隨著2019年即將結束，許多企業高管正在為未來一年制定計劃。如果企業正在考慮是否在2020年聘用大數據人才，那么需要了解招聘大數據人才的六大理由。

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1.拖延大數據人才招聘可能會使企業落后

調查數據表明，到2020年，數據科學領域的職位將增加36.4萬個，這一轉變將導致美國270多萬個職位空缺。

由于人才短缺，很多企業可能很難招聘到大數據人才。然而，從長遠來看，沒有聘用這些專業人員可能會導致競爭劣勢。不斷增長的需求表明，越來越多的企業認為招聘具有數據科學專業知識的大數據人才是十分必要的。

2.數據科學家可以改善企業的網絡安全

網絡安全可能會在2020年成為很多企業的優先事項。黑客攻擊和數據泄露可能會導致企業失去公眾信任，遭到監管部門罰款、降低員工生產力等等。幸運的是，數據科學可以改善網絡安全。

例如，專業人員可以通過將機器學習應用于當前的網絡安全策略來提供幫助。通過算法可以了解企業網絡的正常情況，并了解造成偏差的因素。作為替代方案，關聯規則學習(ARL)將針對特定的異常情況采取自動操作。

3.大數據簡化了招聘流程

招聘大數據專業人員或相關人員并不容易。有些職位吸引了幾十個甚至幾百個應聘者，因此很難仔細審查每一份簡歷，然而，數據可以成為吸引和招聘頂尖人才的有力工具。

例如，采用數據分析平臺可以篩選所需的關鍵字以及各種變體。相反，這樣的工具可以刪除沒有先決條件的應聘者，例如至少三年的工作經驗或有效的認證證書。

企業可能決定聘請大數據人才來改善所有部門的招聘。此外，預測分析可以揭示未來的大數據專業人員的配置情況。

人員招聘常常看起來像是一場猜謎游戲。如果企業在2020年招聘大數據專業人士，他們可能會減少一些混亂。更好的是，一些與分析相關的招聘收益可能會導致增長，從而在2020年及以后提升業務。

4.企業目前的員工可能缺乏數據素養

一項全球研究調查了大數據人才決策的新模式。研究發現，近三分之二的招聘者(59%)將工作經驗或要求應聘者展示自己能力的面試列為個人數據素養的最高指標。相比之下，只有18%的招聘者認為科學學位才是最重要的因素。

這項研究還揭示了另一個有趣的發現，即只有34%的企業向其現有員工提供數據知識培訓。這一統計數據意味著可預防的、特定于數據的錯誤會定期發生，或者員工經常被指派承擔超出其能力范圍的責任。

企業不要假設其員工擁有足夠的技術素養，尤其是如果沒有采取措施確保他們具備這些技術素養。然而，招聘大數據人才的積極成果是，新員工可以將他們的知識傳授給現有的團隊成員，從而推動有助于團隊成員進步的過程。

5.數據科學可以支持更好的決策

企業領導者每天都會做出重要決定。這些情況通常具有挑戰性，但大數據專業人士可以減少決策者經常面臨的疑慮。

例如，首席執行官可能會要求提供信息，以表明電子商務購物者有可能在什么時候放棄購買。然后，他們可以對是否在結帳流程中推出新功能做出自信的決定。

如果人力資源專業人士需要決定員工的績效是否值得提高，他們可能會要求數據科學專業人士收集有關員工生產力、潛在客戶開發和其他細節的統計數據。

雖然數據科學無法以萬無一失的準確性預測未來，但是它可以揭示可能隱藏的模式和可能的結果。

6.雇用大數據人才可以幫助企業解決緊迫的問題

解決問題的心態可以幫助企業在競爭對手競爭中下獲得成功。經常需要進行數據分析以查明出現什么問題以及原因。

在一個示例中，一家大型拉丁美洲礦業公司部署了數據分析解決方案，該解決方案可在20小時之前顯示成品的質量。掌握這些信息有助于該公司發現質量出現故障的地方。

如果客戶經常因價格優惠而從競爭對手那里購買商品，那么大數據專家可以幫助企業實施一個系統，該系統可以自動確定何時調整費率以獲得優秀結果。這種方法消除了人工調整過程。

2020年對數據科學專業人員的需求

從增強的網絡安全到明智的決策，上述六個原因說明了企業招聘大數據人才的有力理由。還應該預見到企業獲得特有的好處。這些現實使得在2020年招聘大數據分析專家成為明智之舉。