6 maneras de ser una superestrella de big data

        Los expertos en big data deben tener más que conocimientos técnicos: también deben demostrar habilidades blandas y perspicacia comercial.
    

        
                                                                                    
                        

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                                            Imagen: iStockphoto / Artem Peretiatko
                                        

En 2019, las habilidades de big data y análisis son el área de necesidad número uno en las empresas . Según la agencia de reclutamiento de AWS Jefferson Frank, las áreas de habilidades técnicas en demanda incluyen lenguajes de programación como Python, C ++ y Java, aprendizaje automático y experiencia en IA, competencia en análisis cuantitativo, minería de datos y bases de datos SQL / NoSQL y desarrollo de algoritmos.

Estos son solo los conjuntos de habilidades técnicas que se necesitan. Para ser una estrella e influencia digital de big data,

también debes tener habilidades blandas y visión para los negocios.

VER: 60 formas de obtener el mayor valor de sus iniciativas de Big Data (PDF gratuito) (TechRepublic)

Estas son las seis habilidades imprescindibles para las estrellas de big data.

  1. Conozca los entresijos de su empresa

¿Entiende las líneas de productos, las fuentes de ingresos, los informes financieros y de ventas y los objetivos estratégicos de su empresa? Tener el dedo en el pulso del negocio y lo que lo hace funcionar es tan importante como poder cortar código y / o ejecutar técnicamente si desea cerrar la brecha entre TI y ciencia de datos y el usuario final.

2. Conozca la ingeniería de procesos empresariales

Las tecnologías de big data como análisis, aprendizaje automático, IoT, automatización de procesos robóticos e IA son perjudiciales para las empresas. Estas tecnologías interrumpen porque impactan los procesos comerciales establecidos que tienen que ser rediseñados, y esto significa que los usuarios deben ser entrenados nuevamente.

Con demasiada frecuencia, TI e incluso el negocio final inserta nuevas tecnologías en los procesos comerciales sin evaluar cómo se verán afectados los procesos y los trabajadores existentes.

Esto puede conducir al rechazo de un proyecto que podría haber tenido éxito si se hubiera insertado y probado correctamente en un nuevo proceso comercial antes de que el proceso se pusiera en marcha. Debe poder trabajar con tecnólogos y usuarios finales para que la tecnología que se suma a un proceso comercial mejore el proceso y facilite el trabajo.

3. Colaborar y comandar colaboración

La inserción de tecnología de big data y la reingeniería de procesos comerciales dependen de una colaboración saludable entre los usuarios finales que están familiarizados con el flujo de procesos comerciales y los tecnólogos que proporcionan la nueva tecnología que se utilizará en el procesos de negocio.

Una estrella digital en ascenso debe liderar con el ejemplo, por lo que debe ser visto como un colaborador desinteresado que hace todo lo posible para que el proyecto sea un éxito. También debe ser capaz de inspirar a otros a colaborar con entusiasmo para que el equipo pueda crear excelentes procesos de negocios que aprovechen algunas de las tecnologías de big data sobresalientes que están disponibles.

4. Seguimiento de proyectos de big data

Una de las mejores maneras de ganar experiencia con proyectos de big data es hacer un seguimiento de los proyectos de big data implementados; Esto le permite ver qué está yendo bien y qué se puede mejorar. Puede aplicar este conocimiento en proyectos futuros.

Además, el seguimiento de los proyectos después de la implementación le dice a los clientes que le importan sus sistemas y su entorno de trabajo, y allana el camino para una gran cooperación y colaboración entre los usuarios en su próximo proyecto juntos.

5. Adhiérase al cumplimiento y la gobernanza

Los grandes defensores de los datos siempre anotan en el tiempo del proyecto para el cumplimiento y la conformidad de la gobernanza y el control de calidad Nunca es una opción omitir este paso.

6. Mantener la calidad de los datos

Una de las razones por las que los proyectos de big data digital fallan es por la baja calidad de los datos . La mayoría de los usuarios de TI y empresas lo saben, pero también saben que limpiar los datos, especialmente si parte de la limpieza debe ser manual, es un trabajo tedioso que se interpone en el camino de otros proyectos.

El resultado es que el paso de limpieza de datos no se realiza tan a fondo como debería, y esto conlleva riesgos importantes. Se podría tomar una mala decisión comercial porque los datos en los que se basaba eran deficientes. Un proyecto puede cancelarse porque los datos eran deficientes, incluso si los algoritmos son correctos. Los campeones digitales de big data siempre insisten en datos de calidad.

                                                                                

                                                

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