泰迪教育分享： 数据分析的十大误区（二）

   数据分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要记住的误区。

     误区6:技术是困难的部分

     随着当今可用技术数量的不断增加，选择正确的工具组合来部署和集成以从分析团队获得所需的结果并不是一件容易的事,真正困难的部分是"将组织结构和运营模式放在一起，将人员，流程，技术角度所需的所有内容放在一起.

    误区7：数据分析应该是一个独立的部门

    今天组织面临的许多复杂问题都在业务部门内，而这些问题的许多解决方案都隐藏在数据中。在一些组织中，数据分析作为一个部门独立运作，而在其他组织中，它被深深嵌入到一个跨职能的团队中。

    误区8：数据分析只适合高学历的人

    分析团队中有很多受过良好教育的人是很好的，但这并不是成功的要求。现代分析需要融合各种技能——那些对新兴技术和开源软件很精通的人。建立具有不同技能的'豆荚'包括大数据架构师、数据工程师、数据科学家、数据可视化专家等等，这才是最重要的。

    误区9：AI等技术摧毁就业，破坏经济

    可以肯定的是，某些工作已经因人工智能的发展而失去或减少，其他工作也将随之而来。在可预见的未来，对人工智能最有效的方法将是用人工智能系统增强人类的能力，执行一些算法优于人的'重活'。虽然许多工作将因人工智能而改变，但人将继续是这个商业生态系统的关键部分。