빅 데이터 기술 부족 - 더미

큰 데이터 기술이 부족합니다. 비즈니스에 의해 생성 된 디지털 정보의 양이 기하 급수적으로 증가함에 따라 이러한 모든 큰 데이터를 분석하고 해석하는 데 필요한 기술을 가진 사람이 부족합니다. 최근의 한 설문 조사에서 비즈니스 리더의 절반 이상은 큰 데이터 분석을 수행하는 능력이 올바른 재능을 찾는 어려움으로 인해 제한되었다고 생각하는지에 대한 의문을 제기했습니다.

이 기술 부족을 해결하기 위해 점점 더 많은 코스가 생겨나 고 있으며 대용량 데이터는 의심 할 여지없이 대학 졸업자를위한 바람직한 진로가되고 있습니다. 그러나 자격을 갖춘 사람들이 큰 데이터 기술에 대한 요구를 따라 잡는 데는 시간이 걸릴 것입니다. 따라서 향후 몇 년 동안 큰 데이터 기술 부족은 큰 회사 (모든 회사가되어야 함)에 관심있는 모든 회사가 직면하게 될 문제입니다.

월마트의 2014 년 첫 경쟁에서 후보자는 통관 판매 및 가격 롤백과 같은 판매 이벤트와 함께 매장 샘플에서 과거 판매 데이터 세트를 받았습니다. 그들은 이러한 사건들이 여러 부서의 판매에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 모델을 제시하도록 요청 받았다. 경쟁의 결과로 몇몇 사람들이 분석 팀에 고용되었습니다.

무엇보다도,이 crowdsourced 접근 방식은 몇 가지 흥미로운 약속을 이끌어 냈습니다 - 사람들은 자신의 CV만으로 인터뷰를 고려하지 않았을 수도 있습니다. 예를 들어, 한 명의 피지 명자는 물리학에 대해 매우 강한 배경을 가지고 있었지만 공식적인 분석 배경은 없었습니다.

중소기업에게는 어떤 의미입니까? 심지어 사내 데이터 과학자를 고용 할 여유가 있다고하더라도, 대기업과의 치열한 경쟁에서 벗어날 수 있습니다. 월마트의 사례는 큰 데이터 기술을 접목하기 위해 약간의 창조적 인 작업이 필요할 수도 있음을 보여줍니다. 어쩌면 당신도 데이터 프로젝트를 크라우드 소싱 할 수 있습니다. 최종 결과가 풀 타임 직업과 달리 간단한 재정적 보상이라 할지라도.

또는 지역 대학 또는 대학과 파트너가되어 비즈니스 멘토링에 대한 대가로 데이터를 정리할 수도 있습니다. 또는 귀하의 비즈니스에 강력한 분석적 사상가와 의사 소통자를 이미 보유하고 있으며, 약간의 도움과 훈련을 통해 향후 큰 데이터 프로젝트를 설정하고 실행할 수 있습니다.