大数据最大的挑战是什么?(五年后)

大数据在2016年面临的最大挑战是将重点从“怎样做”的技术驱动型转向关注“为什么”的商业驱动型。吸引并训练那些能用数据科学能力理解一个特定的业务的人才,并鼓励他们在企业中领头。

五年欢乐的时光如白驹过隙。在2011年发布的帖子中,我强调了我们在面对“大数据革命”时遭遇到的一些挑战,主要集中于会运用正确的技术来提供有价值的建议的人才缺乏。如今快进至2016年,情况也仍是如此,而且这似乎是很多企业迟迟未采用高级分析的关键因素。

尽管一批有着数据科学家头衔的人已经大量涌入整个行业,企业仍普遍采用由IT技术驱动的方式,集中于探讨“怎么做”而非“为什么”,这十分之落后。将潜力转化为价值的知识极度匮乏,而这直接影响到公司的盈利。

随着这个学科领域逐渐成熟,那些商人也逐渐精通了大数据的概念,甚至能指挥工程学专家,这个问题也会开始得到解决。IBM的Watson正试图通过避开数据技术,让分析师自由地探索数据,而没有太多数据工程或渠道方面的顾虑。微软的Azure机器学习云服务和亚马逊的AWS云服务也在朝着类似的方向在发展。

大数据在2016年面临的最大挑战是将重点从“怎样做”的技术驱动型转向关注“为什么”的商业驱动型。吸引并训练那些能用数据科学能力理解一个特定的业务的人才,并鼓励他们在企业中领头。

本文由数据分析网– 赵桐翻译,统计学专业毕业生,喜欢数据分析,即将前往澳洲攻读经济学硕士。

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