數據分析師花費一半以上的時間清理和轉換數據，而不是從中提取商業智能，這并不稀奇。數據儲存的規模不斷增大，數據類型也在激增。新一代的工具蜂擁而至，并承諾把復雜的工具送到不依賴數據的科學家的手上。

技術領域最熱門的職位之一是數據科學家，或許只有***出現的***高管職位：***數據科學家能超越他們。顯而易見，人們對這種趨勢一直存在質疑，來自美國科技網站InfoWorld的 Yves de Montcheuil曾引用過一則笑話，數據學家就是住在加利福尼亞州的商業分析師。

每個公司都需要把公司的數據轉換為商業智能，這并不是什么有趣的事，這就是數據科學家承擔主導責任的時候。但隨著數據數量和種類的激增，數據科學家發現，他們大部分的時間都花費在清理和轉換數據，而不是分析數據，并把它們告訴給企業經理。

最近，IT項目眾包公司CrowdFlower的數據科學家進行了一項調查(需要注冊可查看)。調查發現，三分之二的分析人員認為清理和組織數據是它們最費時的工作，52%稱他們***的障礙是數據質量差。受訪者說出了在它們工作中使用的48種不同的技術，***的是Excel(55.6%)，其次是開源語言研究(43.1%)，和Tableau數據可視化軟件(26.1%)。

▲來源：CrowdFlower公司

數據科學家認為它們***的挑戰是清理數據花費時間，數據質量差，缺少分析時間，以及無效的數據建模。

是什么抑制了數據分析的發展?被調查的數據科學家列舉出，包括缺少有效滿足他們工作需要的工具(54.3%)，組織沒有清楚地說明目標和宗旨(52.3%)，以及培訓投資不足(47.7%)。

▲來源：CrowdFlower公司

缺乏工具，目標不明確，不注重培訓被報告為影響數據科學家效率的主要障礙。

承諾將滿足大數據分析師需要的新工具

在技術領域有一個基本的課題：早期只有少數精英需要理解和使用知識、工具，隨著時間的推移，產品日益改進，價格降低，企業適應，技術逐漸成為了主流。新的數據分析工具蜂擁而至，承諾把技術的效益帶給非科研人員。

2014年8月17日，Steve Lohr在紐約時報上刊登了幾種產品的簡介。例如，ClearStory Data公司的軟件結合多個來源的數據，并轉換成圖表、地圖和其他圖形。在數據準備問題上Paxata公司采取了不同方式，他們的軟件通過各種可視化工具對數據進行檢索、清理，和混合用于分析。

這家不以營利為目的的知識開放實驗室，號稱是一個為“公民駭客、數據管理者，以及對技術和資訊結合的可能性產生興趣的普通公民”提供的社區。這個組織正在招募“數據管理員”志愿者，來維護核心數據集，例如國內生產總值和ISO代碼?？哲娍偹玖畈康腞ufus Pollock于2015年1月3日對該項目進行了描述。

▲來源：知識開放實驗室

知識開放實驗室正在尋找志愿者程序員，策劃核心數據集并作為零阻力數據計劃的一部分。

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