斯瓦蒂•辛格的技术背景几乎无懈可击,其中包括从杜克大学(Duke University)获得的机器学习博士学位。但她的性格却热衷经商。她是美国运通(American Express)MyOffers服务背后的主要智囊,这项服务旨在让美国运通的会员在需要的时候获得他们想要的东西。比如现在是中午,你又恰好想吃墨西哥菜,美国运通就会送你一张附近墨西哥餐厅的优惠券。她负责的另一个工具可以让商家比较自己的年度表现。她的老板塞斯特里•杜尔瓦苏拉表示:“她有很强的技术背景,但是她也可以像一个领导者一样,和其他领导谈事情。每次我们讨论数据的时候,她都在场。”——Shalene Gupta
Adobe Digital Index首席分析师塔玛拉•加夫尼
塔玛拉•加夫尼利用数据来预测未来。在Adobe数字系统公司,她的团队负责从使用Adobe云服务的用户那里反馈的数据来预测各种问题,比如哪部片子会获得奥斯卡奖,哪部大片会卖座,在冬季购物季有多少人会在网上购物等等。她的预测也的确非常了不起,在去年的圣诞购物季,加夫尼团队的预测只比实际情况低了1个百分点。她的经理朱莉•麦肯蒂表示:“她对科技的理解再加上她对人的行为的兴趣,使她非常与众不同。她好奇心很强,喜欢对数据划分模式、追踪线索,对事情的演变提出假设。”加夫尼的下一个项目,是对各种移动购物应用进行预测。——Shalene Gupta
Rent the Runway首席分析官维贾伊•苏伯拉马尼安
第一眼看去,在这样一家经营时尚业务的公司里,维贾•苏伯拉马尼安的工作貌似并不光鲜。不过作为时装租赁服务Rent the Runway的首席分析官,恐怕很少有人对女性时尚潮流的理解比他更深了。2010年,他加入公司不久后,便构建了一个评估模型,能够估算漏掉的需求、产品寿命以及库存服饰的使用场合。由于公司每个季度都要从时装设计师那里购入成卡车的时装首饰租给顾客,因此维贾的模型可以说给公司省了一大笔钱。他表示:“如果你把三个数据来源放在一起,你就可以建立一个体现购物习惯的模型框架。它告诉我们应该去找哪种风格的衣服,才最有可能让我们穿出明星范。”——当然还有尽量要避免哪种搭配。维贾的下一个项目是整合Unlimited反馈的新型数据——Unlimited是该公司为了进军日常便服领域而推出的一个项目。维贾表示:“我们的经典模型都围绕着你要去的重大场合。你可能穿衣比较前卫,但如果你出席正式场合,你自己的穿衣风格就不重要了,重要的是适应场合。而Unlimited则是理解用户穿衣风格的开始。”——Andrew Nusca
ShareThis数据科学副总裁曲艳
很多人可能很难相信,曲艳(音译)的工作影响了95%的美国读者。曲艳在社交网站公司ShareThis开发了一个叫做“社交质量指数”(Social Quality Index)的指标,可以衡量围绕一定网络内容的社交活动,并帮助广告主和出版商锁定目标群体。曲艳表示:“技术方面并不难,难的是怎样发现一个商业问题,然后把技术应用上去。”曲艳在卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)获得了自然语言处理专业博士学位。在进入ShareThis工作前,她还曾领导过美国在线(AOL)的Advertising.com的Advance Research研究团队。现在,她很喜欢迎接移动电话带来的挑战,而且手机也不允许网站植入cookies来确认重复访客。这些都需要曲艳收集更多的数据。——Shalene Gupta
Data Collective公司管理合伙人扎卡里•博格