如何成为大数据领域的领导者?

十一月 30, 2019 by admin

作者:IT168来源:中国IDC圈子

在2019年,数据分析是业务发展中要求最高,最受欢迎的工作之一。

数据分析所需的技术领域包括Python,C ++和Java等编程语言,机器学习和人工智能经验,定量分析功能,数据挖掘和算法以及SQL数据库开发技能。NoSQL

但是,这些仅仅是购买大数据分析职业门槛所需的技能。要成为该领域的领导者,您需要超越专业技能。

这里有六项基本技能,可以帮助您增加对大数据分析的影响并改善您的职业生涯。

1.了解公司

您是否知道贵公司的产品线,收入来源,财务和销售报告以及战略目标?

如果您想弥合IT,数据科学和最终用户之间的鸿沟,那么了解您的业务,了解您公司的运营以及从技术上执行它也同样重要。

2)

熟悉业务流程工程。

分析,机器学习,物联网,机器人自动化和人工智能等卓越技术正在影响公司。

这些技术会受到影响,因为它们会影响已建立的业务流程,因此需要重新设计。这意味着需要对用户进行再培训。

IT部门甚至终端业务部门经常将新技术插入业务流程,而无需评估现有流程和人员的影响。

这可能会导致项目失败。如果在建立新业务流程之前正确地在新业务流程中插入了项目并对其进行了测试,则该项目可以成功。

您需要能够与工程师和最终用户一起工作,以便添加到商业流程中的技术可以改善流程并推动工作。

3)

合作很重要

大数据技术的插入和业务流程的重新设计取决于熟悉业务流程的最终用户与提供新技术的最终用户之间的良好协作。

您是无私的合作伙伴,您必须尽一切努力使项目成功。

您还必须允许其他人一起工作,以便您的团队可以创建良好的业务流程并利用某些高端大数据技术。

4)

大数据项目跟踪

获得大数据项目经验的最好方法之一是跟踪已实施的大数据项目,并了解它们的发展方向和改进方向。

此方法可以应用于将来的项目。

此外,项目监视可以通知客户,从而揭示对系统和工作环境的担忧。这将为在下一个项目中更好地与客户合作奠定基础。

5)

符合数据分析和治理合规性

成功完成大数据项目无法成功完成的步骤之一是确保在项目截止日期和范围内进行合规性,政府一致性和质量控制检查。

6)

保证数据质量。

大数据项目失败的原因之一是数据质量差。

大多数IT用户和企业都知道这一点,但是清理数据是一项繁琐的任务,因为其他项目可能无法正常工作,尤其是在您需要手动执行数据清理任务的情况下。我知道

如果数据清理步骤未完全完成,则存在很大的风险。

失败的商业决策可能是由于其所依据的数据本身就是故障。


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