企业如何使用大数据和分析

Ruben Sigala：分析人才的竞争非常激烈。留住组织内部的人才库非常困难，如果你将这视为核心能力的话，这尤为困难。我们最为关注的重点是开发一个平台，这个平台能够为我们的价值主张发声，因为这主张对于希望在该领域内开始职业或维持职业的人而言非常重要。

当我们谈论价值主张时，我们会说这样的话——有机会真正影响业务成果，进行广泛的分析练习，这些练习常常使人犯难。但是，总的来说，要成为组织的一部分，这一部分将价值主张视为自身在市场中参与竞争的关键部分，然后定期执行。在某种程度上，要做到这一点，你必须制定优秀的培训计划，而且必须与高级团队进行非常特殊的互动。而且，你还必须成为实际驱动公司战略的组织成员。

MurliBuluswar：我发现，着重研究各个基本面，比如科学为什么会诞生，我们的抱负是什么以及成为该团队的一部分将如何影响团队成员的职业发展，这一切对吸引我们所关注的高素质人才具有深远的意义。当然，随之而来的是更艰辛的部分，即日复一日地履行这样的承诺。

金钱固然很重要。我的金钱观就是，我希望成为前25%的人;但我并不想成为塔尖1%的人。因为无论你处在什么位置，大多数人(尤其是从事数据科学工作的人)只要选择采取实际行动，他们都可以将薪酬提高20%至30%。我的目的不是要缩小这种差距，而是创造一种环境和一种文化，在这种环境和文化氛围中，他们发现自己正在学习;他们发现自己正在研究对公司，行业乃至整个社会都产生广泛影响的问题;他们是一支充满活力的团队的一部分，这个团队的灵感来自于自身存在的原因以及它如何定义成功。对我而言，专注于这一点绝对是吸引我所需要的人才的关键要素，就此而言，其他任何人也需要这样的关键因素。

培养合适的专业知识

Victor Nilson：人才很重要，对吧?你必须具备数据，显然，美国电话电报公司拥有海量数据。但是没有人才，数据就毫无意义。人才是一个竞争优势。合适的人才能发现合适的技术;合适的人才能解决各种问题。

我们在一定程度上为开源社区中很多新兴技术的开发做出了贡献。我们可以使用实验室里遗留的各种先进技术，我们还有新兴的硅谷。但是，我们在全国各地也拥有主流人才，我们拥有高级工程师，我们拥有大大小小的管理人员，我们同时也希望进一步培养他们的才能。

因此，仅今年一年，我们就提供了50000多个与大数据相关的培训课程。我们正在继续发展。这是一个完整的连续体。这可能只是一个为期一周的训练营，或者可能是高级的，博士级别的数据科学。但是，我们希望继续为在这方面有天赋和兴趣的人培养这种才能。我们希望确保他们能够发展各种技能，然后将这些技能与工具结合起来，从而将生产力最大化。

ZoherKaru：在任何数据和分析过程中，人才都是至关重要的。我认为，仅凭分析方面的人才还不足以解决问题。我们不能用技能单一的人。我扩建组织的方式是找博学多才的人。比如某人主修分析，但可以辅修营销战略。因为如果你没有学过辅修课程，你怎么与组织的其他部门进行沟通呢?另外，举个例子，纯数据科学家将无法与数据库管理员对话，而数据库管理员又无法与市场研究人员对话，市场研究人员又无法与电子邮件渠道的负责人对话。你必须根据可扩展的分析做出合理的业务决策。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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