《企业网D1Net》10月12日讯

未来的大数据所带来的挑战是多方面的。在本文中，将和大家分享一些关于企业的大数据项目领导人应该如何应对这些挑战的启示。

最近，我有幸与一些专注于大数据和预测分析业务和技术方面的企业领导们进行交流。我们谈到了企业现在应该做好怎样的准备，以便迎接未来大数据的挑战的话题。

如下，是我从这些谈论中所总结出的一些观点：

关于大数据：首先是炒作，随之而来的是恐惧、不确定性和怀疑

Teradata公司首席执行官ScottKnau说，大数据市场现在所存在的一个大问题是面临着首先是整体性的炒作，随之而来的是恐惧、不确定性和怀疑的挑战。这一系列反应会带来混杂的信息，使得企业的决策者曲解了大数据项目，其使得不少企业真正从大数据项目中获得价值的需求变得复杂化，同时还要避免其发展成为另一个问题集。

大数据公司Globys的高级副总裁OllyDowns总结了过去以来市场唯一所面临的挑战：“这是其实已经进入了一个大数据项目不再涉及的领域。”他阐述说：“在某些方面，大数据与商业智能的发展其实是在同一路径上的。”可能企业过去对商业智能的了解能够有助于他们未来在大数据项目方面的成功。

人才稀缺

在讨论的过程中，一个经常被提及的话题是关于大数据人才的短缺问题。好消息是，在美国，越来越多的大学已经开始开设相关的专业和证书课程，而这方面的数据科学本科生、研究生正在陆续毕业。

企业与高等教育机构的合作才是这种方案成功的关键。Globys公司就正与本地区的高等教育机构合作建立一个大数据认证课程。OllyDowns还补充道，“数据科学教育也在改变，其已经出现了多个不同的专业的课程，特别是商业课程。”他强调说，企业必须与教育机构通力合作。让你企业的数据科学专家和其他大数据项目团队成员参与到本地数据科学教育机构的活动中去，可以视为企业对自己未来大数据项目的投资。

基于企业模型所培养的大数据人才，能够大大帮助缓解企业人才稀缺的问题，可以成为更为快捷人才培养的路线。据Knau介绍：“Teradata公司正是通过一系列的混合工具和教育来构建他们的大数据人才库的。Teradata的也有通用的数据架构作为参考设计蓝图，提供给我们的专业服务团队和客户。”

Teradata的模型，或类似的方式可能是克服人才稀缺挑战的关键。作为一家企业，他们一直在通过如下的方式来努力发现和培养合适的人才：

为专业服务团队构建工具集。

就员工关于大数据业务和技术方面现有的知识进行构建。

在需要一个数据科学家才能解决的工作任务与凭借现有员工已经具备的知识技能就能解决的工作任务之间存在一个临界点。企业找到该临界点，将成为其设置大数据作为一个商业平台的最佳位置。然而，寻找这一临界点的工作现在就必须开始了，以便找到适合您企业员工和大数据项目的最佳切合点。Teradata公司为他们的团队部署“发现平台”便是这方面的一个例子。

Teradata已经在寻找他们的“发现平台”以便在数据科学家和其他普通团队员工成员之间建立起桥梁投入了大量的努力。其允许数据科学家创建模块，其他团队成员可以在一个既定的项目中使用该模块。Knau告诉我说，他们的“发现平台”将大数据工具交到具有SQL经验的普通员工手中，帮助他们大大节省了时间。而数据科学专家们则可以专注于高端的任务，不只是常规的任务。

D1Net评论：

人是生产力中最活跃的因素，在大数据时代也同样如此，大数据带来如此巨大的市场挑战，企业若想不被淘汰，必须把人才转化为生产力，重视人才的作用，这样才能长远发展。