如今，企業(yè)面臨著一個沒有明確答案的重大挑戰(zhàn)，這個挑戰(zhàn)是大數據分析的使用。雖然大多數企業(yè)了解采用大數據能夠使他們受益，但是需要更多的精力和時間才能將大數據解決方案付諸實踐。即使如此，這個挑戰(zhàn)是可以克服的，而能夠解決大數據問題的人數相對較少是一個主要障礙。企業(yè)對大數據專家有很高的需求，但現在幾乎很少有人能夠真正符合大數據專家這個要求，這通常被稱為大數據技能差距。這個差距似乎隨著時間的推移將會越來越大。這些數字也支持這種趨勢。雖然不同的研究機構有不同的估計，但是普遍的共識似乎是，到2020年，全球各行業(yè)將缺乏10萬至19萬的數據科學家。那些希望正確使用大數據的企業(yè)就會發(fā)現難以獲得所需的人才。

那么企業(yè)就會面臨如何克服大數據技能差距這樣一個問題，人們致力于尋求一個簡單直接的解決方案。而解決這個復雜的問題有許多不同的方法，但每個方法都有自己的優(yōu)點和缺點。而讓這個問題更加復雜的是每個組織的作用不同，并且都有自己所面臨的一系列挑戰(zhàn)和需要克服的障礙。因此，能夠一刀切解決問題的解決方案和策略根本不存在。近年來，出現了一些想法和解決方案，旨在解決大數據技能的差距。

企業(yè)采用的戰(zhàn)略是培訓公司內部員工，提高他們使用大數據的技能。當然，從頭開始進行培訓可能并不是獲取大數據人才的最有效的方法，但如果一個員工已經具有編程，數學和解決問題的技能，讓他們熟悉大數據并不困難，但首先他們必須對解決這個問題具有興趣，當然，企業(yè)所提高的價值將會超過培訓所需的任何投資。

隨著對大數據科學家的市場需求的增長，高等教育機構所提供的學位課程數量也在增加。事實上，許多大型科技公司已經與大學建立合作伙伴關系，開發(fā)培訓下一代數據科學家的數據科學計劃。這不僅讓學生和潛在的數據科學家們接受了解決大數據問題所需的培訓，還開辟了一條大學畢業(yè)生首次就業(yè)的簡單途徑。

這種合作理念正在世界各地以一些有趣的方式實施。例如，一家基于哈佛的創(chuàng)業(yè)公司希望給予學生特殊的學徒制度，與來自蘋果和亞馬遜等大公司的行業(yè)領導廠商合作，解決這些廠商目前面臨的現實問題。這些技能包括分析數據以獲得客戶洞察力或參與IT轉型。這個想法為學生在畢業(yè)后提供一些將要接手的分析項目的實踐經驗。它為順利過渡，并達到一流水平做好準備，從而開始成為數據科學家的長期而成功的職業(yè)生涯。

一些國家也清醒認識到了大數據技能差距的現實。例如，在英國，行業(yè)貿易機構TechUK正在請求政府部門參與未來數據科學家的培訓。由于經濟損失以及需要更多的就業(yè)機會，該集團希望政府部門資助更多的培訓計劃，以幫助滿足這種需求。這是一個世界各國正在面臨的挑戰(zhàn)。

雖然并沒有一個明確的解決方案來彌合大數據技能差距，但找到一個仍然是當務之急。企業(yè)非常需要有才能的數據科學家成為組織的一員，如果減少了技能差距，更多的企業(yè)將能夠充分利用大數據提供的優(yōu)勢，為未來的成功開辟一條明確的道路。

本文轉自d1net（轉載）

總結

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