如何成为大数据领域的佼佼者？

2019年，数据分析是企业发展中要求最高、最受欢迎的工作之一。数据分析所需的技术领域包括Python、C、Java等编程语言、机器学习和人工智能经验、定量分析能力、数据挖掘、SQL/NoSQL数据库和算法开发等技能。

然而，这些只是购买大数据分析专业门槛所需的必要技能。要成为这个领域的领导者，你需要超越你的专业技能。

以下是六项基本技能，可以帮助您增强在大数据分析领域的影响力，并改善您的职业生涯。

1、了解自己的公司

你知道公司的产品线、收入来源、财务和销售报告以及战略目标吗？如果你想在信息技术、数据科学和最终用户之间建立一座桥梁，同样重要的是要知道业务中发生了什么，公司中发生了什么，以及技术中发生了什么。

2. 熟悉业务流程工程

分析、机器学习、物联网、机器人自动化和人工智能等大型技术正在颠覆企业。这些技术将被中断，因为它们影响已建立的业务流程，必须重新设计，这意味着用户必须接受再培训。

信息技术部门，甚至终端业务部门经常在业务流程中插入新技术，而没有评估现有流程和员工会产生什么影响。

这可能会导致项目失败。如果新的业务流程在建立之前被正确地插入并测试到新的业务流程中，项目可能会成功。您需要能够与技术人员和最终用户合作，以便添加到业务流程中的技术能够改进流程并使工作更容易。

3. 合作很重要

大数据技术的插入和业务流程的重新设计取决于熟悉业务流程的最终用户和提供新技术的技术人员之间的健康合作。

你必须是一个无私的伙伴，尽一切努力让项目成功。您还必须能够激励他人合作，以便团队能够创建优秀的业务流程来利用一些高端大数据技术。

4. 大数据项目跟进

获得大数据项目经验的最佳方法之一是跟踪已实施的大数据项目，这使您能够看到项目进展顺利的地方以及可以改进的地方。您可以在未来的项目中应用这种方法。

此外，项目实施后的跟进情况可以告知客户，并透露您对他们的系统和工作环境的关注，这可以为您在下一个项目中更好地与客户合作奠定一定的基础。

5. 坚持数据分析和治理合规合法

成功完成大数据项目不可回避的一个步骤是确保项目持续时间和范围内的法律合规性、治理一致性和质量保证检查。

6. 保证数据质量

大数据项目失败的原因之一是数据质量差。大多数信息技术和业务用户都知道这一点，但他们也知道清理数据是一项乏味的任务，尤其是当一些数据清理需要手动完成时，这将阻碍其他项目的正常进展。

如果数据清理步骤没有完全完成，将会带来巨大的风险。商业决策的失败可能是由于它所基于的数据的失败。成功的业务决策和大数据项目必须依赖正确的高质量数据，因此在运行大数据项目时，必须始终保证数据质量，以避免出现意外情况。