A probléma elsősorban az, hogy a big datahoz speciális, sok esetben interdiszciplináris szaktudás kell. Itt már az adatelemzésben szerzett tapasztalat nem elég. A magas szintű adattudományi szaktudás mellett ugyanis olyan képességek is kellenek, amelyek a lekérdezések paraméterezésének megtervezésében is segítenek. Mélyebb szinten kell érteniük például a speciális szűrőalgoritmusok megtervezésében. Nem véletlen, hogy az adattudósok általában nem IT-területről érkeznek. Az ágazat már most is elsősorban a statisztika, a fizika, az alkalmazott matematika vagy például a közgazdaságtan területéről szipkázza el a legjobbakat.
A szakemberek megtalálását nem csak az nehezíti, hogy a big data jellegű képzések egyelőre gyerekcipőben járnak (Magyarországon például elsőként a CEU indított posztgraduális képzést kifejezetten közgazdászoknak az IBM támogatásával big data szakemberek képzésére), hanem az is, hogy a vállalatok sokszor azt sem tudják felmérni, hogy milyen képességekkel és tudással felvértezett szakembereket keressenek - írta együttműködő partnerünk, a Bitport.hu.
Sokan beleesnek abba a csapdába, hogy aki a fejlett analitikához ért, vagy otthon van a gépi tanulás problémakörében, az majd a big datához is ért. De a probléma épp az, hogy itt valami egészen újra, egyfajta valóban interdiszciplináris tudásra van szükség. Ráadásul – és talán ez a kulcsa a big data hatékony felhasználásának – az elméleti háttér mellett szükség van az üzleti folyamatok és célok mély ismeretére is.
A big data szakembereket kereső vállalatok között kezd kialakulni az a konszenzus, hogy a legeredményesebb, ha a belső neveléshez folyamodnak. Így igazából csak a jól képezhető, de természetesen megfelelő előképzettséggel rendelkező fiatalokat kell megtalálni. Persze ez sem egyszerű. Egy amerikai vállalat big data részlegének vezetője például az egyetemeken keres fiatalokat, elsősorban fizikusokat. És miért pont fizikusokat? Mert – és akkor jöjjenek a közhelyek – aki fizikus diplomát szerez, kellően okos, analitikus a gondolkodása, jó a modellalkotásban, magas szintű matematikai tudással bír, és a modern fizikai kurzusokon megkövetelik tőle a magas szintű programozási ismereteket is. Azaz egy jó fizikusban minden együtt van, amire egy jó big data adattudósnak szüksége lehet, az üzleti folyamatokat pedig majd megtanulja a vállalatnál.
A cikk teljes terjedelemben itt olvasható!
