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不是一个可以轻易做出的决定。 为确保您的公司已准备好迎接团队的这一重要补充,请提出以下问题: 您是否评估了您当前的资源? 数据科学家不能在真空中工作。在考虑雇用之前,请先评估您当前的资源。列出所有现有硬件、软件、人员、可用技能集和流程。通常可以使用熟悉的产品作为Hadoop 工具。 首先了解手头有什么可以帮助您决定在拥有正常运行的大数据环境之前还需要添加多少。否则,聘请数据科学家可能会导致意想不到的前期成本,甚至无法让他投入工作。 您准备好进行范式转变了吗? 聘请数据科学家的全部目的是通过深入研究细节而不做一些挖掘来微调你的业务。如果您和您的公司还没有准备好进行范式转变,那么您还没有准备好引入大数据并聘请数据科学家。

调查显示 将大数据元素

等式是一个重大转变。他们使用“改变游戏规则”之类的词来描述它创造的转变有多大。如果您只是在寻找小的变化,那么您还没有为大数据做好准备。 每个人都在船上吗?如果没有,他们可以上船吗? 考虑这种情况:您在一家保险公司工作。保险是一个古老而保守的行业。这也是一个数据密集型行业。由于 最新邮件数据库 新技术和大数据工具的使用,它正在发生很多变化。例如,他们创建了实时数据分析工具,使客户能够实时 比较与竞争对手的汽车保险。 这是团队的努力。从面向客户的呼叫中心代表到 CEO,每个人都需要了解这样的变化如何影响公司、如何实施以及如何参与新流程。 如果面向客户的员工不理解,他们就会向客户提供不良信息。如果管理者不理解它,他们就不会正确地培训他们的员工。每个人都需要参与进来,才能以积极的方式改变游戏规则。否则,它可以是游戏结束。

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如果还没有全面的支持

它可以帮助逐步引入变化,然后衡量结果并让每个人了解数据驱动的业务环境的价值。眼见为实。与其与人争论,不如让他们尝一尝成功的滋味,让他们自己看看这能带来多大的不同。 你能有效地插入数据科学家吗? 为了有效,数据科学家需要的不仅仅是访问数据。他们还需要能够与 BJ列表 其他人有效地合作。他们需要其他员工的反馈,以便他们知道什么对公司很重要,他们需要得到信任和认真对待,这样他们得出的结论就不会在人们照常工作时被扔进垃圾箱。 如果你认为你要把这个人关在一个满是电脑和电子表格的房间里然后就完事了,那么你还没有准备好聘请数据科学家。你需要弄清楚他会融入等级制度并与其他人有效联系。应考虑Hadoop 安全和数据治理问题,并尽可能简化整个团队。 贵公司有学习环境吗? 聘请数据科学家就像在您的学习环境中添加一位校长。

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