在澳大利亚悉尼举行的 Gartner 数据和分析峰会上的分析师表示，数据科学家很重要，但世界现在需要的是数据艺术家。
分析师 Sally Parker 和 Peter Krensky 解释说，数据艺术家是那些对数据提出更广泛（甚至可能是切线）问题的人，以及一旦数据科学家探究后可能揭示的内容。
为了说明这一概念，他们分享了比利时一家公共交通运营商的案例研究，该运营商使用数据科学试图了解其部分车辆发生故障的原因。 考虑到项目蔓延的可能性，分析团队制定了一个为期 20 天的项目计划，其中一半时间用于准备数据，其余时间用于开发模型。
这种努力并没有产生有用的洞察力——但它确实让数据团队与运营团队取得了联系。 后者一看到故障公交车的数据，很快就证明是在山路上行驶，因此遇到了更大的压力。
在不同路线上轮换公交车分散了负载并节省了数千万美元。
分析师没有就如何培养数据艺术家提供任何见解。 相反，他们建议跨学科合作，并注意不要假设数据包含希望的见解，这些都是有用的步骤。
两人分享了 16 世纪天文学家泰科·布拉赫 (Tyco Brahe) 的故事，他进行了大量观察，以证明他相信太阳绕地球运行。 Brahe 的合作者 Johannes Kepler 使用相同的数据证明地球绕 Sol 运行。
“有时候，我们要想成功，只需要改变观点，”克伦斯基说。
两人还建议组织收集较少的数据，因为收集大量数据会带来安全风险。 两人举了一家连锁酒店的例子，该连锁酒店仅使用两个数据点来分析顾客：他们是否使用健身房，以及他们是否选择健康食品。 这两条信息足以定制报价，并且对犯罪分子的价值远低于其他信息。
两位分析师还提倡使用合成数据，因为它的收集成本更低，而且带来的隐私挑战也更少。
合成数据还可以提供模拟难以观察的事件的机会。 分析师表示，Alphabet 的自动驾驶汽车技术公司 Waymo 使用它来模拟让救护车在车流中快速穿行，并进行比实际道路上更多的自动驾驶汽车测试。
主题演讲还建议 IT 团队成为投资元数据的“数据管家”，以便业务团队能够快速识别和使用他们需要的数据，而不是专注于基础架构的“数据管道工”。 ®
