将数据转化为澳大利亚的数据科学家仍然棘手

澳大利亚公司正在难以招聘合适的数据科学家，组织惯性正在阻止这些科学家们接近分析实验所需的心态变化。

根据Teradata的首席分析官员，在墨尔本最近的客户研讨会上发表讲话，据议员在实践中，在实践中，需要在实践中常常难以实施。

他说，许多公司在他们接近其他IT投资的方式中接近分析 - 刚性的参与范围，可交付成果的预定概念和盈亏不愿意继续探索不按预期偿还的分析练习。

弗兰克斯表示，这种思想的刚性是反效率的，并扣押招募在招募的数据科学家建立业务的专业知识，他建议公司接近分析与他们在通用商业研究方面的相同松散定义的参与条款。发展。

“它回到了发现的想法，”他说。“人们说分析似乎有点松散 - 鹅卵石，并告诉分析人们”感觉就像你所说的那样是你不知道你在做什么“。”

这种经验在澳大利亚分析专业人士研究所（IAPA）技能和2014年薪酬调查中的受访者中是常见的，39％的人表示，他们最大的职位挑战是令人信服的分析价值。另外38％的人表示，挑战是让公司采取行动所产生的洞察力。

“公司认为他们想要的东西之间存在脱节，并且实际发生，”报告作者和SAS首席分析官Evan Stubbs表示。“每个人都想要答案，但分析师努力让人们采取行动。

“业务领导者需要改善来自分析的证据的使用，以指导决策，了解结婚见解和经验如何提高性能。分析专业人士需要直接将他们的努力与商业优先事项联系起来，并以商业决策者轻松同化和理解的方式传达见解，“Stubbsadded。

弗兰克斯已经看到公司通过获得高管来看过去传统的投资指标，而不是将数据科学家们重点响起，而不是担心失败的效力。

“关键是将其重新定位为分析的研发，”他说。“研发是一个接受的做法，这就是你必须如何判断分析。建立一个致力于发现的团队，例如，拿出一些已经为其存在的发现。“

“他们没有通过每次尝试来判断，只要他们记录了这些失败，就没有人担心失败，并且可以让他们进入更高的成功率。”

为结果集中的高管提供数据科学家的空间可能很难。然而，随着分析市场的继续爆炸 - 驾驶对数据科学家的兴奋需求，以便将数据转化为业务行动 - 这些高管需要克服旧习惯并拥抱分析探索的精神。

澳大利亚的需要特别指出，其中分析采用和对数据的需求很高。ANZ CIO作为2015年Gartner在Cio优先级的2015年度高级技术优先考虑的商业智能和分析，这预测了澳大利亚商业智能支出（BI）和分析工具今年将增长12.1％至$ A670.6M，并保持双倍 - 通过2018年的年度增长。

这种飙升的需求反映在澳大利亚分析专业人员的薪水中，根据IAPA，赚取125,000美元的薪水，两倍于全国唯一的工资约为58,000美元。

具有专业专业知识的数据科学家可以获得更多，社交媒体和社交网络数据分析专家，指挥50％的薪酬溢价，收入中位数为190,000美元 - 超过全国平均水平的三倍以上。

这些职位需要独特的技能，包括桥接业务和分析师的专业知识，管理人员正在努力找到它们。近90％的受访者对调查表示，他们发现它们“比”更难“或”难以“这是一年前。

“分析正在成为职业磁铁，”IAPA主席Doug Campbell说。“该报告表明，受访者正在从其他学科进入该领域 - 证据表明分析正在成为一个有吸引力的职业选择。”

该组织发现，“数据科学家” - 24％的受访者报告的职称，将其仍然是新兴的职位，仍然是新兴的职位，并拟合这一职位“。

“他们比其他受访者更多熟练，更具技术，更具技术，使用变更管理，劝说，商业案例开发和沟通技巧，”IAPA说。

商业和技术咨询埃森特澳大利亚是众多组织之一，这些组织是迅速招聘数据科学家，从而迅速迅速促进了对客户的越来越多的分析需求。

“这是一个非常热门的话题，很多人正在寻找越来越多的分析项目，”埃文森特的能源产业集团董事总经理保罗卡蒂（Paul Carthy）表示，为澳大利亚能源巨型木材能源等公司提供了推动主要分析项目。

“我们已经扩大了我们的团队，数据科学家在资源行业中具有广泛的技能，”他说。“他们并不容易找到，我们在多年上花了时间，试图确保团队正确地进行了正确的结构。这是一个很好的技巧。“

数据科学家的专业专业知识也将在包含Gartner作为“分析蔓延”中的内容是必不可少的，这将定义为“数据的不一致或不完全使用数据，经常开发的指标和公式，以及过度限制或无拘无束的共享结果。”

这种蔓延将加剧自助分析能力的上升，它将出现，因为公司拥抱日益休闲的分析方法，这些分析越来越涉及数据科学家所带来的专业知识，特别是在组合数据来源和定位分析工具以获得最大利益。

“数据准备是BI和数据发现工具的业务用户以及高级分析平台面临的最困难且耗时的挑战之一，”Gartner Research副总统丽塔Sallam先生。