企业面临的数据分析实际挑战及对策
作者：互联网
您是否正在考虑从事数据分析的职业？
国外的大数据已经发展了近20年，目前数据分析师的人才依然很紧缺，而国内才刚刚起步，现在国家也意识到了大数据的重要作用，开始实施大数据战略，各行各业对于大数据人才的需求越来越多，大数据人才就业市场十分广阔。
疫情加快了国内企业数字化转型的步伐，企业数字化转型的第一步往往从组建数字化团队开始，这一点从各大招聘网站的招聘信息就可以看的出来。目前国内一二线城市的企业数字化程度相对较高，但是随着市场发展，三四线城市对于企业数字化的要求将不断提高，对于大数据人才的需求也会水涨船高，这就和互联网普及时是一样的路线。
为了满足市场对大数据人才的需求，国内高校从2016年起纷纷开设了大数据相关专业和科目，2020年第一批大数据专业毕业生进入社会，但这批学生暂时还没有足够的工作经验和社会经验，这批“科班生”的能力还达不到企业的需求，并没有缓解市场对人才的需求，现阶段数据分析的主力军还是从其他行业转行过来的人群，所以转行的时机还是非常好的。
目前现状
分析问题的主要关注点之一是准确地识别问题，以便设计更好的解决方案并定义问题的各个方面。我们已经发现，目前很多企业的所谓数据分析师，只具备一些编程能力，在没有从客户那里获得对业务需求的清晰情况下就开始对他们的数据工作，结果总是南辕北辙，无法满足分析需求。
如何解决这个问题？
在开始分析数据之前，应该有一个定义良好的工作流。因此，作为第一步，您需要识别问题，设计一个适当的解决方案，并构建一个清单，以便在分析结果时勾选。
访问正确的数据
为了进行正确的分析，亲手获取正确类型的数据是至关重要的，这可能会花费一些时间，因为您需要以最适当的格式访问数据。可能存在隐藏数据和数据量不足到数据种类较少等问题。获得访问各种业务数据的权限也是一种挑战之一。
如何解决这个问题？
数据分析师需要管理数据管理系统和其他信息集成工具，例如用于数据过滤和汇总的分析软件。该软件允许连接所有的外部数据源，并在适当的工作流程中同步它们。
数据的清理
据估计，大数据对于为企业创造更多收入来说有点昂贵，因为数据清理给运营费用带来了麻烦。对于每一个数据分析师来说，在一个异常的数据库工作是一场噩梦，因为不必要的数据会导致不必要的结果。在这里，他们需要处理大量的数据，并且在分析之前需要花费大量的时间对数据进行处理。
如何解决这个问题？
数据分析师利用数据治理工具来提高其整体准确性。除此之外，维护数据质量应该是每个人的目标，并且企业需要从高质量的数据中获益。错误的数据会导致企业出现一个大的问题。
缺乏专业人员
高端的工具和机制是人们最大的误解之一。但是，他们也需要具备一定的知识和学科深度。数据分析师是连接 IT 部门和最高管理层之间的鸿沟，因为需要向 IT 部门和 最高管理层传达业务需求。
如何解决这个问题？
为了解决这个问题，数据分析师需要从企业中获得更多有用的见解，以便理解问题，并通过建模解决方案并相应地开展工作。他们还需要通过掌握统计和技术工具，把重点放在企业的需求上。
未来之路
实际上，数据分析行业的职业生涯建立在多个专家的基础上，甚至建立在一个懂得如何满足行业需求的专家的基础之上。继续学习！
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