高级分析软件提供了很多功能，但是找到合适的数据科学家可以有效地使用工具是许多分析经理的一个挑战。

制约大数据分析程序的最大问题之一与部署和管理高级分析工具无关，招聘可以有效利用工具的数据科学家并留住他们才是一项挑战。

IT研究和教育提供商TDWI在2015年下半年进行的商业智能，分析和数据管理专业人士的调查显示，企业将分析流程嵌入业务运营时遇到的最大挑战，缺乏技能人员列为第二。在319个受访者中，38％的受访者提到了技能问题，40％的受访者表示数据质量差是一项重要挑战。

由于Hadoop和相关技术被主流企业广泛采用，通过有效的分析获得切实的商业利益正成为一个更高的优先级。而且，在许多情况下，并不是分析软件妨碍这一目标的实现。

Intuit公司数据工程和分析副总裁Bill Loconzolo表示，他的团队在招聘数据科学家方面取得了很好的成绩。在一定程度上，他将招聘工作重点放在数据科学家是否可以为使用财务和会计软件的客户带来好处上。

“我们谈论这项工作的重点是他们将要做什么？他们将在税务时把多少钱放在人的口袋里，”Loconzolo说，“这对数据科学家非常有吸引力，他们想解决实际问题。

然而，即使你成功地找到合适的数据科学家，当其他公司提供更多报酬的工作机会时，依然很难避免他们跳槽。

总部设在英国的咨询公司Intelligent Business Strategies Ltd.的总经理Mike Ferguson也在BI峰会上表示：“数据科学家大概每三个月换一次工作，因此，大数据分析应用程序在许多组织中尚未完成。”