公司已經意識到他們需要聘請數據科學家，學術機構正在爭先恐後地將數據科學項目整合在一起，並且出版物將數據科學吹捧為熱門甚至“性感”的職業選擇。隨著每週都會出現新技術和方法，要成為所有領域的專家幾乎是不可能的。一周的時間有限，還有許多有趣的主題需要了解更多。那麼為什麼要花時間研究大數據、為什麼要上大數據課程呢？您應該將大數據和數據科學放在首要位置的原因是什麼？
在這篇簡短的文章中，我們解釋了研究大數據的 5 個主要原因，並討論了大數據對您的組織和您個人的價值。
1. 數據驅動的決策提供競爭優勢
許多研究表明，數據驅動的決策比人工生成的決策更有效、更高效。大數據使組織能夠檢測趨勢，並發現可用於未來收益的模式。它可以幫助檢測哪些客戶可能購買產品，或通過確定哪些廣告策略具有最高的投資回報來幫助優化營銷活動。很容易看出，從長遠來看，比競爭對手“了解”更多的組織將超越同行。
大數據背後的關鍵業務驅動因素之一是啟動數據驅動決策的能力。數據驅動的決策是指基於數據分析而不是純粹基於直覺做出決策的做法。不是根據經驗做出決定，而是根據最佳可能情況做出決定。通過數據驅動的決策制定，可以“更快”知道哪些產品和服務會成功，從而提供搶占市場的機會。儘管許多公司在理論上同意這一點，但據估計，只有11% 的組織認為他們比同行更好地利用了他們的數據。大多數組織還有很長的路要走。
2. 大數據為人工智能提供跳板
人工智能 (AI) 是當今商業中最受歡迎的專業領域之一。然而，大多數人沒有意識到的是，大數據為想要啟動 AI 項目的組織提供了“基礎”。人工智能主要建立在大數據組織所需的完全相同的技術和處理能力之上。因此，渴望開始使用 AI 的組織可以從首先構建健全且結構化的大數據環境中受益匪淺。設置完成後，下一步可以採用認知分析等人工智能技術。
3. 大數據技能需求旺盛
與大數據的總體趨勢一致，對熟練的大數據專業人員的需求正在迅速增長。目前，供不應求，這導致具有所需技能的人的工資和報酬大幅增加。主要的工作機會平台，如 Indeed 或 LinkedIn，一直在發布和越來越多的招聘數據分析師或數據科學家的招聘信息。對具有這種特殊技能的大數據專業人員的需求正在上升，而供應量仍然很低。這為該領域的個人創造了巨大的就業機會。
隨著需求穩步增加而供應量仍然很低，大數據專業人員的薪酬越來越高。在印度，就目前情況而言，數據分析專業人員的薪酬平均比其他 IT 專業的同行高50%。隨著越來越多的公司意識到這些專業人員對組織的重要性，這種趨勢在全球範圍內很明顯。
4. 大數據投資持續增長
許多研究和調查表明，對大數據的投資逐年增長。發布全球半年度大數據和分析支出指南 的國際數據公司 (IDC) 表示，到 2020 年，當收入增長時，與大數據相關的硬件、軟件和服務預計將保持 11.9% 的複合年增長率 (CAGR)。超過 2100 億美元。支出的增加表明大數據是未來幾年將持續的趨勢，投入時間研究大數據不僅僅是短期投資。
5. 學習大數據會拓寬你的視野
最後，也許是最重要的，學習大數據是一項有益且（有時）有趣的時間投資。一般來說，大數據和數據分析領域充滿了需要解決的難題，這將大大提高您的分析能力和推理能力。大數據的主要領域涉及統計和解決問題的技能。即使您不打算從事大數據工作，這些技能在日常工作中也很有用且非常實用。
在您學習大數據三到六個月之後，您會注意到您將開始將“大數據”技術應用到您的演示文稿或報告中，因為它們為討論和決策提供了非常堅實的基礎。
因為最終，數據驅動的決策總是優於基於直覺的決策。所以每天花一小時，開始研究大數據的美妙世界。
也許你也有興趣：
留言列表
