在高級計算分析領域，比如云計算和Hadoop的相關公司，當被問及阻礙公司發(fā)展的因素時，往往有一個不得不提的問題，那就是人才缺乏。在每一個部門，這件事都是很容易出現(xiàn)的。當企業(yè)轉型為數(shù)據(jù)驅動型時，人才的缺乏往往會成為其最大的限制。

人才缺乏可怕嗎?

缺人缺到怕的新興行業(yè)

這種現(xiàn)象十分常見，但不同領域受災情況不同。而相比之下，在計算機集群之中采用簡單的編程模型處理大數(shù)據(jù)集的Hadoop分布式框架可謂其中的重災區(qū)，其人才缺乏程度往往讓企業(yè)開始對整個領域的前景表示懷疑。

而根據(jù)業(yè)內人士透露，全球用戶最多、實力最強的云服務供應商亞馬遜云服務AWS便深受這一問題的困擾，人才缺乏已經(jīng)影響了AWS在該領域的進一步發(fā)展以及用戶的增加。

由于這一領域存在一定的技術難度，專業(yè)知識的缺乏也已經(jīng)成為阻礙企業(yè)借助現(xiàn)有基礎知識完成高級分析的主要因素。從移動設備、傳感器等產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)讓采用了定制架構的Hadoop和云壓力倍增。

有數(shù)據(jù)，有工具，缺人才

但是這些數(shù)據(jù)對于企業(yè)而言是十分重要的，企業(yè)需要利用這些數(shù)據(jù)盡可能高效的解決業(yè)務問題，比如根據(jù)客戶流失情況提供更為合適的報價等。而先進的算法和分析能夠讓企業(yè)找到更新的看法并且預測未來的結果，但是這些的前提都是企業(yè)有人掌握了數(shù)據(jù)科學的技能。

可是，相應人才的缺乏是相對的，在過去的很多年里我們一直都在提醒這一點的存在，那么這一情況改變了嗎?去年的一項調查揭示，有57%的被訪問者認為，Hadoop的主要障礙仍然是具備專業(yè)技能的人才缺乏。

試試技術的改進吧

解決人才缺乏是一個急不得的問題，因為人才的培養(yǎng)周期是固定的，揠苗助長只能得到并不成熟的人才。但是這一問題卻是迫在眉睫不得不解決的問題，那么應該怎么辦?簡化工具，提高技術也是一種解決之道。

近年來，提取處理存儲在Hadoop中海量數(shù)據(jù)的工具得到了更多人的關注。從早期的MapReduce和Hive;到新的Hadoop存儲工具，如Presto;再到最近崛起的ApacheSpark，數(shù)據(jù)處理工具的更新迭代正在讓其變得逐漸趨向于簡單化。

而且，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)公司也在以此進行更進一步的研發(fā)，予以企業(yè)更多靈活性，無論他們采用了怎樣的技術，讓企業(yè)能夠在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的見解中獲得自己所需的信息，得到關鍵解決方案，借此提升企業(yè)業(yè)務。

在Hadoop中，通過執(zhí)行分析本地內部集群、完全集成的YARN和YARN資源管理器等得出數(shù)據(jù)結果，而這些投入和使用也是企業(yè)為Hadoop提供了這么多基礎設施后實現(xiàn)其價值的重要一步。

工具都在，結果卻不同

AWS做過一個實驗，他們只給企業(yè)提供一個分析環(huán)境和先進的分析技術，然后給企業(yè)一定的資本和時間讓企業(yè)自己進行分析。結果，企業(yè)得到了很多個結果，他們在數(shù)據(jù)之中所獲取的回報也不盡相同。

在本質意義是來講，工具是連接了數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)的存在。而事實上，大多數(shù)的開源軟件中，先進的分析軟件包在設計時并沒有考慮到業(yè)務分析師。他們所訪問的數(shù)據(jù)超出了簡單的商業(yè)智能和報表使用的范圍，讓他們的工作變的更難。

敏捷性與易用性

目前有很多的工具已經(jīng)適用于Hadoop，但是他們并不是專門設計用來在Hadoop中運行的，而是優(yōu)勝劣汰中生存下來的軟件。這些工具往往需要將數(shù)據(jù)提取到另一個專用的平臺中，使得分析工作規(guī)模變大，難度上升。

這一問題的解決需要新的方法更為簡化，分析更先進，能夠很好的適應于Hadoop環(huán)境中運行，讓分析師在擴展SQL指令中進行更有價值的任務，獲得更精準的分析結果和信息。

敏捷易用的工具，可暫緩人才難

例如，他們可以進行路徑分析，了解客戶的動態(tài)、轉換，或者進行圖形分析，進一步揭示對用戶的影響因素。而機器學習可通過傳感器數(shù)據(jù)來預測未來情況，投資的成敗。事實上，在很多先進的分析工具幫助下，Hadoop數(shù)據(jù)直接進行分析也并非遙不可及。

以AWS為例，他們?yōu)橛脩籼峁┝丝焖倥渲媒馕錾诚浣o企業(yè)，提供預編譯的SQL分析加和隨時代發(fā)展的模型，幫助企業(yè)提供分析結果。只要分析師需要，他們可以采用多個流派分析方法獲得大量數(shù)據(jù)的分析結果，獲得了巨大的敏捷性。

另一方面，由于數(shù)據(jù)存儲在Hadoop和云中，這些新的功能為企業(yè)提供了一個在移動端提高企業(yè)業(yè)務的方法。而沒有新的硬件、設置和基礎設施的增加，企業(yè)的成本并不會有更高的提升，業(yè)務卻可以得到大幅上漲。

因此，我們不難看出，人才缺乏誠然會對企業(yè)的發(fā)展有一定影響，但是工具和技術的進步也是解決這一問題的關鍵。在這個發(fā)展的時代，沒有什么問題是會被一條路堵死的。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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