La superación de la gran escasez de personal calificado de datos
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habilidades de grandes volúmenes de datos son difíciles de obtener. A medida que la cantidad de información digital generada por las empresas ha crecido de manera exponencial, un desafío (incluso algunas personas lo llaman una crisis) ha surgido: simplemente no hay suficientes personas con las habilidades necesarias para analizar e interpretar todos estos grandes volúmenes de datos. En una encuesta reciente, más de la mitad de los líderes de negocios en duda sintió su capacidad para llevar a cabo análisis de grandes volúmenes de datos fue limitado por el desafío de encontrar el talento adecuado.
Cada vez son más los cursos están surgiendo para satisfacer esta escasez de personal calificado y datos grande es, sin duda, convirtiendo en una ruta de carrera deseable para los egresados universitarios. Pero que va a tomar tiempo para que el número de personas calificadas para ponerse al día a la gran demanda de capacidades de datos grandes. Así, al menos para los próximos años, la gran escasez de personal calificado de datos es un problema que todas las empresas interesadas en grandes volúmenes de datos (que debe ser todas las empresas) tendrán que hacer frente.
Con una fuerte competencia para atraer a los mejores talentos, las empresas están recurriendo a formas creativas de aprovechar las habilidades de datos grandes. Wal-Mart, por ejemplo, decidió aplicar el poder de la multitud, dirigiéndose a crowdsourced plataforma de análisis de la competencia Kaggle. En Kaggle, científicos de datos sillón aplicar sus habilidades a problemas analíticos presentados por las empresas, con el diseñador de la mejor solución que está siendo recompensado - a veces económicamente o, en el caso de Wal-Mart, con un trabajo.
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En primer concurso de Walmart, que tuvo lugar en el año 2014, los candidatos se les dio una serie de datos históricos de ventas de una muestra de tiendas, junto con eventos de ventas asociados, tales como ventas de liquidación y reversiones de precios. Se les pidió que llegar a los modelos que muestran cómo estos eventos afectarían las ventas a través de una serie de departamentos. Como resultado de la competición, varias personas fueron contratadas en el equipo de análisis.
Lo mejor de todo, este enfoque crowdsourced llevó a algunas citas interesantes - personas que no pudieron haber sido considerados para una entrevista sobre la base de sus CV solos. Una persona nombrada, por ejemplo, tenía una muy sólida formación en física, pero sin antecedentes formales de análisis.
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¿Qué significa esto para las pequeñas empresas? Incluso si usted puede permitirse el lujo de contratar a un científico de datos en la empresa, usted puede encontrarse en contra de la fuerte competencia de las empresas más grandes. El ejemplo Walmart nos muestra que, con el fin de aprovechar las habilidades de datos grandes, puede que tenga que ser un poco creativo. Tal vez, también, podría Crowdsource proyectos de datos (incluso si el resultado final es una recompensa económica simple, en lugar de un trabajo a tiempo completo).
O tal vez usted podría asociarse con una universidad o universidad local, en donde los estudiantes el crujido de sus datos a cambio de un poco de asesoramiento empresarial. O tal vez usted ya tiene fuertes pensadores analíticos y comunicadores en su negocio que, con un poco de ayuda y formación adicional, se ha podido configurar y ejecutar proyectos de grandes volúmenes de datos en el futuro.