数据分析师花费一半以上的时间清理和转换数据，而不是从中提取商业智能，这并不稀奇。数据储存的规模不断增大，数据类型也在激增。新一代的工具蜂拥而至，并承诺把复杂的工具送到不依赖数据的科学家的手上。

技术领域最热门的职位之一是数据科学家，或许只有最新出现的首席高管职位：首席数据科学家能超越他们。显而易见，人们对这种趋势一直存在质疑，来自美国科技网站InfoWorld的 Yves de Montcheuil曾引用过一则笑话，数据学家就是住在加利福尼亚州的商业分析师。

每个公司都需要把公司的数据转换为商业智能，这并不是什么有趣的事，这就是数据科学家承担主导责任的时候。但随着数据数量和种类的激增，数据科学家发现，他们大部分的时间都花费在清理和转换数据，而不是分析数据，并把它们告诉给企业经理。

最近，IT项目众包公司CrowdFlower的数据科学家进行了一项调查(需要注册可查看)。调查发现，三分之二的分析人员认为清理和组织数据是它们最费时的工作，52%称他们最大的障碍是数据质量差。受访者说出了在它们工作中使用的48种不同的技术，最受欢迎的是Excel(55.6%)，其次是开源语言研究(43.1%)，和Tableau数据可视化软件(26.1%)。

数据科学家认为它们最大的挑战是清理数据花费时间，数据质量差，缺少分析时间，以及无效的数据建模。

是什么抑制了数据分析的发展？被调查的数据科学家列举出，包括缺少有效满足他们工作需要的工具(54.3%)，组织没有清楚地说明目标和宗旨(52.3%)，以及培训投资不足(47.7%)。

缺乏工具，目标不明确，不注重培训被报告为影响数据科学家效率的主要障碍。

承诺将满足大数据分析师需要的新工具

在技术领域有一个基本的课题：早期只有少数精英需要理解和使用知识、工具，随着时间的推移，产品日益改进，价格降低，企业适应，技术逐渐成为了主流。新的数据分析工具蜂拥而至，承诺把技术的效益带给非科研人员。

2014年8月17日，Steve Lohr在纽约时报上刊登了几种产品的简介。例如，ClearStory Data公司的软件结合多个来源的数据，并转换成图表、地图和其他图形。在数据准备问题上Paxata公司采取了不同方式，他们的软件通过各种可视化工具对数据进行检索、清理，和混合用于分析。

这家不以营利为目的的知识开放实验室，号称是一个为“公民骇客、数据管理者，以及对技术和资讯结合的可能性产生兴趣的普通公民”提供的社区。这个组织正在招募“数据管理员”志愿者，来维护核心数据集，例如国内生产总值和ISO代码。空军总司令部的Rufus Pollock于2015年1月3日对该项目进行了描述。

知识开放实验室正在寻找志愿者程序员，策划核心数据集并作为零阻力数据计划的一部分。

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原文发布时间为：2018-08-20

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