摘要：目前的数据科学开始出现于二十一世纪初，统计学家们认为他们拥有非凡的技能，决定把他们从传统的计算机科学家和数学家中分离出来。数据科学自此一直在不断发展。

   目前的数据科学开始出现于二十一世纪初，统计学家们认为他们拥有非凡的技能，决定把他们从传统的计算机科学家和数学家中分离出来。数据科学自此一直在不断发展。
　　
　　如今，科学家必须处理的信息数据量越来越大，尤其是传感器，设备和用户产生的数据量越来越大。在数据驱动型实体不断发展的同时，但云计算正在成为一个共同的因素，它可以为数据科学家提供适当的工具，以便在各个组织之间有效地管理和共享信息。这就是说，采用云计算技术将影响数据科学。
　　
　　云计算作为安全解决方案
　　
　　不到十年前，数据科学家在采用云计算解决方案时，主要关心数据安全。然而，如今云计算已经成为安全解决方案，而不是安全威胁。也就是说，随着黑客技术的进步，数据保存在内部部署的数据中心可以能比依靠云服务更容易受到攻击。
　　
　　企业在选择数据存储解决方案之前，应该问自己这个问题：企业是否聘请数据安全专家更好地保护自己的数据中心安全？还是采用拥有多名安全专家的云计算服务提供商所提供的服务？
　　
　　云计算作为数据潜力的基础
　　
　　如今，云计算面临的主要挑战之一是将数据获取到云中。但是，人们应该期待看到将数据传送到云端的能力的快速发展，这意味着什么？
　　
　　当企业将数据放入云中时，客户不仅需要针对消费者进行分析，还希望能够从整个消费者群中获取数据。过去，这个应用程序在各种环境中都成为了定位点。相反，数据成为数据密集型分析的支柱。
　　
　　在过去，应用程序在各种环境中充当锚点。如今正好相反，数据成为数据密集型分析中的锚点。
　　
　　消费者应该能够立即查看其日期，并找出可用的数据分析来扩充或推断数据。
　　
　　把非结构化数据带到生活中
　　
　　除了正确的应用之外，云计算也可以被设计，以便企业可以将其数据与服务进行整合，从而定制和构建特定行业特有的解决方案以及与之相关挑战的服务。
　　
　　以银行业务为例，能够提供最深刻见解的信息通常分散在银行的非结构化数据源（例如消费者拥有的金融产品信息）上。这些信息几乎不可能提取和利用。
　　
　　通过为数据科学家提供认知分析以及数据编目功能，在云计算中，企业可以从非结构化数据池中获取见解，促进业务发展，如分析客户交易趋势，以开发和测试各种市场报价等。
　　
　　最后的思考
　　
　　数据科学是企业正在投资的一个不断增长的领域，旨在促进更好的决策，提高生产力，并更有效地处理客户数据。数据科学在云端的发展将会变得更好。
　　
　　编辑：Harris