数据科学家目前正当红：麦肯锡预估，2018年光是在美国一地，数据科学家的人力缺口就可能高达14到19万人。这样一来，各家老板可得使尽身手，才能避免自己辛苦聘来的数据科学家被人挖走。在The Data Incubator，数十家合作客户都积极希望聘用我们培训计划的数据科学家，但我们都会告诉这些客户，光是吸引、聘用数据科学家还只是第一步，后面还得想办法激起他们的动机、并把他们留住。我们从自身经验和合作的人力机构已经找出一些最佳实践，主要分成三大方向：提供支援、营造拥有感、工作有目标。
提供支援
‧卓越的数据科学必须有优秀的工程来支援，所以公司必须提供足够的工程支援，才能让数据科学家大展身手。目前提供的工具，真的适合工作吗？如果公司里的数据科学家主要做的是非常高层次的整合分析，就不该每次还得做低层次的MapReduce。公司的工具够快了吗？如果群集分析的速度慢，数据科学家就很难快速做迭代（iterate），不仅影响动机，还降低创意。
‧投资于教育数据科学家。付钱替他们提供在职培训课程，不论是线上课程或是在当地的大专院校都是可行选项。提供午餐，让他们可以定期举办研讨会，告诉彼此这行又有了什么最新技术。提供空间，安排让他们和学术圈或其他公司的数据科学家交流。以上种种，都能让他们知道公司及整个工作团队对他们的重视。另外还有一项额外的好处：这也能强化整个工作团队的技能。
营造责任感（ownership）
‧让数据科学家花点时间接触业务或产品部门，好让他们知道真实会碰上的问题。这也能让他们觉得自己是工作团队重要的一分子，并提升对公司业务的分析及理解。如此一来，他们就能协助做出更佳的产品、为顾客提供更好的服务。
‧数据科学家不是凭空而生，而是有一大群这个领域的人，一起参与了一项大型的开放码运动。数据科学有许多顶尖的工具（像是R、d3、weka、python）也都是开放码软件。所以，请让你的数据科学家自由安装使用他们最上手的工具，他们都是些创意人士，并不喜欢被麻烦的公司安全规定绑手绑脚。此外，也要给他们时间和鼓励，让他们能够回馈这些开放码计划，这能让他们感觉更有目的、更具责任感。而且，让数据科学家告诉外界你的公司里有了什么了不起的成就，对于人才招聘也是一大利多。
‧如果找不到开放码的工具，你就得要购买或是自建使用工具。而在采购或是设计工具的时候，也要让数据科学家一起参与。像是对于厨师来说，用了不顺手的刀子简直就是最大的灾难；而对数据科学家来说，被逼着用不顺手的工具也一样会感到士气低落、不如归去。
工作有目标
‧对于数据科学家的工作成果，要不吝给予赞赏。如果是个优秀的数据科学家，可能看了许多来源、数量多达几TB的数据，再化繁为简、整理成只有一段的精炼结果。这种时候，请务必要赞赏鼓励这种辛苦的成就。而更好的作法，是直接由数据科学家来将报告呈现给管理高层。毕竟，谁比他们更懂呢？
‧就像许多科技员工一样，必须是有挑战性的问题，才会让数据科学家眼睛发亮。如果他们得要做重复性的每周报告，就该让他们和工程支援人员讨论是否能以自动化的方式加以处理。帮你的数据科学家找些有趣的问题来研究，请他们自己去找出问题，或是让他们钻研深奥难解的数据组，这些作法不仅能让他们的思虑保持清晰明快，也能让他们与公司更结合在一起。
在今天的市场上，优秀的数据科学家每天都会接到挖角的电话。因此，老板可得再加把劲，才能数据科学家感觉工作有趣、死心塌地不离开。