随着公司拥抱大数据，他们在市场上寻找高级战略家和传播者。你是否有能力胜任大数据的工作？
随着大数据势头的积聚，它有助于为it专业人士创造巨大的就业机会——如果他们有合适的资历的话。
根据麦肯锡公司2011年发布的一份报告，到2018年，美国可能面临14万至19万“深度分析人才”的短缺，以及150万能够以支持商业决策的方式分析数据的人才的短缺。
市场观察人士说，企业现在、将来也会继续寻找拥有复杂技能的员工，以利用大数据带来的竞争优势。国际分析研究所(IIA)首席执行官杰克•菲利普斯(Jack Phillips)表示:“毫无疑问，对于那些认真考虑通过数据和分析获得竞争优势的企业来说，首要的条件是具备运行该程序的人才。”
但“大数据人才”的具体构成是什么?这些工作是什么?它们需要哪些技能?什么样的背景能让一个人胜任大数据工作?《计算机世界》(Computerworld)从这一新兴领域的一些知名参与者那里获取信息，以确定IT工作者在大数据世界中的位置(如果有的话)。他们是这么说的。
桶的技能
“没有单一的‘大数据行业’，”前瑞银财富管理业务风险和分析主管Sandeep Sacheti说，他现在担任Wolters Kluwer Corporate Legal Services新设立的客户洞察和卓越运营副总裁职位。
萨切蒂的新工作完全与大数据有关:利用分析来了解客户，开发新产品，降低运营成本。在一个项目中，向律师事务所销售电子账单服务的沃尔特斯部门正在利用分析技术挖掘从客户(经客户许可)收集的数据，以开发新产品，其中包括“真实费率报告”(Real Rate Report)，该报告将全国律师事务所的费率作为基准。
萨切蒂目前正在从外部招聘和培训大数据工作的内部员工。他认为大数据工作有四个“技能桶”:数据科学家、数据架构师、数据可视化人员和数据更改代理。
但这里没有标准的头衔——其他雇主可能使用不同的职位，看重不同的技能。例如，IT人力资源公司Robert Half Technology的高级执行董事约翰•里德(John Reed)表示，一家公司对数据分析师的称呼可能在其他地方有不同的称呼。而且，正如萨凯蒂的标题所示，一些大数据工作既不包含“大”这个词，也不包含“数据”这个词。
菲利普斯说，一些公司来IIA寻求帮助，招募大数据人才。首先，他们会问去哪里找候选人。“然后他们会停下来说，‘等等，我怎么知道我要找的是什么?’”他补充道。
“每个人都在问，‘你如何识别这些人？你需要什么技能？人才分析公司（Talent Analytics）的首席执行官格雷塔·罗伯茨（Greta Roberts）说，该公司开发的软件旨在帮助雇主将员工的技能和先天特征与企业绩效联系起来。
罗伯茨、菲利普斯和其他专家表示，与大数据工作相关的技能最常被提及，包括数学、统计学、数据分析、商业分析，甚至自然语言处理。尽管不同雇主的头衔并不总是一致的，但有些头衔(如数据科学家和数据架构师)正变得越来越普遍。
好奇心是关键
Cloudera的数据科学高级总监乔希•威尔斯(Josh Wills)表示，随着企业寻找大数据人才，它们更倾向于将目标锁定在应用程序开发人员和软件工程师，而不是IT运营专业人士。Cloudera销售并支持用于管理大数据的开源Hadoop框架的商业版本。
这并不是说大数据不需要IT运营专家。毕竟，他们建立基础设施，支持大数据系统。
风险投资公司Greylock Partners的常驻数据科学家D.J. Patil说:“这就是Hadoop的人来的地方。”“没有这些人，你什么都做不了。他们正在建设令人难以置信的基础设施，但他们不一定在进行分析。”
他指出，IT员工可以通过传统课程或自学快速学习Hadoop。主要Hadoop供应商的新兴培训计划证明了许多IT人员正在这样做。
尽管如此，大数据领域出现的大多数工作都需要编程知识和开发应用程序的能力，以及理解如何满足业务需求。
这些职位最重要的资格不是学历、证书、工作经验或头衔。相反，它们似乎是软技能：好奇的头脑、与非技术人员沟通的能力、坚持不懈甚至固执的性格以及强烈的创造性倾向。
帕蒂尔拥有博士学位。在应用数学方面。萨切蒂拥有博士学位。农业和资源经济学。帕蒂尔认为，好奇心和创造力的品质比一个人的学习领域或学历水平更重要。
“这些人适合多个领域的交集，”他说。“他们必须把一个领域的想法应用到另一个领域，他们必须适应模糊性。”
例如，威尔斯在扮演数据科学家的角色上走了一条迂回的道路。杜克大学数学学士毕业后，他在德克萨斯大学从事运筹学研究生期间，在2007年辍学去谷歌工作之前，曾在一系列公司工作过。（他注意到，他最终完成了硕士学位。）威尔斯在去云天之前在谷歌做过统计学家，然后是软件工程师。并以他的数据科学头衔命名。
简而言之，大数据人员似乎是万事通，却一无所长，他们最大的技能可能是充当组织“粘合剂”的能力，威尔斯说。他解释说:“你可以找一个人，他可能不是世界上最伟大的软件工程师，也不是世界上最伟大的统计学家，但他具备与双方的人沟通的技能”，也能与营销团队和c级高管沟通。
“这些人跨越了IT、软件开发、应用程序开发和分析领域，”Wills补充道，并指出他认为这些专业人士正在崛起我看到公司分配给这些人的价值发生了变化，”他说。
萨切蒂也会留意这样的人。他说:“我们发现越来越多的人能够灵活地学习新技能，愿意进行迭代设计和敏捷思考。”
罗伯茨表示同意。她说:“与拥有IT、IS或CS学位的人相比，人的内在特征，比如好奇心倾向，更能预测一个人在某个职位上的表现。”
通缉：冷酷、科学的气质
直到最近，创造力、好奇心和沟通技巧在IT部门通常都没有得到重视，这可能就是为什么许多雇主不希望他们的IT运营员工去寻找人来领导大数据项目。
根据菲利普斯的说法，IIA将数据科学视为三条腿：技术（IT、系统、硬件和软件）、定量（统计、数学、建模和算法）和商业（领域知识）。”“我们看到的成功的专业人士来自数量方面，”他说他们知道这项技术，但他们没有运行这项技术。他们依靠它来提供工具。”
威尔斯说，大数据还需要一种科学气质。“当我们谈论数据科学时，它实际上是一个实验驱动的过程，”他解释道。“你通常会尝试很多不同的事情，你必须在很大程度上接受失败。”威尔斯接着说，“做这种工作的人的性格中需要有某种不屈不挠的精神。”
弗雷斯特研究公司(Forrester Research)分析师布莱恩·霍普金斯(Brian Hopkins)表示，大数据专业人士还必须具备足够的智力灵活性，以迅速改变他们的假设和解决问题的方法。他说:“你不能把自己局限于一种模式，而(需要适应)在一个有多个模式甚至没有模式的环境中运行。”
这是一种不同于大多数IT人员所习惯的方法。霍普金斯说:“来自强大企业IT企业的IT人员在快速做事、快速行动和敏捷方面可能会受到一些限制。”
但一旦招聘经理找到了合适的人选，他们通常会愿意对此人进行再培训，让他担任大数据部门的职位。例如，帕蒂尔曾在领英工作，他说:“我们在那里主要是自我培训，因为这里有太多的东西是开源的。”他认为，同样的事情也会发生在大多数公司。“你可以让这些人”——如果他们有正确的性格，他说。
Sacheti说，那些灵活的、愿意学习新工具的IT工作者可以进入数据架构甚至数据可视化领域。
简而言之，对于IT专业人士来说，大数据蕴藏着巨大的潜力，他们会珍惜展示自己创造力的机会。
频繁Computerworld贡献者Tam哈伯特是华盛顿特区的一位作家，专攻技术、商业和公共政策。
这个故事的这个版本最初发表在计算机世界的印刷版上。它改编自一篇文章出现在Computerworld.com网站上。
职业发展机会
大数据职位和技能
如果没有传统的头衔，甚至没有标准的资历，就很难知道一个人适合做大数据工作的原因。这份清单基于对大数据专家和招聘人员的采访，试图将一些最常见的职位与所需的技能进行匹配。
交流电/数据科学家:大数据领域的领头羊。这一角色可能与2011年麦肯锡的一份报告所称的“深度分析人才”最为接近。一些公司正在为数据科学家创造高级管理职位。这些人中的许多人都有数学或传统统计学的背景。有些人拥有人工智能、自然语言处理或数据管理方面的经验或学位。
交流电/数据架构师:擅长处理混乱的数据、不同类型的数据、未定义的数据和许多歧义的程序员。他们可能是具有传统编程或商业智能背景的人，他们通常熟悉统计学。他们需要创造力和毅力，以新的方式利用数据，创造新的见解。
交流电/数据可视化工具:技术人员将分析转化为企业可以使用的信息。用外行人的话说，他们利用数据，并将其置于具体环境中，探索数据意味着什么，以及它将如何影响公司。他们需要能够理解业务的所有部分，包括c级管理人员，并与之沟通。
交流电/数据改变代理:基于数据分析推动内部运营和流程变革的人员。他们可能来自六西格玛背景，但他们也需要沟通技巧，将行话翻译成其他人能理解的术语。
交流电/数据工程师/运营商:大数据基础设施的设计者、建设者和管理者。他们开发的体系结构有助于按照业务需要的方式分析和处理数据。他们确保这些系统运行平稳。
“做得最好的人是那些有强烈好奇心的人，”Greylock Partners常驻数据科学家D.J.Patil说。帕蒂尔可能知道他在说什么：福布斯杂志称赞他和Cloudera创始人杰夫·哈默巴赫创造了数据科学家这个词。在职业生涯早期，帕蒂尔曾帮助LinkedIn发展数据科学团队和战略。
——Tam哈伯特
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这篇文章，“大数据意味着巨大的IT工作机会——为合适的人”，最初发表于计算机世界 。