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少了分析技能 大數據毫無用處
2015-11-22
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 少了分析技能 大數據毫無用處


大數據時代來臨，意味著分析大量雜亂無章、非結構性的數據，將日益成為每個人工作的一部分。公司會經常要求經理人和商業分析師利用數據執行實驗、解讀數據，以及發揮創意，打造以數據為基礎的產品與服務。要在這個世界出人頭地，許多人需要額外的技能。
貴公司員工是否擁有必要的技能，能從大數據中獲益?湯瑪斯·戴文波特(Tom Davenport)和帕蒂爾(DJ Patil)在其談數據科學家崛起的一篇文章指出，大數據時代來臨，意味著分析大量雜亂無章、非結構性的數據，將日益成為每個人工作的一部分。公司會經常要求經理人和商業分析師利用數據執行實驗、解讀數據，以及發揮創意，打造以數據為基礎的產品與服務。要在這個世界出人頭地，許多人需要額外的技能。
有些必須絞盡腦汁處理大數據的公司，已察覺到需要擁有相關技能的員工。Avanade的一份新調查報告顯示，超過60%的受訪者表示，它們的員工需要培養新技能，將大數據化為洞見和商業價值。設在丹麥，生產天窗、太陽能板和其他屋頂產品的國際制造商威盧克斯集團(VELUX Group)全球商業智慧(Global Business Intelligence)主管安德斯·萊恩哈特(Anders Reinhardt)相信，“在標準的訓練方式中，我們只學習跟商業使用者解釋如何存取數據和報告，現在這樣已不再夠用。大數據對使用者的要求遠高于從前”。許多產業的高級管理者正在制定計劃，準備提升員工的技能。他們告訴我，員工需要：
有意愿并準備好要做實驗：經理人和商業分析師必須在他們負責的業務上，運用科學實驗原則。他們必須懂得如何建構聰明的假說。他們也需要了解實驗測試和設計的原則，包括母群選擇和抽樣，以評估數據分析的效度。由于金融服務、零售和制藥業中，隨機測試與實驗日益普及，擁有科學實驗設計背景的人才特別受到重視。
Google的招聘人員明白，實驗和測試是該公司的文化和業務流程中不可分割的部分，所以他們會問應聘者“校車能夠塞進多少顆高爾夫球?”或者“曼哈頓有多少個下水道蓋?”之類的問題。問這些問題的目的，不在于找到正確的答案，而是用以考驗應征者在實驗設計、邏輯和計量分析方面的技能。
擅長于數學推理：今天貴公司有多少經理人真的“懂數字”，擅長于解讀和運用數字數據?這種技能將越來越重要。威盧克斯的萊恩哈特解釋說：“企業使用者不必是統計學家，但他們需要了解如何適當地使用統計方法。我們希望企業使用者了解如何解讀數據、衡量指標，以及統計模型的結果?！?/span>
有些公司出于需要，在聘用員工的時候，已經確定他們十分擅長于數學推理。第一資本(Capital One)銀行的招募作業強調雇用分析和數字處理能力強的員工，并把他們分派到業務的各個層面。包括資深高級主管在內的應聘者，都必須通過嚴格的面試流程，包括測試他們的數學推理、邏輯和問題解決能力。
能夠看到大(數據)畫面：你可以稱之為“數據處理能力”，指擅長于尋找、操弄、管理和解讀數據。而所謂的數據，不只包括數字，也涵蓋文字和圖片。數據處理能力必須從它們平常的資訊科技職能，廣為向外擴展，并且成為每一個業務職能和活動不可或缺的層面。
寶潔公司(Procter & Gamble)的CEO鮑伯·麥唐納(Bob McDonald)相信“數據建模、模擬和其他的數位工具，正在改造我們的創新方式”。這樣的發展，改變了他的員工需要的技能。為了因應這個挑戰，寶潔“為組織中的每個晉升層級，量身打造作為基準的數位技能量表”。威魯盧克斯將針對商業使用者開辦數據處理能力訓練課程列為優先要務。經理人需要知道有什么數據可用，并且運用數據視覺化技術以處理和解讀數據?！盎蛟S最重要的是，我們需要協助他們構思新種類的數據，可以如何帶來新的洞見，”萊恩哈特指出。
明天的領導者需要確定他們的員工擁有這些技能，并在文化、支援和責任方面建立起配套措施。除此之外，當組織不再只有少數的信息科技專家和統計學博士，而是雇有許多員工埋首分析雜亂無章、復雜、大量的非結構性數據時，他們必須從容自在地負起領導之責。
另一個挑戰是：員工有可能下載和混搭數據，而引起數據安全、可靠和準確方面的擔憂。但我所進行的研究發現，員工對他們在工作上使用的技術、數據和運用程序，已經負起更多的責任。員工必須了解如何保護敏感性很高的企業數據。領導者則需要學習“信任，但查證”員工所做的分析、在出現分析失效時與員工一道尋找問題所在。
要確保大數據能夠產生大價值，企業不但應采用新技術，還要再訓練技能，以養成重視數據的心態和分析文化。領導這場革命的公司已經有一批專注于實驗、懂數字和數據的員工。你準備好加入它們的行列了嗎?


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