1.拖延大数据人才招聘可能会使企业落后
调查数据表明，到2020年，数据科学领域的职位将增加36.4万个，这一转变将导致美国270多万个职位空缺。
由于人才短缺，很多企业可能很难招聘到大数据人才。然而，从长远来看，没有聘用这些专业人员可能会导致竞争劣势。不断增长的需求表明，越来越多的企业认为招聘具有数据科学专业知识的大数据人才是十分必要的。
2.数据科学家可以改善企业的网络安全
网络安全可能会在2020年成为很多企业的优先事项。黑客攻击和数据泄露可能会导致企业失去公众信任，遭到监管部门罚款、降低员工生产力等等。幸运的是，数据科学可以改善网络安全。
例如，专业人员可以通过将机器学习应用于当前的网络安全策略来提供帮助。通过算法可以了解企业网络的正常情况，并了解造成偏差的因素。作为替代方案，关联规则学习(ARL)将针对特定的异常情况采取自动操作。
3.大数据简化了招聘流程
招聘大数据专业人员或相关人员并不容易。有些职位吸引了几十个甚至几百个应聘者，因此很难仔细审查每一份简历，然而，数据可以成为吸引和招聘顶尖人才的有力工具。
例如，采用数据分析平台可以筛选所需的关键字以及各种变体。相反，这样的工具可以删除没有先决条件的应聘者，例如至少三年的工作经验或有效的认证证书。
企业可能决定聘请大数据人才来改善所有部门的招聘。此外，预测分析可以揭示未来的大数据专业人员的配置情况。
人员招聘常常看起来像是一场猜谜游戏。如果企业在2020年招聘大数据专业人士，他们可能会减少一些混乱。更好的是，一些与分析相关的招聘收益可能会导致增长，从而在2020年及以后提升业务。
4.企业目前的员工可能缺乏数据素养
一项全球研究调查了大数据人才决策的最新模式。研究发现，近三分之二的招聘者(59%)将工作经验或要求应聘者展示自己能力的面试列为个人数据素养的最高指标。相比之下，只有18%的招聘者认为科学学位才是最重要的因素。
这项研究还揭示了另一个有趣的发现，即只有34%的企业向其现有员工提供数据知识培训。这一统计数据意味着可预防的、特定于数据的错误会定期发生，或者员工经常被指派承担超出其能力范围的责任。
企业不要假设其员工拥有足够的技术素养，尤其是如果没有采取措施确保他们具备这些技术素养。然而，招聘大数据人才的积极成果是，新员工可以将他们的知识传授给现有的团队成员，从而推动有助于团队成员进步的过程。
5.数据科学可以支持更好的决策
企业领导者每天都会做出重要决定。这些情况通常具有挑战性，但大数据专业人士可以减少决策者经常面临的疑虑。
例如，首席执行官可能会要求提供信息，以表明电子商务购物者有可能在什么时候放弃购买。然后，他们可以对是否在结帐流程中推出新功能做出自信的决定。
如果人力资源专业人士需要决定员工的绩效是否值得提高，他们可能会要求数据科学专业人士收集有关员工生产力、潜在客户开发和其他细节的统计数据。
虽然数据科学无法以万无一失的准确性预测未来，但是它可以揭示可能隐藏的模式和可能的结果。
6.雇用大数据人才可以帮助企业解决紧迫的问题
解决问题的心态可以帮助企业在竞争对手竞争中下获得成功。经常需要进行数据分析以查明出现什么问题以及原因。
在一个示例中，一家大型拉丁美洲矿业公司部署了数据分析解决方案，该解决方案可在20小时之前显示成品的质量。掌握这些信息有助于该公司发现质量出现故障的地方。
如果客户经常因价格优惠而从竞争对手那里购买商品，那么大数据专家可以帮助企业实施一个系统，该系统可以自动确定何时调整费率以获得最佳结果。这种方法消除了人工调整过程。
2020年对数据科学专业人员的需求
从增强的网络安全到明智的决策，上述六个原因说明了企业招聘大数据人才的有力理由。还应该预见到企业获得特有的好处。这些现实使得在2020年招聘大数据分析专家成为明智之举。
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