2018年亚马逊、谷歌与微软在大数据领域的发展趋势 Big Data: Amazon, Google, Microsoft, The Cloud And Other 2018 Trends

当2008的大数据变大时，企业开始雇佣数据科学家和数据工程师。2009，谷歌的首席经济学家Hal Varian称，在未来10年最性感的工作将是一个统计员。企业害怕落后也让大量科学家进行编程，但许多CIO们却竹篮打水一场空：招聘数十，数百甚至数千名科学家支持企业日益增长的数据需求，但却还是不够。

像Gartner或Forrester这样的行业分析师会告诉你，机器学习和人工智能将来拯救这一天。但是，当我遇到一些成功的首席数据官时，他们跟我说的第一件事不是技术。而是组织结构和心态变化决定胜负。具有前瞻性思维的开发总监认识到了“洞察力服务”的重要性以及如何建立大数据分析的“亚马逊”。

TDBank数据分析副总裁Joseph DeSantos解释了 “亚马逊的大数据分析” 概念。他说，在过去，企业的IT部门热衷于“全服务”业务。这意味着IT雇佣员工铺设数据基础设施，建立数据集市，并根据商务人士要求提供完全成熟的报告和仪表板。自助数据分析区域可以看到，商业用户将施工报告甚至有时传统上属于IT人员数据集市建设，数据抽取转换任务等控制手中，这实际上把企业套住了。而CIO们喜欢扩大业务，但他们很快认识到赋予他们没有充分的训练过的任务及不该看的数据意味着全都乱套了。这等于IT是一家餐馆的老板，“自助”是相当于邀请客人  到厨房，让他们使用专业级设备。

现在开发总监已经认识到的是他们需要一个更好的方式使企业强大并保护企业。他们想雇佣那些认为自己是“教育者”的人。他们希望建立系统、流程和组织结构，让员工获得灵活性和自由，而雇主公司则保持对其治理框架的控制。在“餐厅”比喻中，我想这相当于建立一个“沙拉吧”。（上海市轻工业科技情报研究所编译）