2012-10-24 14:15:15 來源：eNet硅谷動(dòng)力
大數(shù)據(jù)應(yīng)用在全球各國(guó)發(fā)酵之際，伴隨而來的問題，就是各國(guó)普遍缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家，在國(guó)內(nèi)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用雖然才剛剛萌芽，但是要面臨的幾項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。
挑戰(zhàn) 1 － 數(shù)據(jù)分析人才不足
因應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的需求，不論企業(yè)決定采用哪一種解決方案，最終需要有數(shù)據(jù)科學(xué)家來運(yùn)用這些大數(shù)據(jù)，才能活化大數(shù)據(jù)的價(jià)值，重新建構(gòu)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并賦予新的意義，進(jìn)而轉(zhuǎn)換成企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)武器。
在大數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)科學(xué)家是能否點(diǎn)燃大數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。然而，數(shù)據(jù)科學(xué)家的養(yǎng)成并不容易，因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家必須同時(shí)具備3種條件，包括深入了解企業(yè)內(nèi)的業(yè)務(wù)與組織、具備數(shù)據(jù)探勘等統(tǒng)計(jì)應(yīng)用知識(shí)、熟悉數(shù)據(jù)分析工具操作。
一般而言，擁有一項(xiàng)專長(zhǎng)的人很多，但是，同時(shí)擁有3種專長(zhǎng)的人，就非常稀少。然而，作為數(shù)據(jù)科學(xué)家就必須有整合運(yùn)用的能力。否則如果只是熟悉數(shù)據(jù)分析工具操作，但卻不懂企業(yè)內(nèi)的業(yè)務(wù)運(yùn)作細(xì)節(jié)，就無法從既有數(shù)據(jù)中挖掘出新的數(shù)據(jù)價(jià)值。而若只懂業(yè)務(wù)卻不熟悉數(shù)據(jù)分析工具，也很難重新架構(gòu)數(shù)據(jù)的價(jià)值。同樣的道理，如果缺乏數(shù)據(jù)探勘的技巧，最多只能做到OLAP（Online Analytical Processing）的展現(xiàn)。
目前國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)分析師，較擅長(zhǎng)的是處理已經(jīng)發(fā)生的問題，找出問題源頭，并且盡速排除問題，但是，相對(duì)缺乏發(fā)掘未知問題的能力。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)Gartner的數(shù)據(jù)，有高達(dá)72%的企業(yè)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，在于預(yù)測(cè)未來。然而，這樣的應(yīng)用需求與國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)科學(xué)家的人才才不相匹配，預(yù)計(jì)將成為國(guó)內(nèi)發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最大挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家必須同時(shí)具備3種條件，包括深入了解企業(yè)內(nèi)的業(yè)務(wù)與組織、具備數(shù)據(jù)探勘等統(tǒng)計(jì)應(yīng)用知識(shí)、熟悉數(shù)據(jù)分析工具操作。數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作職缺，從2011年開始急速攀升，成為前10大熱門職缺。這項(xiàng)統(tǒng)計(jì)是匯集1千多個(gè)人力招聘公司的數(shù)百萬個(gè)職缺結(jié)果。
挑戰(zhàn) 2－當(dāng)?shù)?strong>大數(shù)據(jù)顧問服務(wù)不足
在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用風(fēng)潮下，新興的技術(shù)與人才也備受矚目，其中又以Hadoop架構(gòu)的技術(shù)人才最為缺乏，目前不論企業(yè)或信息廠商都相當(dāng)缺乏非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)人才，因此，即使是概念驗(yàn)證階段，大多需要依賴國(guó)外顧問飛來國(guó)內(nèi)，所花費(fèi)的時(shí)間與成本，都讓大數(shù)據(jù)處理的效益大打折扣。
國(guó)內(nèi)之所以會(huì)面臨Hadoop人才不足的問題，主要是因?yàn)镠adoop的發(fā)展源自美國(guó)，所以Hadoop相關(guān)的技術(shù)資源，也都聚集在北美。目前Hadoop的應(yīng)用，雖然逐漸延伸到亞洲國(guó)家，然而相關(guān)的技術(shù)人才與顧問服務(wù)都還在萌芽。
為了解決Hadoop當(dāng)?shù)仡檰柗?wù)不足的問題，企業(yè)也可以考慮培養(yǎng)自己的Hadoop團(tuán)隊(duì)。然而，由于Hadoop的應(yīng)用在國(guó)內(nèi)才剛剛開始，因此，企業(yè)對(duì)于是否要培養(yǎng)自己的Hadoop團(tuán)隊(duì)，尚言之過早。一方面是因?yàn)槠髽I(yè)的大數(shù)據(jù)處理，還沒有導(dǎo)入Hadoop的迫切性，另一方面則是對(duì)Hadoop的長(zhǎng)期發(fā)展還在觀望當(dāng)中。
奇美電子信息管理處副總處長(zhǎng)李宴昌不諱言地指出，信息產(chǎn)業(yè)每隔幾年就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)新技術(shù)，但未來能否普及卻不一定，企業(yè)不可能承擔(dān)這種風(fēng)險(xiǎn)，在這個(gè)階段就決定培養(yǎng)Hadoop技術(shù)人才，除非可以確定這種人才的長(zhǎng)期需求，否則寧愿先觀望再布局。
挑戰(zhàn) 3－對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的敏感度不足
大數(shù)據(jù)的價(jià)值，除了解決現(xiàn)在無法解決的問題，還要能發(fā)掘原本不知道的問題。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析的前提是，數(shù)據(jù)保留的完整性與正確性。然而，在國(guó)內(nèi)的企業(yè)文化中，長(zhǎng)期以來都沒有依賴數(shù)據(jù)來做決策判斷的習(xí)慣，對(duì)于數(shù)據(jù)的價(jià)值也理解不足，甚至是忽略數(shù)據(jù)的存在，因此，有些企業(yè)根本沒有保留數(shù)據(jù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期規(guī)劃。
舉例來說，在國(guó)內(nèi)部署非常普遍的ERP系統(tǒng)，是所有應(yīng)用系統(tǒng)中，與企業(yè)營(yíng)運(yùn)最息息相關(guān)的系統(tǒng)，理論上，ERP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)品質(zhì)，也就是數(shù)據(jù)的正確性以及一致性等，應(yīng)該都是企業(yè)內(nèi)各應(yīng)用系統(tǒng)中最好的。但實(shí)際的情況并非如此，ERP系統(tǒng)的帳務(wù)數(shù)據(jù)，并不能與企業(yè)的營(yíng)運(yùn)畫上等號(hào)。
一般而言，企業(yè)在導(dǎo)入大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，如果既有應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)品質(zhì)越好，技術(shù)面導(dǎo)入的成功機(jī)率就越高。而若沒有好的數(shù)據(jù)品質(zhì)，卻要做大數(shù)據(jù)分析，就要有面對(duì)辛苦的準(zhǔn)備，因?yàn)?strong>大數(shù)據(jù)分析絕對(duì)還是必要的。
大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，在于活化數(shù)據(jù)再利用。信息科技的發(fā)展，本來就是為了處理信息，而不是為了提升硬體效能，如果導(dǎo)入大數(shù)據(jù)的決策單位，是由信息部門主導(dǎo)，很有可能就會(huì)專注在系統(tǒng)效能提升層面。如果由執(zhí)行長(zhǎng)等級(jí)的決策者領(lǐng)軍，相對(duì)較易把大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與業(yè)務(wù)命脈整合。
根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)Ventana所揭露的數(shù)據(jù)，目前導(dǎo)入大數(shù)據(jù)的決策者，高達(dá)66%是信息部門的中階主管，由信息高級(jí)主管等級(jí)來做決策的比例，僅有33%。
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