贵公司的大数据咨询费可信指南

那么，一个大数据顾问要花多少钱呢?

继续阅读，因为这份大数据咨询费指南回答了你所有关于雇佣大数据顾问的问题。从影响大数据咨询成本的因素到应该将大数据需求外包的迹象。

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2020年大数据咨询率

2020年，公司向大数据顾问支付的平均工资为每小时200至350美元。对于在内部工作的数据科学家来说，年薪从5.4万美元到14万美元不等，平均工资为9.4万美元。

请记住，这些数字都是平均值。

根据您的位置、项目规模和需求，您的企业可能会支付更高或更低的大数据咨询费。或者，如果你作为一个大数据顾问，你可能会根据你的经验和客户收取更多或更少的费用。

决定大数据咨询率的5个关键因素

说到大数据顾问费用，有几个因素会影响你支付(或收取)的费用:

1.大数据顾问类型

在大数据领域，专业人员分为以下几类:

• 数据分析:数据分析师专注于查询数据库，通常具有统计分析或算法方面的一些经验。作为一名大数据顾问，数据分析师可以很好地为使用现有数据库的企业寻找一些基本问题的答案。

• 数据工程师:数据工程师专门构建数据库系统。他们通常有使用Spark和Hadoop等数据框架以及Python等编程语言的经验。作为大数据顾问，他们是需要建立数据库系统的公司的理想人选。

• 数据科学家:数据科学家具有数据工程师的技能和数据分析师的专业知识。他们可以建立数据库系统，以及使用机器学习分析数据。对于需要大数据完整解决方案的公司来说，数据科学家就是答案。

从价格的角度来看，数据科学家的成本往往高于数据工程师或数据分析师。

这是因为数据科学家提供了更多的经验和技能。他们还可以为需要的企业提供一体化的解决方案。例如，如果您的公司想要构建一个系统，并完成一些初始分析，那么雇佣一个数据科学家而不是一个数据工程师和一个数据分析师是有意义的。

当比较数据工程师和数据分析师顾问的时薪时，数据工程师通常会花费更多。这是因为他们提供构建系统的技术专业知识，而数据分析师使用已有的系统分析数据。

如果你想雇佣一名大数据顾问，成本不应该决定你是雇佣数据科学家、数据工程师还是数据分析师。你希望根据业务需求来招聘。否则，你可能会签约一个不能为你的公司提供正确解决方案的顾问。

2.大数据顾问经验

和其他领域一样，经验也会影响定价。

经验更丰富的大数据顾问通常可以为其服务收取更高的费用。在大多数情况下，当承包商拥有5年以上的经验时，大数据咨询费就会提高。经验不足5年的顾问一般保持类似的费率。

无论你是想建立一个数据库，分析一个数据集，还是更新一个系统，你都应该考虑大数据承包商的经验。例如，如果你有一个复杂的项目，寻找有经验的顾问来节省公司的资金和团队的时间。

对于直接的项目，你可以考虑雇佣一个没有经验的承包商，不用担心。

3.项目目标

你的公司想要(或期望)从大数据顾问那里得到什么也会影响他们的费率。

然而，对于许多企业来说，创建项目目标是一个挑战。如果你的团队中没有具备大数据背景的人，要想从数据顾问的系统构建或数据分析中表达出你想要的东西可能会很困难。

虽然大数据顾问可以帮助你的团队完善你的目标，但你需要向你的顾问提供一些观点。例如，你的公司是否希望降低流失率并提高客户留存率?或者，你想要建立一个更好的买家形象?

你可以问一些问题来缩小你对大数据的期望，包括:

• 你需要解决的问题是什么?
• 你有什么数据可以帮助解决这个问题?
• 贵公司目前或可能收集哪些数据?

你也可以从企业利用大数据解决的这些问题中得到启发:

• 提高客户保留
• 提高客户满意度
• 减少员工流动
• 降低产品退货率

使用这些问题，以及示例目标，可以帮助您的团队为顾问创建准确的大数据期望。它还可以帮助你发现机会，比如收集数据来解决问题。

4.技术要求

技术也会影响你的大数据咨询率，因为你的技术需求将决定你雇佣的大数据承包商的类型。

例如，您可能需要一个拥有Spark或Hadoop背景的大数据顾问。这种技术专长可能会增加你的咨询费。相比之下，如果你只需要一个会使用Excel或表，那么您可能会得到较低的费率。

在某些情况下，您的企业可能不知道您需要什么技术。但是，如果您维持一个内部开发团队，他们应该能够就必要的平台或工具提供一些指导。否则，你需要咨询大数据承包商。

5.项目持续时间

由于许多大数据顾问是按小时计算的，而不是按项目计算的，所以项目的持续时间也会影响大数据咨询的成本。一个较长的项目几乎总是比一个较短的项目花费更多。

在你雇佣大数据承包商之前，他们应该为你的业务提供一个估计的完成时间。例如，他们可能会猜测一个数据分析需要35个小时，或者一个系统构建需要3个月(每周40个小时)。

这个估算可以帮助您的公司获得大数据投资的总成本和预算。

2个大数据顾问的替代方案

在研究大数据咨询费时，通常会考虑大数据顾问以外的选项。公司可以通过内部雇佣或使用大数据工具访问大数据(不需要顾问)。然而，每种选择都有利有弊。

1.内部数据科学家

根据您的业务，您可以选择聘请内部数据科学家。

有了内部数据科学家，您就可以接触到专门的、全职的团队成员，他们全年都在处理您的数据库和数据分析。当然，有了一个内部团队成员，就会有雇佣成本。

记住，数据科学家的平均工资是94,000美元。

但是，如果您的公司维护一个复杂的数据库系统，并进行定期的数据分析，那么雇佣一名全职数据科学家是有意义的。他们可以了解您的业务和行业，并进行例行更新以增强您的系统，并收集可操作的分析。

然而，对于大多数公司来说，全职的数据科学家是不需要的。

2.大数据工具

还有一些企业投资于大数据工具，而不是大数据顾问。

访问大数据工具，如微软Azure或MarketingCloudFX，通常需要按月订阅。根据平台的不同，您的企业可能每年要支付数百至数千美元的费用来使用它。

如果您想利用这个平台，您还需要一个具有开发背景的团队成员。更不用说，你的企业将需要确保你的内部团队可以处理增加的责任和管理任务。

然而，在大多数情况下，企业并非如此。

在订阅大数据工具之前(这通常需要一年的承诺)，研究一下你的团队目前的职责和技能。您还应该将总体成本与雇用大数据顾问的成本进行比较。

你应该雇佣大数据顾问吗?

对于许多企业来说，聘请大数据顾问是一种高性价比的大数据解决方案。

有了大数据顾问，你的企业就可以接触到业内最具才华的专业人士，而不必在招聘和招募新团队成员的过程中耗费大量时间和资源。

您还可以获得一个专门的会员，100%专注于您的大数据计划。

无论你是想分析数据还是建立一个全新的系统，你都可以依靠你的大数据承包商来完成这些任务。此外，大数据咨询费通常低于雇佣内部团队成员或购买大数据工具的成本。

总的来说，聘请大数据顾问效果不错。然而，你的企业仍然应该研究你的选择。这样，你就可以为你的公司做出最好的决定，无论是雇佣顾问，购买工具，还是欢迎一个新的团队成员。

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随着大数据带来的巨大价值，它对当今的企业来说越来越重要。事实上,近80%的高管他们说，跳过大数据将损害他们公司的竞争优势，并危及他们的长期生存。

这就是为什么全球的企业都在雇佣大数据顾问。

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