随着我们技术的兴起，日益移动的社会，以及物联网的稳步3月，大数据无处不在。当我说大的时候 -- 我是说大。许多人想知道如何解决日益扩大的数据技能差距。
以下是一些令人大开眼界的统计数据:
大数据是大新闻: 在短短两年内创造的数据比人类整个历史都要多，今年已经有73% 的公司投资或计划投资大数据。大数据意味着大钱: 对于一家典型的财富1000公司来说，数据可访问性的10% 增加可能相当于增加6500万美元以上的净收入。大数据意味着大的营业利润率: 利用大数据的零售商可以将其营业利润率提高60%。大数据意味着巨大的潜力: 不过，这里的关键是 -- 创建和跟踪的所有数据中，只有不到0.5% 被使用。数据科学家的崛起。
随着越来越多的企业完成数字化转型，我们可以可怜的首席数据官，他们发现越来越难以填补所需的职位。首先，肯定缺乏合格的数据科学家和数据分析师: 麦肯锡 (McKinsey) 的一项研究报…告称，“到2018年，仅美国就可能面临深度分析人才的供应和必要需求之间的50至60% 缺口。”这意味着一件事。当需求远远超过供应时，需求就不会便宜。根据彭博社 (Bloomberg) 最近的一篇文章，数据科学家的起薪已经突破了每年200,000美元的大关，夏季实习的月薪从6,000美元到10,000美元不等。
大数据的招聘和招聘。
那么，你如何招聘和招聘数据分析师职位呢？首先，您需要寻找同等人数的人-crunchers和有远见的人。你的才能必须能够破译数据的含义，并描述数据正在形成的 “大局”。
接下来，与高等教育合作。好消息是，高校开始意识到这一数据技能差距。德勤的分析趋势2016报告说，无论是在美国还是在国外，大学的分析和数据科学计划都在不断发展。这是公司可以从中受益的地方。正如德勤咨询公司 (Deloitte Consulting) 负责人约翰·卢克 (John Lucker) 最…近所说，“公司需要与这些学位课程真正发展密切的关系。在公司和大学之间建立真正的求爱关系变得越来越重要。”投资现有员工。虽然您不想尝试将方形钉子插入圆孔，但您的团队中可能已经有人拥有我上面提到的完美组合。也许是业务运营中碰巧对处理数字和分析数据结果有亲和力的人。也许您的一位程序员与数字营销团队紧密合作，因此对客户获取和保留方面的目标和策略有深刻的了解。对这些类型保持警惕，并为对大数据感兴趣的现有员工 (或了解大数据并有兴趣了解整个公司的更多信息) 制定培训计划，从长远来看可以节省资金。保持系统和技术最新。这可能会在开始时花费，但是确保您拥有最好的技术将对您有所帮助，无论您是要从内部招聘还是培训。贝恩最近的一项研究发现，在他们交谈过的400家公司中 (收入在十亿美元范围内)，至少三分之一没有最先进的工具，质量数据，流程，以及内部激励措施，这些激励措施是吸引和留住高级数据分析师所需的。如果现在对技术的投资超出了范围，您也可以考虑将数据分析外包给受人尊敬的托管服务提供商 (MSp)。但是要确保并将这种关系视为一种伙伴关系，并参与其中的每一步。您的MSp应该了解您的业务运行方式。不要只外包您的数据分析，并希望获得最好的结果。
今天每个组织的目标应该是确保他们有一个功能齐全、人员配备齐全的数据分析计划。这需要一点投资，但也需要处理数据的人和处理结果的人之间的协作和沟通。现在就开始跳出框框思考，采取积极主动的措施，确保你的业务增长不会被日益扩大的 “大数据” 技能差距扼杀。