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数据之王：当controlling部门主管成为数据科学家
现代商业智能系统是从大量数据中发掘有用的信息，来为公司创造各种优势。系统能够让工作流程更加自动化和规范化，使流程处理更快速且不易出错，这种系统有利于公司持续性的业绩增长和可追溯性的管控任务。例如，更加精确快速地进行预测，或者提前相当长的一段时间就可以进行更细致的模拟和情景分析。这意味着controlling部门主管在企业管理上能更主动地塑造一个前瞻性的企业未来。
过去，传统controlling部门主管的特质是精通公司内部各种数据的专家。随着公司组织架构的日益复杂，公司的运营模式将向商业合作伙伴进行转变。信息数字化趋势以及企业数据化管理的重要性，要求controlling部门主管也要学会数据科学技能，因为在将来从大量数据中提取有用信息的能力将变得尤为重要，这种能力也代表着公司的竞争优势。
扮演了数据科学家角色的controlling部门主管提供了公司大量的有效数据，并且公司管理者可以利用这些数据作为管理依据。然而，controlling部门主管的新职责范围并不包括编程，更确切地说，财务主管会跟IT专家一起探讨潜在解决方案并验证其可行性和有效性。
如何成为数据科学家？
具体来说，一个数据科学家除了要通晓统计学、统筹规划和数据库使用，也要知道如何辨识数据集模式。
此外，还需要了解标准编程语言和存储方式、运算和大数据实施技术等重要知识，controlling部门主管拥有了这些知识才能保证跟IT专家进行高效的协作。大学的教学课程往往忽视了额外专业知识的必要性，而此类专业知识是能够在公司大量数据中提取有用信息的第一步。同样，财务主管需要评估公司是否匹配了必要的技术条件。
另外，因为大数据项目的成本高居不下，所以，controlling部门主管应与管理层合作，定义流程、更新架构，这样才能开展初步试点项目，为升级进行成本效益分析。
controlling部门主管未来的工作方式？
数据科学的作用将改变controlling部门主管的工作方式，未来有可能会在报告系统中添加统计预测，这些报告系统到目前为止一直是回顾性的总结。
迄今为止，公司的运营和战略决策仍然基于息税前利润和现金流等指标。数据分析系统能够生产指标，这些指标不仅是最新数据的，而且能够就具体情况更好地制定报表。这些指标本质上并不是纯粹的财务指标。比如，参与速度指标是指社交网络运营商测量网页访问者与内容交互的速度指标。同时，财务指标的地位仍然稳如泰山，目前大趋势是将财务和非财务数据相结合使用。
显而易见的是：在未来，指标数据将更加精确化，实现具体情况具体分析。
解码 · 现代数据科学家
数据科学家作为21世纪最性感的工作，需要结合从数学到统计学、计算机科学、通信和商务知识等多学科技能。找到一个数据科学家很难，同样很难的还包括找到知道“究竟什么是数据科学家”的人。在此简要说明成为现代数据科学家意味着什么。