2019’da kovulmanızı veya işe alınmanızı sağlayacak veri yönetimi trendleri

Peki ya bütün işlerimiz robotlar tarafından üstlenilecekse?

İnsanlığın göz ardı edilen yok edicisi… büyük veri ve analitik olabilir. Bunun yaklaştığını göremediniz değil mi?

Evet, doğru: Büyük veri, iş ilanlarına bakmanızın muhtemel bir nedenidir. Olağanüstü veri öngörüleri olduğunda hangi şirketin size ihtiyacı var?

Size daha sıkıntısız bir iş bulma süreci yaşatmak için, bu makale 2019’da dikkat etmeniz gereken dört büyük veri trendine göz atıyor.

Şirketler iç güdüleri yerine verilere güvenmeye başlayacak

Dünyadaki şirketlerin yüzde seksen beşi veri odaklı çalışmak istediklerini vurguluyor. Veri odaklı olmak ne anlama geliyor? Bu, sezgi ya da kişisel bir öngörüden ziyade, doğrulanabilir verinin sunduğu bilgi ile karar almak anlamına gelir.

İş Uygulama Araştırma Merkezi (BARC) tarafından bildirilen bulgulara göre, günümüzdeki birçok işletme tüm kararların yüzde 50’sini bilgiye dayandırmaktadır. İş kararlarına uygulandığında, veri öngörüleri, sektörünüzdeki rakiplere karşı nasıl kazanacağınıza karar verirken; tutarlılık, kararlılık ve daha iyi sonuçlar getirir.

İşletmelerin büyük bir kısmı, yüksek oranda keskinleşmiş karar vericilerin oluşturduğu bir kişi veya ekip tarafından oluşturulan tekil bir vizyon üzerinde çalışıyor. Bununla birlikte, iş zekası bir bilgisayarla hesaplayabildiğimiz ve çıkarabileceğimiz bir şey olduğunda, mevcut liderlerin ve karar vericilerin sunabilecekleri değeri tanımlamaları için bir karmaşa yaşanır.

Şimdi sizin işe girmek istediğiniz şirketlere hangi değeri kazandırdığınızı düşünme zamanı?

Yukarı ↑

Veri bilimci becerileri için çıta düşüyor

Veri işleme araçlarının kolay kullanılır hale gelmesiyle ve self-servis analitik ve iş zekası araçları sayesinde, veri bilimcileri tarafından sahip olunan zorlu görevleri yapmak veri analistleri için artık daha kolay bir hal almıştır.

Bu bilgi meraklısı kişilere veri bilimcileri veya Citizen X denir ve Gartner’e göre, 2020 yılına kadar veri bilimcilerinden daha çok veri analistleri olacak.

2020 Citizen X için büyük bir yıl gibi görünüyor: Veri bilimi görevlerinin yüzde 40’ından fazlası, 2020’den önce otomatikleştirilecek ve vatandaş veri pratisyenleri tarafından daha fazla verimlilik ve daha geniş kullanım sağlanacak. 2019 yılının sonuna kadar self servis BI kullanıcıları veri bilimcilerinden daha fazla analiz üretecekler. (Gartner araştırması müşterilere açıktır.)

Giderek artan bir şekilde, veri bilimcileri, analitik spot ışığının Citizen X ile paylaşılmasıyla uğraşmaya ihtiyaç duyacaklar. Veri bilimcileri, veri vatandaşlarının işe alımlarını yapmak ve analitik başarısını arttırmak için sondaj çavuşunun rolünü üstlenecek mi ya da şirketler buldukça diğer alanlara, endüstrilere ve işlevlere düşecek Citizen X ihtiyaçlarını karşılayacak kadar yeterli mi?

Aynı zamanda, Citizen X ve ortaya çıkan veri akışlı işgücü – veri biliminde çok iyi bir şekilde bilgili ve iş hedeflerini yönlendirmek için içgörülerle nasıl uygulanıyor – sizi bir okuma yazma bilmeyen ofisten çıkaracak.

Yukarı ↑

Güvende olduğunu mu düşünüyorsun? Büyük veri, beyaz yakalı işleri de gereksiz kılar

Otomasyonun endişelenecek tek şey olduğunu düşündünüz – tam olarak değil. Manuel görevlerde ağır bir işiniz yoksa, güvende olduğunuzu düşünebilirsiniz, ancak bu da doğru değildir. Büyük verinin tehdit edeceği farklı departmanlar da mevcuttur:

İnsan kaynakları: İşe alım konusunda başvuru sahibinin bakış açısından ne kadar büyük verilerin değişeceğini zaten açıkladık. Ek olarak, İK uzmanı için ihtiyaç duyulan beceri gereksinimlerini değiştirecektir. İK profesyonellerinden genişleyen rollerine veri analizi ve veri odaklı karar vermenin temellerini eklemeleri gerekecektir.

Sağlık: Forbes’e yazar olan Bernard Marr, bir doktorun işinin bazı yönlerinin artık makine öğrenmesi ve büyük verilerle yapılabileceğini belirlemektedir. Örneğin, IBM’in Watson’ı, MRI verilerinin büyük veri analizini yaptı ve akciğer kanserini, insanlardan daha yüksek oranda teşhis edebildi. Bir sonraki doktor randevumuz için Dr. Big Data’yı ne zaman arayacağız?

Finans ve sigorta: Yıllık vergi beyannamesi söz konusu olduğunda, büyük veriler zaten tezgahın her iki tarafında da kendini göstermeye başladı. Amerikan halkı, vergi beyannamelerini vermek için büyük verilerden yararlanan yazılıma kolayca güvenebilir. Kapak tarafında, IRS vergi dolandırıcılığını belirlemek ve araştırmak için makine öğrenmesini kullanıyor. Ve sigorta acentenize veda etmeye hazır olun: Kim anında büyük veriler anında yapabiliyorsa, araba sigorta primlerini belirleyen hesaplamaları ve formülleri uygulamak için bir insana ihtiyaç duyar mı?

Profesyonel yazarlık ve gazetecilik: Makine öğrenmesi ve büyük verilerle desteklenen anlatı bilim araçları, bir grup 1 ve 0’ların yetkili kopya ve zorlayıcı haber raporları yazabileceği anlamına gelir. Bernard Marr, finans veya spor gibi statü ağırlıklı konuların ilk hedef olacağını belirtti, ancak işsiz kalmadan önce de zaman meselesi olduğundan şüpheleniyorum.

Yukarı ↑

Öneriler: İnsanlar büyük verilerinden nasıl daha fazla olabilir?

Veri becerileri ön koşul haline gelmeden önce ustalaşın: Veri becerileri geleceğin ofislerinde evrensel bir beklenti gibi göründüğünden (temel bilgisayar becerilerine veya bugün e-postayı nasıl çalıştıracağınıza benzer şekilde), bir gösterge panosu veya analitik raporuna aşina olmak için hazırlanın.
Yeni nişinizi bulun: Veri odaklı kullanım durumlarıyla mevcut beceri setinizi ve ilgili deneyimlerinizi geliştirin: Veri kalitesini ve uyumluluğunu korumak için departmanınızın stratejik önceliklerine veri odaklı bir yaklaşım başlatın veya politikalar geliştirin.
İnsanlığın benzersiz değerini daha da tanımlayın: Tüm potansiyel iş büyük veri işlemlerinde kaybedildiğinde, yalnızca bir insan dokunuşuyla yapılabilecek kalan katma değerli işlere geçin – ya da tamamen yeni bir meslek icat edin.

Yorum yapın

Kaydolun
Şifre yenileme
Uygulamaları Karşılaştırın
  • Total (0)
Karşılaştırın
0