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在一份關于大數據增長趨勢的調研報告中，IDC表示，較之其他的商業智能(BI)工具，可視化數據發現工具在市場上的增長要比前者快2.5倍;而基于云的大數據和分析(BDA)解決方案的開銷增速將是其他類型的企業內部部署解決方案的三倍。

然而，在未來幾年大數據領域仍將繼續面臨人才的嚴重缺乏尷尬境地。IDC預測，到2018年，僅在美國就有181000個深度數據分析師的角色空缺，而這一空缺將是與數據管理相關或解釋需要相關技能職位空缺的五倍。然而，市場缺沒有足夠多合格的申請者來填補這些職位空缺。

Gartner表示，今年，大數據的需求將在全球范圍內創造440萬個就業機會，但卻只有三分之一的崗位能夠招到合適的人才。

這是因為大數據分析所需要的技能不僅僅是使用儀表板監控數據流。該領域的人才需要在數據科學方面具備高水平的技能來設置相應的搜索和參數，以設計濾波算法(filtering algorithms)。這類人才需要碩士學位甚至博士學位，沒有相關的技能，無法獲得相應的行業資質認證。

根據Burtch在2013年的調查發現，近九成的大數據專業人員具有諸如統計學，應用數學，運籌學或經濟學等相關學科碩士以上學歷。

而根據來自麥肯錫全球研究所的另一項調查顯示，預計到2018年，美國將面臨大約150萬大數據專家的短缺。

那么，如果你企業無法招聘到具備相關高學歷背景的大數據專家的話，您企業要如何應對呢?本文接下來的部分，我將為您介紹四種可供選擇的方法，以幫助您企業發現、發展和留住相關的大數據人才。

1、從真正熟悉您企業業務的人開始著手

“我非常認可大數據技能非常緊缺這一評估，”Gartner信息管理研究室主任Nick Heudecker表示。“許多企業客戶甚至不知道他們需要從什么技能開始著手，更不用說如何才能這些技術。他們對于自己企業將面臨怎樣的問題，以及亟待解決的分析技能是無意識的。”

企業往往認為他們需要一個具有先進的數據科學或數學博士學位的專業人士，但Heudecker表示，一個替代的方法是找一個真正熟悉您企業的業務的人員，并教給這些人員相關的分析能力。

從理解您企業的業務開始要比從對于機器學習的理解開始來得更為重要。企業可以教給員工進行數據處理和統計，或找到具備編程背景學位的人。企業可以通過對這些人實施更多培訓，并讓這些人員加入到您企業的大數據和先進的分析團隊，他說。

2、培養您企業自己的超級巨星

領先的大數據軟件提供商Tamr公司的現場工程技術負責人Min Xiao說，在過去的五年里，他已經面試過大約500人，并實際招募了約40至50人，他同意找到合適的大數據分析人才是很難的，但他也有自己尋找人才的方法。

“我的訣竅是找到那些當前還不是超級巨星，但要具備潛在的成長為超級巨星潛力的人才。我嘗試聘請過很多從未從事過數據科學家相關工作的年輕人，但我可以看到他們有這方面的潛力;或是那些目前尚只有中級或中高級水平的潛力，目前也沒有做過數據科學相關工作，但具備成長成為該領域實力巨匠潛力的人才。”他說。

他所看重的潛力主要是教育，包括學歷和學校。他所考察的人才主要來自統計學，計算機科學等相關專業，有時包括物理專業。當然物理專業的人才可能不會是數據分析工作崗位的首選學位，但Xiao說他跟那些人合作得都很好。

“首先，如果他們有物理學位，說明他們很聰明。他們接受過數學課程的訓練，而現代物理課程還需要他們做大量的編程。所以他們即使可能沒有接受過正式的計算機科學的訓練，但卻已經具備了數據科學家角色所需的計算機技能，他們中的許多人甚至在這方面很擅長。”他說。

他著重考察的另一方面是應聘人才的畢業院校是否強調數學和科學，諸如像麻省理工學院，卡耐基梅隆大學，斯坦福大學，布朗和約翰·霍普金斯大學。”一些院校的畢業門檻非常高，所以從這些院校畢業的人工作努力程度很高，工作的態度很好。”Xiao說。

3、尋找Excel專家

The Hershey Company人才分析部門經理Jason Chavarry在另一個不尋常的領域找到了大數據人才：微軟Excel用戶。

“Excel可以說是一份沃土，很多人從中獲得有大數據的能力，他們往往被人們請教，以幫助其他的工作，”他說。

他補充說，Excel是一個入門級的管道里的人學習，是在大數據的分析，發現其基本的功能。”每個人都是用大量的基本功能。你如何制定出一個報告或電子表格，你創造什么樣的規則。Excel穿過所有的人。你可以使用它的基礎水平的統計，基本的數據分析和可視化，”他補充道。

他補充說，Excel是學習大數據分析基本功能的一款入門級的學習管道。“我們每個人一般都只是大量了其一些基本功能。例如制做出一份報告或電子表格。但其實我們可以通過其創造一些相應的規則。通過利用其基礎的統計功能，實現一些基本的數據分析和可視化。”他補充道。

但Chavarry指出，針對不同規模的項目也需要不同的工具。對于有5000行數據的分析項目，采用諸如SAS或R這樣的工具無疑將是矯枉過正，但若采用Excel的將是非常完美的。而若是有20萬行的數據，Excel的功能就明顯不夠強大了。這時，你就需要大數據軟件和編程知識，但并不拘泥于一種特定語言。

“你真的不需要特定拘泥于關心采用哪種語言。如果有員工能夠用一種語言來實現，那么其必然有能力以別的語言來實現。因此，你企業尋找的是具備學習能力的人才。” Chavarry說。

4、自行培養人才

鑒于大數據人才的稀缺，大多數企業的解決方案將是采用自行培養人才的方式。據大數據軟件集成公司Talend的CMO Ashley Stirrup稱，該公司通過建立一個導師計劃，讓有經驗的專家來培訓年輕人才，取得了良好的結果。

“有一類人能夠作為嫁接其業務部門和新興技術之間的橋梁。”Stirrup說。“通常，企業業務部門的人員還沒有意識到的新技術對于業務進展的潛力，而對于一些高科技，他們也不知道如何使用。”

不幸的是，留住人才是相當困難的。Talend公司的客戶說，他們培訓了一些人，讓他們接受新技術，然后這個人很可能會被其他公司以50%或更高的漲薪誘惑挖走，所以他們很難找到合適的人才，也更難找針對這些人才實施培訓之后，將它們留住。

那么，企業應該如何留住這些人才呢，簽訂短期性約束力的合同協議可能有損與員工的關系? “關鍵在于想讓這些經過專業培訓的人才展示出他們能夠在您的企業充分使用并展示他們的技能，而且，他們留在您的公司會更具有價值潛力。此外，企業需要設置一定的期望，而不要看合同，” Stirrup說。

Xiao也正遭遇同樣的人才爭奪的問題。他說，他所在的Tamr公司試圖激發所雇傭人才的團隊意識，并激勵他們尋找在該公司的價值。“當他們找到與自己有‘共同語言’的同事，員工通常會認可這便是自己在未來幾年將要心甘情愿合作的團隊。鑒于市場競爭是如此激烈，我們真誠的希望員工能夠在外面公司獲得成功，否則我們將無法吸引到更好的人才。”他說。

Heudecker也認為公司應該鼓勵人才，而不是束縛人才。“您企業可能并不需要一個博士團隊。也許只需要一個擁有統計學、計算機科學和工商管理碩士學位的人。考察一下那些可能只有本科學歷的員工，看看他們是否對于數據分析方面感興趣。公司應該提供激勵性的基礎訓練和方法來確保將員工留在企業，因為這些技能在現如今的需求都是如此迫切。”他說。

Heudecker說，最終，大數據將成為新的常態，而人才儲備也將擴大。 “如果我們看一下大數據的基礎架構，它非常類似于80年代的RDBMS市場。彼時，其還沒有被廣泛應用，但人們已經在部署建造它們。而同樣的事情將在大數據領域發生。”他說。

（來源：中國IDC產業聯盟網）