他们喜欢什么，不喜欢什么。
这种反馈可以帮助我们做社区发展的决策、产品开发以及资源的调配，但是前提是你要能够破译它。因此数据科学是一种解释，我们必须把用户的声音转换成更适合决策的语言。
在Airbnb，倾听客人和主人的声音是我们的企业文化。早期的时候我们团队去拜访社区成员，了解如何让我们的产品更好地满足他们的需求，现在依然是这样，只是用户规模不断扩大，我们和大家的链接无处不在。
所以数据成为我们的盟友。我们用统计数据来了解个人的经验，汇总这些经验，以确定整个社会的发展趋势，这些趋势告知我们该从哪来来驱动业务决策。随着时间的推移，我们其他部门的同事们认识到，数据团队代表的是所有用户的声音，这让数据科学在Airbnb的结构中占据重要的地位。
良好的伙伴关系与统计数据收集
一个好的数据科学家能发现谁在使用我们的产品，了解他们的需求。但是如果他们独自在森林里没有人来发现他们的洞察力，那他又有什么施展空间呢?
当一个决策者并不懂数据的作用时，他们就不会参与，当他们不参与时，数据的价值就会损失。我们希望的解决方案是链接数据科学家和决策者，在Airbnb跨职能协作是很正常的，关于在公司中数据科学团队的架构是集中式还是嵌入式的，已经有很多争论。
我们开始是集中式的，团队中提供互相学习的机会，保持一致的工作指标。但是我们在商业决策中发现我们数据团队不能孤立起来，因为其他同事不明白如何和我们互动，其他人对我们没有完全的理解。随着时间的推移，我们被看成一种资源，被要求提供数据，而没有能够主动思考未来的机会。
所以我们决定用嵌入式的安排，我们仍然遵循集中的管理，但是我们打破了自己的小组，让数据团队的伙伴更直接同工程师、设计师、产品经理、营销人员等等沟通。
这样做增加了整个公司的数据利用率，也使数据科学家成为积极的合作伙伴，嵌入式的安排让我们成为一个核心可以帮助公司各方面互相学习。
决策由用户需求驱动
在一个团队中，需要解决的问题之一就是如何利用用户的声音来进行业务决策。通过与公司各方面合作，我们已经听到如何将数据整合到一个项目中的一些观点。有些人希望首先了解他们面临的问题，另一些人会先浏览数据然后进行规划，但这些人往往更侧重于用直觉驱动决策营销。