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为什么数据分析师是2017年的重大人才缺口？

数据正在为企业创造前所未有的增长和盈利机遇。

在过去十年里，先进的数据技术和强大的分析工具使企业经营者能够从他们的数据资产中获益匪浅，但他们大多只是触及数据潜力的皮毛，而数据科学让企业可以前所未有地充分利用那种潜力

。

麦肯锡（McKinsey）在2013年发布的一份特别报告预测，全球商界会在接下来的十年里感受到数据科学人才严重匮乏的痛苦，尤其是缺少能够从大量静态和动态（实时）数据中提取有优势情报的“150万名分析师”。

这一预测正在成为现实，要让企业和高等教育机构认识到数据管理的重要性，一个比较重要的措施是让整个行业能够通过一些就在几年前还不那么了解的方式来解决人才缺口。

数据科学行业将在2017年继续面临剧变，但也会带来更多的增长和更多的可能性。

数据科学的力量

想知道数据科学为什么对企业成功至关重要，必须了解以下几个先决条件：

数据科学能够在必要的时候和必要的地方，为企业问题提供准确的解决方案。

数据科学能够帮助企业作出更好的商业决策，并准确评估这些决策的影响。《哈佛商业评论》的调查显示，如果企业依靠数据来做决定，其利润通常比同行高出6％。

相比人类的直觉和经验，数据科学能够更加准确地预测未来。有了数据科学，企业就不必再凭空猜测了。

强大的智能设备和先进的分析平台已经使客户追踪成为现实。实时客户数据获取有助于提供准确的答案。

有鉴于此，我们也就不难明白，数据科学为什么将在这个关键时刻经历一场全球变革。遏制数据科学发挥力量的科学和技术局限性正在逐渐消失，数据管理行业将发生重大变化，席卷2017年的全球数据科学实践。以下是关于数据科学行业明年将何去何从的几个预测。

2017年数据科学预测一：机器学习占据主导地位

在问答站Quora上，有这样一个问题：机器学习将如何影响数据科学行业的发展？在回答这个问题时，Distillery首席科学家、美国纽约大学客座教授克劳迪娅·珀利奇（Claudia Perlich）说，考虑到数据科学和机器学习之间的紧密关系，没有机器学习就没有未来的商业分析。珀利奇认为，机器学习与数据科学家的工作越来越息息相关，掌握基本的机器学习技能将很快成为开启数据科学职业生涯的必要条件。

机器学习热潮将在2017年继续笼罩数据科学家。企业将加倍努力地寻找和吸引机器学习造诣高超的数据科学家，以充实他们的数据科学部门。

2017年数据科学预测二：物联数据流战胜传统商业智能

市场调研公司Gartner在几年前就作出过上述预测，但在2017年，该预测将比以往任何时候都更加贴近现实。随着各类传感器设备继续打入人类社会的方方面面，大约50％的商业智能平台都会开始利用事件数据流。这一趋势将导致新一类的商业智能解决方案浮出水面，从应用类型十分广泛的联设备中获取实时数据，比如天气预报、制造、电气、语音识别、健康监控系统等等。随着自主分析兴起，商业智能供应商和软件即服务供应商提供的分析能力差距也会越来越小。

通用电气（GE）的《工业互联洞察报告》指出，在未来20年，物联市场对全球GDP的贡献将达到10万亿至15万亿美元，物联技能在数据科学市场上越来越受欢迎就是明证。IBM、英特尔（Intel）、威瑞森（Verizon）和微软（Microsoft）都在大力招募那些具备物联技能的数据科学家。

2017年数据科学预测三：大数据技术支出将飙升

Gartner还预测，到2016年，对于大数据可为商业带来何种影响的困惑与不确定感将会逐渐消失。的确如此，围绕大数据真正价值与感知价值的很多争论已经尘埃落定，大数据技术已经成熟，摆脱了较早前的“新兴”阶段。现在，大数据技术比以往任何时候更加融入主流，对大数据科学计划的成功而言也更加不可或缺。这种重要关系只会在2017年变得更加紧密。

目前，只有大约30％的企业对大数据革命有所感受，但在2017年，对大数据的投入肯定将继续增长，尤其是考虑到处理“大容量、高速度和多样性数据”的成本已经大幅下降。Information Week预计，大数据分析的销售额将在2019年达到1，870亿美元。

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