美国数据专家李颖教您鉴别大数据处理水准

　　李 颖

　　【侨报网记者枫渔、张馨月9月28日西雅图报道】美国数据挖掘及知识发现专家李颖27日参加了2014西雅图科技商贸高峰会并发表了《数据科学的实践》大会演讲，演讲结束之后，李颖接受了本报记者的专访，就数据科学的相关问题回答了本报记者的提问。

　　李颖曾担任微软AdCenter总经理，她是数据科学领域的杰出专家，对大数据处理等有着自己独到的见解。如今很多企业都会面临数据方面的问题，那么如何能够在数据领域选择能够解决其数据问题的公司，则成为了许多公司感到颇为困惑的事情。

　　李颖指出，一些中国公司在挑选数据公司为他们解决问题的时候，都会要求数据公司给他们看案例，这样造成的问题是要么数据公司无法提供正好对应问题的案例，要不就是所提供的案例并非为客户所认可的精准案例。事实上，在解决某些公司的数据问题上，挑选合适的数据公司，依赖的并不是数据公司能否提供适合的案例，而是应该看该数据公司曾经完成过哪些工作，花了多久时间完成了多大量级的工作，所完成的那些工作是不是够分量可以解决自己公司的数据问题。李颖举例说，当有些公司向她要案例的时候，她只能回答说自己在微软做了近15年的数据工作，处理了许多大数据问题，这就是一家公司衡量她是否具备解决问题的能力的标准。

　　李颖表示她目前正在创设的公司就是希望能够为那些有数据问题需要解决的公司提供专家服务，而可以从事大数据工作的各家公司会分成不同的等级，每个等级可以解决的问题也是不同的。有的公司面对数据可以进行批处理，有的可以实时处理，有的可以进行批处理和实时处理的结合，有的可以将数据挖掘和机器学习整合到处理中，及至到系统可以自学习。

　　李颖认为她过去对数据的认识也存在着不够深入的问题，由于商业需求的不断增强，数据专家的反应也会不断随之增强。比如，过去只要能够把广告打出去就很好了，然后是可以实时把广告打出去就好了，再之后就是可以挣钱更多就很好了。这里暗含着的就是数据专家对数据不断做出的智能化处理。

　　未来的数据科学家应该走的方向就是像杰出的画家那样，直接用自己的作品来说话，让客户通过作品来判断数据公司能够解决的问题的深度和广度，李颖表示她会推动数据领域沿着这样的方向发展，她相信这样的数据科学发展前景一定会发生。