Absența competențelor reprezintă problema constantă a CIO-ului, în special atunci când se caută să dezvolte sisteme big data, de analiză și de inteligență artificială (AI). Pentru cel de-al patrulea an, studiul Harvey Nash / KPMG CIO a constatat că big data și analytics sunt pe lista critică a deficitului de competențe. Iar acest lucru are un impact semnificativ asupra tuturor organizațiilor, două treimi dintre liderii IT considerând că îi împiedică să țină pasul cu ritmul schimbărilor.
Având în vedere caracterul nou al disciplinei, nu este surprinzător faptul că nu există suficienți oameni cu experiență în domeniul datelor. Foarte puține universități oferă grade științifice pure în big data spre deosebire de știința calculatoarelor și a programării. Multe școli încă nu oferă nici știința informatică la nivelul A sau GCSE. Vor trece câțiva ani buni până când oamenii de știință vor fi suficient de calificați în domeniul big data. Iar absența competențelor reprezintă o problemă reală care duce la necesitatea accelerării mecanismelor de abordare a acestora.
Cu toate acestea, există modalități prin care liderii IT pot atenua problema. Una dintre întrebările cheie pe care CIO și le pun adeseori este: cumpărăm sau construim? De fapt, cu analizele de date, soluțiile se pot închiria desul de ușor, fără a mai necesita dezvoltarea în interiorul companiei. Deoarece analizele de date, big data și AI sunt zone noi, există o tendință naturală de a gândi că organizația trebuie să se dovedească și să își construiască propriul sistem. Dar companii precum Amazon Web Services (AWS), Google, Microsoft, IBM și alții creează aplicații pentru recunoașterea vocii, clasificarea imaginilor, recunoașterea facială și multe altele care sunt disponibile pentru închiriere în cloud fără angajament pe termen lung, ceea ce duce la o reducere a necesității urgente a unor talente în domeniu.
Un exemplu este AutoML de la Google. Sistemele Google creează automat un model de machine learning din conținutul încărcat de client. Iar acest lucru, este mai bun decât cazul în care echipele din cadrul instituției petrec mult timp pentru a realiza algoritmi de reglaj fin în căutarea celei mai bune soluții, pentru a face acest lucru. Astfel, servicii similare dezvoltate de alte organizații, ar putea economisi timp și ar ușura presiunea asupra resurselor.
Dar, este greu deoarece toată lumea se luptă cu o lipsă de talente. Si mai rău este că toată lumea se teme că afacerea concurenților tocmai a angajat unul din rarele talente în domeniu, grăbind astfel posibile decizii de implementare incorectă a big data și analytics . Acest lucru nu se va schimba în curând, dar printr-o varietate de abordări, CIO-ul poate cel puțin să reducă dimensiunea problemei.
