自 2015 年 2 月开放以来，已有 200 多名员工使用该实验室开展各种项目。初步体验非常积极，思科计划 到 2017 年在每个组织内都设立专门的可视化实验室。
思科在这方面的做法或许是正确的。《信息周刊》的道格·亨申 (Doug Henschen) 认为，从外部招募人才的机会很少。
他写道：“我们不想打击那些依赖大量外部招聘的人的希望，但你不 格鲁吉亚手机数据 太可能用应届毕业生和从其他公司挖来的人才来填补人才缺口。”
“好消息是，你不必恳求现有员工，特别是年轻员工，排队等待培训机会。”
角色分工
另一种方法是重新定义数据科学家的角色。通常，这涉及数据分析和管理数据。
后者所需的专业技能比高级分析能力要少。卸下管理职责意味着您的部分员工可以腾出手来做更专业的任务。
Datalink 公司的史蒂夫·布尔默 (Steve Bulmer) 在《信息周刊》的一篇文章中指出：“高级分析能力的需求将非常大，但很难找到。这就是我认为大数据以及管理和分析大数据所需的角色将被分割的原因之一。”
最好的方法可能是将外部拓展和内部开发结合起来。但在增加人员之前，你需要退一步思考一下你想用这些数据做什么。
确定您的业务目标，查看哪些类型的数据最能帮助您实现这些目标，然后开发您的分析能力。
这就是伯纳德·马尔在CGMA 杂志上所说的SMART 模型，将您的数据需求缩小到可管理的重点领域。
他强调说：“将报告工作留给分析师和设计师，与留给高管一样没有效率。创造结果的人和需要结果来做决策的人之间需要合作和互动。”
仅仅因为您拥有数据和分析数据的专家并不一定意味着您已经得到了所需的答案。但这是以最佳方式使用大数据并取得巨大成果的重要第一步。
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