在大数据工作中，不要忽视软业务技能

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由于“大数据”分析对 Java、C++、Python 等技术技能的需求量很大，口语、写作、规划、领导力、谈判等软性商业技能似乎正在被抛在一边。

大数据由于“大数据”分析对 Java、C++、Python 等技术技能的需求量很大，口语、写作、规划、领导力、谈判等软性商业技能似乎正在被抛在一边。但是，在整个组织中进行沟通、联系和导航的能力（所谓的“软技能”）对于传播分析和传达数据驱动决策的影响尤其需要。

2012 年，云计算博主 David Linthicum 撰写了一篇短文，解释“转向大数据的 3 个赢家和 3 个输家”。在这篇文章中，Linthicum 将数据仓库和 BI 专家列为“失败者”，大概是因为这些人习惯于使用老式 SQL 等语言并支持“传统 BI”系统。


有趣的是，当我们接近 2013 年年中时，那些为各种 BI 工具和关系数 购买电子邮件数据库 据库编写和支持的“传统”技能并没有消失。事实上，情况似乎恰恰相反，因为开源程序员寻求更多方法使项目类似于 SQL来访问各种分布式文件系统、NoSQL 和NewSQL数据存储。虽然类似 SQL 的界面的开发有助于业务分析师利用其中一些较新的平台，但在使分析程序取得成功的过程中，业务技能似乎受到了忽视。



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“数据科学家”的新兴角色似乎旨在弥合技术技能和商业头脑之间的差距。IBM博客指出，虽然数据科学家的正式培训应包括对计算机科学、应用程序的理解以及用各种语言编写的能力，但他们还需要具备商业智慧。因此，数据科学家的角色必须将技术技能与“以能够影响组织应对业务挑战的方式向业务和 IT 领导者传达结果的能力结合起来”。

弥合技术和商业头脑与数据科学家角色之间的差距似乎是一个好主意。然而，正如该网站上的许多文章指出的那样，数据科学家的需求量很大，并且可能会让组织花费相当多的钱。目前，招聘网站上并没有那么多数据科学家，或者愿意离开硅谷的数据科学家。由此看来，虽然有大量具有技术技能的员工，以及了解企业内部运作的业务线领导者，但仍然存在需要弥合的差距。一个公司要做什么？

虽然是否可以向业务分析师传授成为数据科学家所需的技术技能还存在争议，但我们绝对可以确保在向数据驱动型组织的演变过程中不会忽视软业务技能。例如，有些大学提供谈判、沟通和销售技巧方面的课程和高管课程。此外，还有一些课程可以教授领导力和公共演讲技巧，例如 Toastmasters。


需要写作帮助吗？您当地的大学可能有课程和研讨会来改进提案、销售简报、白皮书等的商业写作。最后，能够进行“批判性思维”，或者能够概念化、分析然后评估各种信息流的员工太少。全球各地大学的课程作业也可以在这一领域提供帮助。

你说什么？分析专业人员是否需要更好的业务技能？如果有的话，这些技能是什么？最后，您如何建议制定“执行业务技能升级”的行动计划？