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在2019年，數據分析是企業發展需求最大的、最熱門的的工作之一。數據分析需要的技術領域包括Python、C ++和Java等編程語言，機器學習和AI經驗、定量分析能力、數據挖掘以及SQL / NoSQL數據庫和算法開發等技能。

然而這些只是買進大數據分析職業門檻所需的必備技能，想要成為這個領域的佼佼者，您還需要出去專業技能以外的技能。

以下是幫助您增強自身大數據分析領域影響力、提高自身職業高度的六項必備技能。

1、了解自己的公司

您了解公司的產品線、收入來源、財務和銷售報告以及戰略目標嗎?如果您想在IT、數據科學和最終用戶之間架起一座橋梁，那么掌握業務的動向、了解公司運轉的因素和在技術上執行同樣重要。

2. 熟悉業務流程工程

分析、機器學習、物聯網、機器人自動化和人工智能等大技術正在顛覆企業。這些技術會中斷，因為它們影響了已建立的業務流程，必須重新設計，這意味著必須對用戶進行重新培訓。

IT部門甚至終端業務部門常常將新技術插入到業務流程中，而沒有評估現有流程和工作人員將受到什么影響。

這可能會導致項目失敗，如果在新業務流程確立之前將其適當地插入并在新業務流程中進行測試，則該項目可能會成功。您需要能夠與技術人員和最終用戶一起工作，從而使添加到業務流程中的技術能夠改進流程，并使工作變得更容易。

3. 合作很重要

大數據技術的插入和業務流程的重新設計取決于熟悉業務流程的最終用戶與提供新技術的技術人員之間的健康合作。

您必須做一個無私的合作者，盡一切努力使項目取得成功。 您還必須能夠激發他人的合作意向，以便團隊可以創建出色的業務流程，以利用一些更高端的大數據技術。

4. 大數據項目跟進

獲取大數據項目經驗的最佳途徑之一是跟進已經實施的大數據項目，這使您能夠看到項目中哪些地方進展良好，哪些地方可以改進。您可以在未來的項目中應用這個方法。

另外，項目實施后跟進的情況可以告知客戶，透露出您關心著他們的系統和工作環境，這可以為您的下一個項目中更好地與客戶合作打下一定的基礎。

5. 堅持數據分析和治理合規合法

成功完成大數據項目不能繞開的一步就是在項目期限和范圍內保證合法合規、治理的一致性和QA檢查。

6. 保證數據質量

大數據項目失敗的原因之一就是數據質量差。大多數IT和業務用戶都知道這一點，但他們也知道清理數據是一項冗長乏味的工作尤其是當有些數據清理需要手動完成的時候，這會妨礙其他項目的正常進行。

如果數據清理步驟沒有徹底地完成，就會造成很大的風險。失敗的商業決策可能是因為它所基于的數據本身就是失敗的。成功的商業決策和大數據項目必須依托正確的、高質量的數據，所以在運行大數據項目的時候必須時時刻刻保證數據的質量，避免出現意外情況。