数据科学和数据分析技能曾经是（在某种程度上，现在仍然是）一门学科。数据科学的职业需求很高，在未来几十年内可能会增长，更多的人在大学及以后学习数据分析领域。

但数据科学在商业领域的未来不仅仅是雇佣更多专注的数据科学家。相反，它是关于教育你的团队的每一个成员和每个部门，如何在他们的岗位上收集、分析和使用数据。

对数据的普遍需求

所有这些都源于对更多数据的普遍需求。随着我们收集和分析数据的工具变得越来越复杂，竞争也越来越激烈；如果公司要提供更好的产品、更好的服务或更高效的运营，实际上就必须采用更好的数据挖掘和分析技术。每天大约有2.5万亿字节的数据产生，其中不乏需要涉猎的信息。

数据也适用于每个部门和每个职位。客户服务中可以使用数据来帮助客户代表就如何处理客户做出更明智的决策，而不仅仅是告知高层战略。它可以被平面设计师用来为你的目标人口创造更好的广告。它可以被销售人员用来动态调整他们的策略。

自动化和可访问性

我们还需要考虑数据分析的自动化和可访问性。在未来几年，我们的数据收集和分析工具将变得足够复杂，即使没有统计学或数据科学学位的人也可以解释这些数字；例如，他们可以依靠数据可视化或底线分析来告知他们的决策。

这种趋势有两个作用：第一，它收紧了任何人的套索该公司还没有将数据分析作为一项核心业务功能，因为所有竞争对手都将更容易、更快地访问数据。第二，它把数据分析放在任何批判性思考者的手中，而不只是放在从事特定专业的人手中。

教育你的团队

考虑到这些因素，你需要花时间教育你的团队掌握数据分析的基础知识。首先，创造一个良好的学习环境是一个好主意，最好是一个有足够控制的照明的大房间，并复习基本的分析技术。如果你为每个部门准备了数据分析软件，这是复习基础知识的好时机。理想情况下，该平台将是直观的，在某种程度上，企业软件正版化，是不言自明的，什么叫物联网，但它仍然是一个好主意，积极主动，让自己可以回答您的员工可能有的问题。

从那里开始，这是一个将更多基于数据的责任融入到您团队的日常活动中的问题。请您的客户服务团队每天检查一次特定的指标，或者培训他们运行每周报告，自我分析自己的效率。这对于领导者、管理者和任何做出大量决策的角色都特别重要。在某些情况下，大数据与人工智能，您可能希望鼓励您的团队成员参加正式的数据科学课程，以提高他们的独立能力，并将这些技能融入工作中。

SAP在各个行业和部门拥有数十个专门用于数据分析的平台。如果你想让你的脚湿，物联网系统，考虑使用我们的客户数据平台或我们的营销分析软件或升级您现有的平台与我们的一个现代，大数据技术学什么，用户友好的。