职业:如何成为大数据领域的佼佼者

我想昨天分享的IT168企业级别

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AI经验,定量分析功能,数据挖掘以及SQL/NoSQL数据库和算法开发技能。

但是,这些只是您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,您还需要超越专业技能。

以下是六项基本技能,可帮助您增加在大数据分析中的影响力并改善您的职业生涯。

1。了解您的公司

您知道公司的产品线,收入来源,财务和销售报告以及战略目标吗?如果您想弥合IT,数据科学和最终用户之间的鸿沟,请紧贴业务并了解公司的运营。它与技术执行同样重要。

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正在破坏企业。这些技术被破坏,因为它们会影响已建立的业务流程,因此必须重新设计,这意味着必须对用户进行培训。

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将其正确插入并在新业务流程中进行了测试,则该项目可以成功。您需要能够与技术人员和最终用户合作,以便将添加到业务流程中的技术改进流程并简化工作。

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健康协作。

您必须是一个无私的合作伙伴,并尽一切努力使该项目成功。您还必须能够激励其他人一起工作,以便团队可以创建出色的业务流程,以利用某些高端大数据技术。

4。大数据项目后续行动

获得大数据项目经验的最佳方法之一是跟进已经实施的大数据项目,这使您可以查看进展顺利的地方以及可以改进的地方。您可以在以后的项目中应用此方法。

此外,该项目的后续行动可以通知客户,并表明您担心他们的系统和工作环境,这可以为在下一个项目中与客户更好地合作奠定基础。

5。坚持数据分析以及治理合规性和合法性

成功完成大数据项目的成功步骤是确保在项目的期限和范围内确保法律合规性,治理一致性和质量检查。

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和业务用户都知道这一点,但是他们也知道清理数据是一项繁琐的任务,尤其是当某些数据清理需要手动完成时,这可能会使其他项目无法正常工作。

如果数据清理步骤未完全完成,则会带来巨大风险。一个失败的业务决策可能是因为它所基于的数据本身就是一个失败。成功的业务决策和大数据项目必须依赖正确的高质量数据,因此在运行大数据项目时,必须始终确保数据质量,以避免意外情况。

原作者:玛丽沙克利特

收款报告投诉

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AI经验,定量分析功能,数据挖掘以及SQL/NoSQL数据库和算法开发技能。

但是,这些只是您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,您还需要超越专业技能。

以下是六项基本技能,可帮助您增加在大数据分析中的影响力并改善您的职业生涯。

1。了解您的公司

您知道公司的产品线,收入来源,财务和销售报告以及战略目标吗?如果您想弥合IT,数据科学和最终用户之间的鸿沟,请紧贴业务并了解公司的运营。它与技术执行同样重要。

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正在破坏企业。这些技术被破坏,因为它们会影响已建立的业务流程,因此必须重新设计,这意味着必须对用户进行培训。

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将其正确插入并在新业务流程中进行了测试,则该项目可以成功。您需要能够与技术人员和最终用户合作,以便将添加到业务流程中的技术改进流程并简化工作。

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健康协作。

您必须是一个无私的合作伙伴,并尽一切努力使该项目成功。您还必须能够激励其他人一起工作,以便团队可以创建出色的业务流程,以利用某些高端大数据技术。

4。大数据项目后续行动

获得大数据项目经验的最佳方法之一是跟进已经实施的大数据项目,这使您可以查看进展顺利的地方以及可以改进的地方。您可以在以后的项目中应用此方法。

此外,该项目的后续行动可以通知客户,并表明您担心他们的系统和工作环境,这可以为在下一个项目中与客户更好地合作奠定基础。

5。坚持数据分析以及治理合规性和合法性

成功完成大数据项目的成功步骤是确保在项目的期限和范围内确保法律合规性,治理一致性和质量检查。

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和业务用户都知道这一点,但是他们也知道清理数据是一项繁琐的任务,尤其是当某些数据清理需要手动完成时,这可能会使其他项目无法正常工作。

如果数据清理步骤未完全完成,则将构成重大风险。一个失败的业务决策可能是因为它所基于的数据本身就是一个失败。成功的业务决策和大数据项目必须依赖正确的高质量数据,因此在运行大数据项目时,必须始终确保数据质量,以避免意外情况。

原作者:玛丽沙克利特