Superando a grande escassez de competências de dados

Video: Elavacion de dados competencia

habilidades de Big Data estão em falta. Como a quantidade de informação digital gerada por empresas tem crescido exponencialmente, um desafio (algumas pessoas até mesmo chamá-lo de uma crise) surgiu: simplesmente não há número suficiente de pessoas com as habilidades necessárias para analisar e interpretar todos esses grandes dados. Em uma pesquisa recente, mais de metade dos líderes empresariais questionados sentiram sua capacidade de realizar análise de big data foi limitada pelo desafio de encontrar o talento certo.

Mais e mais cursos estão surgindo para atender a essa escassez de competências e big data é, sem dúvida, tornar-se uma rota de carreira desejável para jovens que abandonam a faculdade. Mas isso vai levar tempo para que o número de pessoas qualificadas para acompanhar a demanda enorme para grandes habilidades de dados. Assim, pelo menos para os próximos anos, a grande escassez de competências de dados é um problema que todas as empresas interessadas em big data (que deve ser todas as empresas) terão de enfrentar.

Com forte concorrência para atrair os melhores talentos, as empresas estão se voltando para formas criativas de tocar em grandes habilidades de dados. Walmart, por exemplo, decidiu aplicar o poder da multidão, voltando-se para crowdsourced plataforma de análise da concorrência Kaggle. No Kaggle, os cientistas de dados poltrona aplicar suas habilidades para problemas analíticos apresentados pelas empresas, com o designer da melhor solução a ser recompensado - às vezes financeiramente ou, no caso do Walmart, com um trabalho.

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Na primeira competição do Walmart, que teve lugar em 2014, os candidatos foram dado um conjunto de dados históricos de vendas a partir de uma amostra de lojas, juntamente com eventos de vendas associados, tais como liquidações e reversões de preços. Eles foram convidados a vir para cima com modelos que mostram como esses eventos afetaria as vendas através de um número de departamentos. Como resultado da competição, várias pessoas foram contratadas para a equipe de análise.

O melhor de tudo, esta abordagem crowdsourced levou a alguns compromissos interessantes - pessoas que não podem ter sido considerados para uma entrevista com base em seus currículos sozinho. Um nomeado, por exemplo, tinha uma muito forte formação em física, mas nenhum analytics fundo formal.

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O que isso significa para as pequenas empresas? Mesmo se você pode dar ao luxo de contratar um cientista de dados in-house, você pode encontrar-se contra a concorrência feroz de empresas maiores. O exemplo Walmart nos mostra que, a fim de tocar em grandes habilidades de dados, você pode precisar de obter um pouco criativo. Talvez, também, poderia crowdsource projetos de dados (mesmo que o resultado final é uma recompensa financeira simples, ao contrário de um emprego a tempo inteiro).

Ou talvez você poderia parceria com uma universidade ou faculdade local, onde os alunos triturar seus dados em troca de alguma orientação empresarial. Ou talvez você já tem fortes pensadores e comunicadores de análise em sua empresa que, com um pouco de ajuda extra e formação, poderia criar e gerir projetos de big data no futuro.