我们应该聘请多少数据工程师？与我们的数据科学家相比，他们太多了吗？建立数据科学团队时要做出的关键决定之一是角色的混合，这意味着选择团队的每个成员应具有的背景和活动的正确组合，我将比较到目前为止已经体验过的两个团队模型，并将它们定义为国际象棋团队模型和跳棋团队模型。

在企业中来自多个不同来源的数据流不断增长的困扰下，公司正在加紧努力，以从大数据项目中获得洞察力和价值，70％的企业已部署或计划部署大数据项目和程序，此外，根据该报告公司今年平均计划在大数据项目上花费800万元，组织预计在未来12到18个月内，他们管理的数据量将增加76％。

对于公司和员工来说，的挑战之一就是要跟上疯狂的业务步伐，客户的喜好和市场条件可能会增加一毛钱，能够跟踪不断变化的业务状况已经足够困难，鉴于员工不再被限制在同一张办公桌上工作8个小时，高管和员工都需要能够以简单的方式（无论何时何地）使用商务智能。

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房地产和大数据分析有什么共同点？虽然这听起来像是一个恶作剧的引导，但答案是：“位置，位置，位置！”地理空间表示是视觉上简单的事物的复杂术语，乍一看它看起来很复杂，但是我们直观地了解到所看到的比阅读的要快，在当今的数字时代，这些统计表示使数据分析人员可以在插入数据时（而不是对其进行评估）查看基于颜色编码，分段的，基于地图的数据。而且，您的数据分析师可以更快，更准确地处理数据，从而可以提高他们的效率。

近年来，关于未来的工作将如何吸引专业人士与人工智能一起工作的讨论不乏不足，但是AI不仅可以改变工作的性质，还可以改变工作的性质，它还将在帮助招聘人员首先确定要雇用的人方面发挥越来越重要的作用。