聘雇 巨量資料團隊需要的五種人才
許多公司念念不忘要如何把他們的資料轉化為價值,但我們發現,他們花太多時間在「資料」上,花太少時間在這個方程式的「人員」這一邊。
然而,要把方程式裡「人員」這一邊做對,不只是要雇用最優秀的人才(雖然這點很重要)。根據我們的經驗,許多企業忽略了兩個重要項目:1)確認他們真正需要的人員,2)在他們的先進分析(advanced analytics)辦公室裡建立「顧客服務」的心態。
合適的團隊
巨量資料人才是關鍵問題。麥肯錫全球研究院(McKinsey Global Institute)指出,到2018年,光是在美國,就可能短缺14萬至19萬擁有深厚分析技能的人才。但是,企業應先花時間確認他們需要的各種角色,好讓巨量資料機器運作,而不是急著招募數學與科學高手。雖然不同的公司有不同的人才需求,但你的先進分析辦公室仍然需要配備下列五種重要人才:
1.資料衛生員(Data Hygienists)可確保進入系統的資料是乾淨、正確的,並在整個資料生命週期當中都保持乾淨而正確。例如,擷取的時間值都相同嗎?一個資料集測量的可能是一年的日曆天數(365天),另一個測量的是一年的工作日數(260天),還有一個是一年的小時
然而,要把方程式裡「人員」這一邊做對,不只是要雇用最優秀的人才(雖然這點很重要)。根據我們的經驗,許多企業忽略了兩個重要項目:1)確認他們真正需要的人員,2)在他們的先進分析(advanced analytics)辦公室裡建立「顧客服務」的心態。
合適的團隊
巨量資料人才是關鍵問題。麥肯錫全球研究院(McKinsey Global Institute)指出,到2018年,光是在美國,就可能短缺14萬至19萬擁有深厚分析技能的人才。但是,企業應先花時間確認他們需要的各種角色,好讓巨量資料機器運作,而不是急著招募數學與科學高手。雖然不同的公司有不同的人才需求,但你的先進分析辦公室仍然需要配備下列五種重要人才:
1.資料衛生員(Data Hygienists)可確保進入系統的資料是乾淨、正確的,並在整個資料生命週期當中都保持乾淨而正確。例如,擷取的時間值都相同嗎?一個資料集測量的可能是一年的日曆天數(365天),另一個測量的是一年的工作日數(260天),還有一個是一年的小時