| 摘要：有研究公司描绘了一幅可怕的画面：企业员工之间存在的大数据的技能差距将随着时间的推移变得越来越严重。但诸如Persado这样利用大数据帮助营销人员优化他们的信息的企业已然成功发现了针对企业现有员工进行新的大数据技术训练的方法。在脱离大数据技术的条件下谈论大数据项目是很难的。 |
这些企业真正看到了数据处理失败会给企业带来的高成本，从本可以用于其他业务领域的时间成本到造成企业内部混乱所带来的销售损失，以及缺乏灵活性等等。
研究分析师预测，随着时间的推移，企业员工数据管理和分析技能的不足，只会变得更糟。据麦肯锡全球研究所估计，到2018年，单单在美国，缺乏大数据技能的企业员工数量就会达到170万，其中包括14万到19万拥有深厚的技术和分析能力的专家和150万具备大数据分析和大数据输出技能的普通经理和分析人员。
但是，CompTIA的研究和市场情报副总裁、蒂姆•赫伯特则表示，情况可能并不像我们所想象的那样糟糕。
“可能会出现的情况是，对于财富100强的企业，他们可能会出现技能员工短缺的状况。”赫伯特说。“而对于大多数中小型企业而言，他们可能将通过对现有员工的再培训和招聘额外的技术人员相结合的方法来满足他们业务所需的技能要求。随着大数据相关工具的功能变得日趋成熟易用，这在一定程度上也有助于他们掌握更多的分析技术。就如同许多其他技术一样，某些人从未受过专业的训练，但却有处理数据分析的天赋。
Hadoop并非是莫测高深的
Cloudera公司是一家最流行的Hadoop分布式提供商，该公司教育服务副总裁SaraSproehnle就认可Hadoop其实一点也不难以理解的观点。
“训练真的已经成为了我们Cloudera公司工作的重要组成部分。”她说。“Hadoop是一项新的技术，员工对该技术的掌握程度必然存在着差距。但是企业可以很容易的针对员工进行交叉训练。这项技术并非是难以理解的。您只需要把现有的开发人员、分析师和管理员召集在一起，进行交叉培训。”
案例：Persado是一家“市场语言工程”的先驱。该公司帮助品牌企业优化市场信息，通过系统的方法，利用数学、计算语言学和大数据分析，实现针对目标受众的营销信息的数字交互。
“我们可以查看在不同营销信息的‘基因’，并把它进行分解，并建立备份，使用数学、语言学和技术，使其成为可用的营销信息，然后营销人员就能够直接利用这些信息在市场上与消费者进行交互。”Persado公司的首席财务官MatthewNovick说。
为了实现这一目标，需要连续的数据采集和针对庞大数据量的查询能力。而Persado的业务则取决于其数据仓库。
Persado的开发团队专注于确保该公司的基础设施是对准其数据科学家的需求而研发的，包括关键性能指标（KPI）定期生成报告、管理异构数据源的数据、编制定制的分析和实施具体的统计算法。
但在Persado公司成立后没多久的2010年，该公司用于供给其数据仓库的关系型数据库管理系统（RDBMS变得迟缓。其由ChristosSoulios领导的开发团队、软件开发团队和应用程序架构师便开始迁移到一个NoSQL环境。凭借这一NoSQL环境，其分析和报告变得更加成熟，然后，他们需要耦联机分析处理（OLAP）系统其自身的技术堆栈。
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