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招聘人員眼中的「獨角獸」:接下來幾年「數據譯者」將炙手可熱

2019/10/28 ,

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同時擁有數學知識和溝通技巧似乎還不算太稀奇,好的數據譯者還需要擁有一個東西:對自己工作的產業有深入的了解。

文:Anne Fisher
譯:徐宛琳

美國萬通人壽(MassMutual)──一間年度營業額300億美元的保險公司──遇到了麻煩。2013年,萬通人壽與其他保險業同行都受詐騙困擾。根據聯邦調查局(FBI)統計,詐騙每年導致美國保險業(與投保人)損失400億美元。「我們必須更敏銳地即時發現詐騙」,萬通人壽IT戰略與數據科學部主管希爾斯.梅里特(Sears Merritt)說。

因此,萬通人壽發起一項數據科學家和主管間的創新合作。他們創造出新的角色──產品經理,負責擔任資料分析師和掌管公司業務的決策者間的溝通橋樑。一開始,產品經理們會搜集各部門的資訊──生活、身障、長期照護等等──向資料分析師解釋在各個領域中該注意哪些細節來預防詐騙。接著分析師會挑選並客製化相關數字,產品經理再幫助主管們將這些數字轉化為實際的反詐騙行動。

現在萬通人壽不只在偵查詐騙上,幾乎整間公司都依賴這種方法。它能夠「在業務的每個流程中起作用,從營銷、承保、到索賠」,梅里特說,「它帶來的結果非常具影響力」。

數據科學家及管理階層的合作能精確找出流程中低效率的部分,並確立新的成長途徑。這使得萬通人壽的收入和利潤增長「數千萬美元」,梅里特,而產品經理「是讓事情成功的關鍵」。

數據正以驚人的速度增加,但管理者的數據識讀能力並未迎頭趕上,《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)認為這就是為什麼資料分析師成為「必要角色」。儘管你不曾聽過「數據譯者」(Data translator),你或許已經在和一個數據譯者工作。由於他們被賦予各種不同的職稱──例如萬通人壽的產品經理──沒有人確切知道現在到底有多少數據譯者。但毫無疑問地,善於解釋數據、讓數據產生實際效用的人現在相當搶手。麥肯錫全球研究院(McKinsey Global Institute)預測,到2026年,僅美國就需要200萬到400萬個數據譯者。

現在想雇用數據譯者並不容易,部分原因是這個工作需要特殊的複合式能力,通常包括堅強的數據科學背景,還有把複雜的構想轉化為清晰、實際的選項的才能。這樣的人實在太過稀有,以致於「被招聘人員歸類為『獨角獸』」。布萊德.史蒂爾威爾(Brad Stillwell)說,他在雲端軟體巨頭Infor的子公司Birst擔任產品策略副總經理。

史蒂爾威爾在他18年的生涯中僱用過幾名數據譯者。他指出,雖然人工智慧可以在某些問題上幫助管理者,回答他們和數據有關的問題,但終究無法取代人類。「這當中存在著某種藝術。」史蒂爾威爾說,「商業通常需要在資訊不完整的情況下做出決策,運用直覺、創造力,而且沒有太多時間。所以一個理想的數據譯者要能均衡地使用左腦和右腦思考」。

這就是為什麼「與數據分析師有密切合作的文科畢業生,常常能成為出色的數據譯者」,史蒂爾威爾說。「一個主修歷史的人或許不知道怎麼做連續數據處理,但透過研究歷史,他們通常會知道如何找出數據中的模式,以及推論數據可能會往什麼方向去。」

同時擁有數學知識和溝通技巧似乎還不算太稀奇,好的數據譯者還需要擁有一個東西:對自己工作的產業有深入的了解。若沒有這種程度的認知,他們無法理解管理階層需要從數據裡得到哪些資訊、以及他們為什麼需要這些資訊。有這3種才能的人實在太罕見──他們不只是獨角獸,還是擁有紫色斑點的粉紅獨角獸──許多公司放棄從外部雇用一個數據譯者,取而代之的,他們在公司裡找出適合的人進行訓練。舉例來說,麥肯錫幾年前在公司內部成立學院,現在每年平均培養出1000個數據譯者。

萬通人壽也採取了這種方法。萬通人壽和位於西麻省總部附近的5間學院合作,在2014年推出自己的數據科學發展計畫(DSDP)。在史密斯學院(Smith)、曼荷蓮學院(Mount Holyoke)及麻省大學阿默斯特分校(UMass Amherst)等學校接受3年密集課程後,畢業生會以實習數據科學家的身份進入萬通人壽,同時參加學校的數據科學研究所課程。這些新進員工會和資深員工一起工作,將數據應用於主管們每天要面對的日常挑戰中。

DSDP提供數據科學及數據轉換兩種訓練,平均約有20人及少量的研究生參與。「演算法只能告訴你可以解決何種業務問題」,希爾斯.梅里特說,他負責執行這個計畫。「但人類的判斷及直覺遠不止這樣,它可以告訴你應該要解決哪些問題。」

數據背後的故事

未來的幾年,或許所有人都該多少具備解讀數據的能力。「我們需要新一代的管理者,他們必須懂得如何透過數據經營及領導。」Salesforce執行長馬克.貝尼奧夫(Marc Benioff)在南希.杜阿爾特(Nancy Duarte)的新書數據中的故事:用故事解釋數據並激發行動(DataStory: Explain Data and Inspire Action Through Story)中寫道。「同時我們也需要新一代的員工,能夠幫助我們根據這些數據來建立與組織業務」。換句話說,未來幾乎所有工作都必須具備解讀數據的能力,這是過去所沒有的需求。

當然,有些人擅於把枯燥的事實變得生動有趣,尤其是那些天生的說故事者。矽谷通訊公司Duarte的負責人南希.杜阿爾特認為,說故事──將平淡、讓人眼花撩亂的數據,轉化為讓人們能輕鬆吸收並記住的故事──比其他的轉化技巧更有用,尤其是要說服人們採取特定的行動時。

這是因為人類的大腦本能地希望敘述能包含開始、中間及結尾。「核磁共振成像顯示,以數據為基礎說故事對人類大腦引起的波動,遠比只有單純的數據還要多」,她說。她接著補充,數據「若少了人的經驗和判斷就毫無用處。如果我們依賴機器來做決定,做出來的決定肯定會是錯誤的」。

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責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航

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