研究大數據的五大理由

研究大數據的五大理由

原文來自: https://www.bigdataframework.org/5-reasons-to-study-big-data/

為什麼你應該研究大數據?

當許多企業已經意識到他們需要聘請數據科學家;當學術機構正在爭先恐後地將數據科學專案組合在一起;許多出版物也在吹捧數據科學是一個熱門 – 甚至說是「性感」的職業選擇。隨著每週都出現新的技術和方法,幾乎不可能成為獨當一面的專家。每個星期的時間都是有限的,有很多有趣的科目都可以瞭解的更多。那麼,為什麼要花時間研究大數據呢?你應該把大數據和數據科學放在你的優先事項清單的首位是什麼原因?

  1. 數據驅動的決策提供了競爭優勢

許多研究表明,數據驅動的決策比人為決策更有效、並且更高效。大數據使得組織發現趨勢,並發現那些是可用於未來提升效益模式。它可以幫助檢測哪些客戶可能購買產品,或通過確定哪些廣告策略具有最高的投資回報,以用來幫助行銷活動的優化。從長遠來看,比競爭對手更「瞭解」的組織將超越同行。

大數據背後的關鍵業務驅動因素,其中之一是能夠啟動數據驅動的決策制定。數據驅動決策是指基於數據分析而非純粹基於直覺的決策。決策將基於最佳可能的場景,而不是根據經驗做出決策。通過數據驅動的決策制定,可以「更快地」了解哪些產品和服務將會成功,從而提供首次進入市場的機會。雖然許多公司在理論上同意這一點,但估計只有 11% 的組織認為他們比同行更好地利用他們的數據。大多數組織仍有很長的路要走。

  1. 大數據為人工智慧提供了跳板

人工智慧(AI)是當今商業中最期望的專業領域之一。然而,大多數人沒有意識到,如果企業想樣啟動AI的專案,或甚至是數位轉型,大數據才是這項工作的基礎。AI 主要建立在大數據所需要的技術和處理能力之上。因此,渴望開始使用 AI 的組織將首先從建構完善的大數據環境中受益。在此設置之後,可以將認知分析 ( cognitive analytics ) 等 AI 技術作為後續步驟。

  1. 市場對於大數據的技能,持續需求很大

根據大數據的總體趨勢來看,對於熟練大數據專業人員的要求正在迅速增長。 目前,需求多於供給,這導致具備所需技能的人,他們的薪水和待遇已經大幅增加。諸如 Indeed或 LinkedIn 之類的主要工作機會平台已經發布,並且越來越多的招聘資訊,正在尋找數據分析師或資料科學家。具有這種特殊技能的大數據專業人員的需求正在增加,而供應仍然很低。這為該領域的個人創造了巨大的就業機會。

隨著需求穩步增長且供應量仍然很低,大數據專業人士的薪酬越來越高。在印度,如今,數據分析專業人員的薪酬平均比其他 IT 專業人員高出 50%。隨著越來越多的公司意識到這些專業人員對組織的重要性,這一趨勢在全球範圍內將會越來越多。

  1. 對大數據的投資不斷增長

許多研究和調查顯示,大數據投資持續增長。發布全球半年度大數據和分析支出指南的國際數據公司(IDC)表示,到 2020 年,與大數據相關的硬體、軟體和服務預計將保持11.9%的複合年增長率(CAGR)。超過 2100 億美元。支出的增加表明大數據是未來幾年將繼續發展的趨勢,投入時間研究大數據不僅僅是短期投資,它是一項長期的工作:從數據中找出競爭價值的一項工作。

  1. 研究大數據將拓寬您的視野

最後,也許最重要的是,學習大數據對你的時間來說,是一種有益的、有時也是有趣的投資。大數據領域和數據分析一般都有很多難題可以解決,並將大大提高你的分析能力和推理能力。大數據的主要領域涉及統計和解決問題的技能。即使您不打算在大數據領域開展事業,這些技能在日常工作中也很有用,並且也非常實用。

在您花費三到六個月研究大數據之後,您會注意到您將開始在您的演示文稿或報告中應用「大數據」技術,因為它們為討論和決策提供了非常可靠的基礎。最後再強調,數據驅動的決策總是優於基於直覺的決策。所以每天花一個小時,開始研究大數據的精彩世界,對於個人來說,有著無法估計的機會與效益。

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