Chúng ta đang nhìn thấy sự suy tàn ảnh hưởng của các chuyên
gia chuyên ngành trong nhiều lĩnh vực. Trong truyền thông,
các nội dung được tạo ra và xuất bản trên các trang web như
Hu ngton Post, Gawker, và Forbes thường xuyên được xác định
bởi dữ liệu, chứ không chỉ bởi sự phán xét của các biên tập viên.
Dữ liệu có thể tiết lộ những gì mọi người muốn đọc tốt hơn so
với bản năng của các nhà báo dày dạn. Công ty đào tạo trực
tuyến Coursera sử dụng thông tin về việc sinh viên xem lại phần
nào trong bài giảng để tìm hiểu những nội dung nào có thể đã
không rõ ràng, và phản hồi lại cho giáo viên để họ cải thiện. Như
chúng ta đã thấy trước đây, Je Bezos loại bỏ các nhân viên điểm
sách tại Amazon khi dữ liệu cho thấy các khuyến cáo theo thuật
toán đã mang lại nhiều doanh thu hơn.
Điều này có nghĩa các kỹ năng cần thiết để thành công tại nơi
làm việc đang thay đổi. Nó làm thay đổi những gì nhân viên
được trông đợi sẽ mang đến cho các tổ chức của họ. Tiến sĩ
McGregor, người chăm sóc cho trẻ sinh non ở Ontario, không
cần là bác sĩ thông thái nhất tại bệnh viện, hoặc là người có
thẩm quyền cao nhất về chăm sóc trẻ sơ sinh trên thế giới, để
mang lại những kết quả tốt nhất cho bệnh nhân của bà. Thật ra,
bà không phải là một bác sĩ - bà có bằng tiến sĩ về khoa học máy
tính. Nhưng bà áp dụng dữ liệu của hơn một thập kỷ về bệnh
nhân, và máy tính đã nghiền ngẫm chúng để bà biến chúng
thành các kiến nghị trong điều trị.
Như chúng ta đã thấy, những người tiên phong trong dữ liệu lớn
thường đến từ các ngành nghề bên ngoài lĩnh vực mà họ làm
nên tên tuổi. Họ là những chuyên gia trong phân tích dữ liệu, trí
tuệ nhân tạo, toán học, hoặc thống kê, và họ áp dụng những kỹ
năng này vào các ngành công nghiệp cụ thể. Những người chiến
thắng của các cuộc thi Kaggle, nền tảng trực tuyến cho các dự
án dữ-liệu-lớn, thường chỉ mới tiếp xúc với lĩnh vực mà trong
