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數據科學家和他們的分析團隊的計劃提出了如何組裝數據集，并制定了一個數據如何被用來解答業務問題的計劃。

分析計劃還可以成為數據科學家們進行交流和業務協作方面展開分析工作的又一利器。

分析工作

一旦分析計劃獲得批準并開始實施到位，數據科學家將利用一系列的工具和方法開始他們的分析工作，其中一些分析工具和方法可能是他們的企業所專有的。

數據安全

數據科學家甚至通過設置如何使用和操作業務數據的先例和政策，在大數據安全方面也起到了重要作用。通常情況下，數據科學家和他們的團隊甚至有不受權限阻礙地進入到可能帶來的業務的新的數據集的權利，然后幫助企業定義數據應如何殺毒，以保持分析業務的價值，同時最大限度地降低安全風險，并滿足必要的合規性規則。

與高級管理人員的互動

數據科學家的角色可能會具有某類個性的吸引力，他們不總是處理與企業管理方面的數據，尤其是但這些大數據對于企業來說仍然新的、或者只有企業高層才有權限訪問的數據。根據唐斯博士介紹：“這取決于企業的重點和規模。在某些情況下，企業的業務和產品都是建立在科學數據的基礎上的，就像在Globys一樣，在這種情況下，數據科學的訪問權限代表了一定的行政級別。

他進一步補充道，“企業數據的科學驅動的是企業業務的測量和優化，而不是企業的產品，數據科學在對業務影響中起著直接報告的功能——例如移動運營商可能在品牌和營銷功能方面的執行水平要同時直接報告，而金融服務可能是通過首席風險官。”

大數據產品化

雖然我們一直在數據運行領域努力，但數據科學家在大數據的大規模操作方面可能會扮演一個角色，加快大數據項目的產品化。這通常只發生在大數據輸出具備市場價值，而且通過努力可以一次性的或通過訂閱出售給外部客戶。

知識產權和大數據

數據科學家可能已經通過諸如專利工作將保護知識產權作為自己角色定位的一部分了。保護知識產權可以是一個總體規劃或基于自組織(ad hoc)的發現。而在中型企業或外包服務商的數據科學家的工作可能不包括處理知識產權問題，在大公司的數據科學家需要追求知識產權，以便保護他們的雇主市場上對于競爭對手的競爭優勢。知識產權是面向客戶的軟件和服務。保護知識產權對于企業內部大數據工作則不是那么重要。

隨著大數據在當前企業受關注度的日漸提升，我認為，知識產權保護將要成為數據科學家們的一個不斷增加的工作部分,來確立自己所宣稱的大數據的創新者和思想領袖的地位。

（來源：中國產業聯盟網）