Elvena Fong：投入資料科學領域，你也可以
Elvena 畢業於喬治城大學 (Georgetown University)，大學主修生物化學，副修電腦科學；碩士專攻生物資訊科學。畢業後當了幾年的生物資訊工程師後，進入約翰·霍普金斯大學 (Johns Hopkins University) 攻讀 MBA 學位，學業完成後轉進健康醫療數據領域。她目前在奧克拉荷馬州立大學醫療系統創新中心 (Oklahoma State University Center Center For Health Systems Innovation) 擔任資料分析專案經理，負責統籌管理資料分析專案，並培訓該中心的合作夥伴及對此領域感興趣的學生。
資料科學在醫療產業的全新應用：「幫助醫師」而非「取代醫師」
Elvena 擁有 IT、生命科學和商業等多項專業，原本她依循父母的期望往醫療的領域發展，但後來在求學過程中，發現自己其實並不想成為一位醫生。因此，在工作多年後她選擇進入 MBA 進修，培養更多商業知識。她發現將資料科學和商業、醫療產業結合是一件非常有趣的事，尤其利用大數據輔助醫療產業發展是新興的領域，也有好的前景。
在醫療產業，政府相當擔心機器學習和演算法可能取代自身的經驗，也不太相信一項演算法能比他們過去所累積的三十幾年產業經驗可靠，因此在如何說服政府或相關單位運用資料與科技十分具有挑戰性。
但其實資料科學或機器學習無法取代人 — — 就像科技出現，大家仍需要醫師的經驗和知識來替病人治療，在醫療產業中，資料科學未來需解決的問題還有很多，例如提升治療方式、更有效地管理病人病歷、優化流程和工作方式，提早找出少數疾病、與透過國家資料庫的內容以辨識國人疾病趨勢等。資料科學有許多改變醫療產業的可能，但重點在於資料科學是來「幫助醫師」而非「取代醫師」。
對於資料，100 個人有 101 種想法，如何管理團隊發揮綜效？
「不同的人會看到不同的面向，因此怎樣把大家的意見集合起來並達成共識，是一件非常具有挑戰性的事。」Elvena 提到由於每個人會從自身的經驗出發，因而很難提供一個大家都滿意的想法，所以要有耐心地與不同意見的人來回溝通。
當 Elvena 在一家專門做資料蒐集的公司工作時，曾遇到一個棘手的案例：當時大家交給她大量與醫療執照有關的資料和報告，希望她把全部的資料都整理進資料庫。她跟很多人討論如何妥適整理這些資料，但大家的建議都不一樣，所以她嘗試將各種資訊如拼圖一般，一片一片地整合起來；並以溝通與激勵的方式與其他的同事合作。例如，在維繫資料品質的過程中，她會從團隊中挑選一位做得比較好的人為榜樣，讓團隊其他人因此受到激勵，而遵循訂好的品管流程，讓資料品質越來越好。
技術不是唯一重點，更重要的是在團隊中找到可發揮價值的角色
Elvena 分享，不一定每個人都需要具備專業技術能力才能投身科技領域，運作這個領域是團隊合作的過程，所以做一個諮詢顧問的角色也可以發揮很大的價值。無論如何，都要經常問自己 ：「你對資料科學最感興趣、最想解決的問題是什麼？」找到如何有效將資料科學應用到自己想解決的議題上是最重要的。
Elvena 發現雖然女性在技術科學的工作中仍佔少數，但她相信所有人都可以找到讓自己發光發熱的位置，成為促進團隊前進的重要角色。
“Everybody is getting into data science, why not you?”
誠如 Elvena 在上面所提到，資料科學領域最重要的是團隊合作，而團隊本身需要各專業背景的貢獻，因此不要因為自己的背景而擔心自己無法參與 —人人都可以投身資料科學領域，你也一定可以。
