几年前，当我与一群分析领域的领导者交谈时，大部分谈话内容通常是关于他们的抱负——即部署预测性或规范性分析。他们还表示，他们对机器学习和新的可视化工具很感兴趣。
时代变了。
现在，人们最关心的话题似乎是数据管理。
这是为什么呢?当然，随着复杂性的增加，分析领导者要解决获取数据、保持数据干净、整合来自不同系统的数据、创建数据仓库以运行有用的报告以及管理数据隐私问题等诸多困难。
是的，这是一大堆需要处理的问题!
但是，虽然这些问题显然需要解决，但我觉得这些都不是真正的问题分析它只是为某些类型的人的分析建立基础设施所需的数据管理工作。是的，它感觉远没有我们梦想强大洞察力的日子那么令人兴奋。
您会注意到我说的是“基础设施一些人的类型分析”。有许多HR/业务问题不需要这种类型的数据基础设施，还有其他业务问题，这些数据甚至没有帮助。
在我看来，这意味着我们把太多的注意力放在数据管理上是错误的。
以证据为基础的管理
我不断回到以证据为基础的管理的咒语，即寻找可用的最佳证据。
证据可能是学术研究、内部实验、与知识渊博的员工的访谈，或一个特别的调查。这些证据来源都不需要大数据管理项目，甚至都不需要大数据管理项目。
继续下面的条
人力分析领导者面临的挑战是，坚实的数据管理几乎像是一个合规问题。如果你不具备这些条件，你就会不断被公司打败。此外，这是一个很大的挑战，你没有资源在做其他工作的同时做这件事。
拥有一个咨询团队
一种可能的方法是，将人员分析预算的一部分分拆成一个咨询团队，负责不依赖强大数据管理基础设施的项目。
这些人仍然可以进行有用的分析，但预算的大部分将继续用于预期的基础设施工作。如果企业领导人希望更快地改进数据基础设施，那么他们可以为此提供资金;但无论如何，这都不会对分析咨询团队的预算造成影响。
在过去的十年里，人的分析已经成熟了很多。总的来说，这是一件好事。然而，被困在建设数据基础设施这一回报相对较低的工作中并不是最好的地方。人员分析的领导者需要找到一种方法，投资于优秀的分析工作，而不是数据管理。
