2022年最大的数据分析挑战

2019年，全球产生的数据量以及各行业数据的各种应用都发生了一些令人兴奋的变化。大数据和分析行业的持续发展带来了有影响力的新产品技术，商业行为,职业生涯对于那些在野外工作的人。然而，快速而持续的发展水平也带来了一系列新的挑战，这些挑战将在2022年定义该行业。

下面，我们将探讨这些挑战是什么，它们影响数据未来的潜力，以及随着这一领域的不断发展，有抱负的数据专业人士如何在分析领域找到一份有利可图的职业。

---

下载我们的免费指南进入分析

从行业最受欢迎的职位到当今炙手可热的数据技能，你需要知道的指南。

立即下载

---

2022年的顶级数据分析挑战

1.需要更多训练有素的专业人员

研究表明，截至2021年，人类总共产生了79泽字节的数据。预计这一数字只会增长到持平更大的提高由于每天都有大量的流媒体、帖子、搜索、文本等被使用。然而，产生的数据量的增长预计不会很快停滞不前。据预测，到2025年，人类将创造出令人震惊的463艾字节每天的数据。

从人工智能来供应链管理在美国，这些海量数据的应用是无限的如果我们有足够的专业人员来处理。

托马斯·高尔丁他是东北大学的教授分析学专业研究硕士项目负责人表示，2022年最大的分析挑战将是缺乏合格的分析人员数据分析师有了处理这些海量信息所需的工具和培训。

古尔丁说:“我们在分析方面将面临的最大挑战是拥有足够多的合格专业人员来支持行业需求。”“对分析人才的需求真的远远超过了教育系统培养这种人才的能力。”

这种短缺是由行业内部的无数因素造成的。古尔丁提出的一个可能的解释是，美国许多大学发现，在国内学生人数下降的同时，学习数据的国际学生在增加。尽管在全球人才短缺的情况下，学习数据的任何国籍学生的增加都是有益的，但这些学生往往选择在毕业后回到自己的国家，这只会进一步拉大合格专业人士与美国现有职位之间的差距．此外，这些毕业生往往被限制在某些美国机构就业，这只会进一步加剧国内毕业生在该行业的短缺。

了解更多:数据分析师做什么?

Goulding继续说道:“目前(在分析领域)有成千上万的职位空缺在不久的将来都不会被填补。Burning Glassdoor劳工洞察据报道，大约有394,715人研究生那些接受过适当的高级培训的人可以找到工作——仅在过去两年里就增加了32%以上。然而，如果没有个人来承担这些开放的角色，Goulding强调，研究和分析应用的进步将会陷入不必要的停滞。

2022年面临这一挑战

为了弥补这一人才缺口，Goulding建议任何对数据感兴趣的人都可以考虑通过一种方法来磨练自己的技能，提高自己的职业潜力分析学研究生学位来自东北大学这样的顶尖大学。

高级学位为有抱负的分析师提供了在这个不断发展的领域取得成功所需的工具。从编程和统计等实用技能，到沟通和演讲能力等专业或“软技能”，毕业生们离开时所需要的工具和经验，不仅可以填补这个行业的众多空缺职位之一，而且可以在这个行业中茁壮成长。

2.弥合高管和预测数据之间的差距

跨部门的组织使用数据告知他们的决定每一天。例如，零售商可能会根据该产品过去的销售情况来决定该产品的库存数量。同样，保险公司可以利用收集到的客户过去经历的信息来确定为他们投保是否符合他们的最大利益。甚至医疗保健机构也可能以这种方式使用数据来跟踪患者的整个药物清单，以避免开出禁忌剂量。

然而，虽然所有这些组织都接受了数据的这种使用，但他们只是触及了其潜力的表面。许多组织决策者没有意识到分析方面的进步可以让他们做出决策预测而不是描述性的使用他们收集的数据，那些意识到这一点的人可能没有技术上的理解，无法充分认识到这一变化的潜力。

这是Goulding认为分析行业面临的第二大挑战:处理海量数据以提供决策信息的新方法和速度与为决策者提供信息所需的数据专业知识水平之间存在差距

古尔丁说:“美国企业界必须改变文化，数据现在必须日益成为企业决策的战略盟友。”“高层管理人员确实需要了解他们的数据的战略价值，这样他们才愿意相信来自分析团队的判断。”

深入挖掘:这种基于过去的既定数据对未来做出预测的过程被称为预测预测分析．通过各种运用统计建模工具在美国，分析师可以利用过去十年收集的大量数据，对未来的发展做出明智的决定。对于希望领先于不断变化的趋势的企业来说，这是一个非常有价值的工具。

2022年面临这一挑战

古尔丁认为有几种方法可以克服这一挑战，并使预测数据成为执行层面决策过程的一部分。首先，他认为，在这些新形式的分析中“获得足够的专业人员培训”将有助于开始揭示这些实践的潜力。

他认为，在此基础上，大型组织中的数据分析师将找到方法，向高层领导层展示预测方法的战略价值。通过向高管展示数据如何帮助他们“用分析回答董事会层面的问题”，分析师们将能够展示数据的真正力量。这些问题可能包括:

• 竞争对手在做什么?
• 我们行业的风险或威胁是什么?
• 我们还没有利用的机会是什么?
• 我们下一步应该去哪里(就市场、位置等而言)?

能够用数据帮助回答这些问题的分析师将能够向高管们展示这些工具的真正战略价值。然而，虽然大多数分析师可能接受过技术培训来进行技术分析，但最有价值的分析师将拥有与领导团队有效分享分析价值所需的沟通、演示和数据可视化技能。古尔丁认为，这是年轻专业人士进入该行业的重要机会。

出于这个原因，程序像东北大学的分析学硕士已经在数据可视化方面开设了课程，演讲,数据通信除了技术培训，还要培养能够正面应对这一挑战的分析师。

3.不和谐的数据

虽然日常可用数据的增加对数据分析的许多方面产生了积极的影响，但数量的增加也带来了一些负面影响。例如，古尔丁解释说，虽然我们收集的数据一旦经过适当处理就非常有价值，但原始形式的数据并不容易管理。

他说:“我们拥有的数据并不和谐。”“我们有这么多不同的数据来源，以这么多不同的格式生成，不容易集成。将所有数据整合到一起，形成一种易于合理化的格式，这将是现在和可预见的未来的主要挑战。”

虽然对数据分析师来说，合理化数据的行为并不是什么新鲜事，但企业在这一过程中需要投入的时间、精力和资源才是未来十年的新因素。

如今，“分析师90%的时间都在处理数据，以一种有用的方式整合和协调数据，”古尔丁说，由于这项工作只会增加人类产生的更多数据，未来的分析师需要确保他们拥有必要的技能和培训来处理这些数据。

2022年面临这一挑战

分析培训项目能够在未来十年应对这些挑战，他们已经制定了自己的课程，以尽早拥抱这种类型的大规模集成。

在东北的分析学专业研究硕士课程例如，学生能够练习使用来自企业合作伙伴和政府研究机构的大规模数据集。因此，他们学会了“克服他们遇到的任何挑战，就像他们是该公司的专业人员一样，并努力回答雇主真正有价值的问题，”古尔丁说。

对于希望磨练这些基本技能并为2022年数据分析领域的现实做好准备的分析师来说，这种类型的现实经验至关重要。

对分析领域的工作感兴趣?用我们的定制学习如何打入行业电子书，或探索如何一个分析学专业研究硕士东北大学的毕业生可以帮助你在这个不断发展的领域走上成功之路。