今天小编分享的科技经验：推出全新咨询部门！德勤进军太空了，欢迎阅读。
就是说，真不把硅谷的 tech firms 当回事是吧？
现在的 consulting firms 一个比一个狠
埃森哲 30 亿美金入局 AI
Google&Meta：这么有钱你不要命啦
德勤推出 Deloitte Space
主打一个太空梦
01
埃森哲与德勤，一路狂飙
让我们先把开头提到的两家咨询公司的近况给说清。
Accenture 给留学生带来的 good news
Accenture 在官网上骄傲表示：我们要花 30 亿美金投资 AI。还列出了一系列举措，其中有一个 bullet 专门表示 Data & AI 实践将通过招聘、收购和培训相结合，将其 AI 人才库增加到 80,000 名专业人员。
作为 AI 的氪金玩家，Accenture 在前几天发布了 2023 财年第三季度财报，由此可以发现 Accenture 真是火力全开，拿出近 20% 的营业收入去投资 AI。上一次印象里这么 crazy 的还是梭哈元宇宙的 Meta。
2023 财年第三季度，埃森哲全球营业收入达到 166 亿美元，经调整后的营业利润达 27.1 亿美元。
* 完整 PDF 可以找文末小助手回复 "财报" 领取
埃森哲的动作也很迅速。
6 月 14 日就官宣新的 AI 平台—— AI Navigator for Enterprise，这是一个非常实用的平台，将帮助客户找到在业务中使用 AI 的具体方式。
6 月 21 日，埃森哲官宣深化与微软在 AI 领網域的合作关系。公告里提到的 Avanade ——这家公司成立于 2000 年，由埃森哲和微软成立的合资公司，埃森哲持有大部分股权。而这家公司推动、重塑生成式人工智能。（* 生成型人工智能描述了可用于创建新内容的算法（如 ChatGPT），包括音频、代码、影像、文本、模拟和视频）
德勤为了太空梦，已经布局 15 年
今年 4 月 4 日，德勤正式推出太空咨询部门 Deloitte Space。
正如德勤自己所说的那样，其实自己已经在太空咨询有 15 年的经验了。客户包括政府组织、顶级航空航天和卫星公司以及其他可能从太空提供的机会中获益的组织。
而德勤太空咨询的负责人布雷特 · 卢伯也表示自己将太空咨询机会分为两个领網域，将太空作为任务或业务，以及将太空作为增长机会。
这话说得有点空洞，我们来看看 Deloitte Space 已经公布的计划。
在未来几年，德勤计划投资增强现有能力和开发新能力，以帮助从事太空业务的公司重新定义他们在太空中的运作内容和方式，并释放更多可能性。
2019 年德勤澳大利亚公司就已经赞助并推出 Gravity Challenge，有点类似于我们所说的商赛，将初创公司、企业家、大学与企业、政府联系起来，利用太空数据、技术和能力解决现实世界的商业挑战。
或许在某一天，星际穿越的结局就在现实里上演。
《星际穿越》剧照
02
MBB：等很久了，你们可终于入局了
作为科技咨询的老大哥埃森哲入局 AI 并不意外，同样管理咨询实力不俗的德勤咨询，在 tech consulting 方面也很有实力，所以要进军高科技的太空领網域，其实也属于情理之中 ~
当然，各位看到接下来的文字内容就可以发现，管理咨询比如 MBB 三巨头早就开始内部渗透目前最先进的科技技术，而 data，digital 也早就成为很多 MBB 顾问的口头禅。
提前插播一则预告！当 MBB 加深数字化的同时，也吸引着越来越多复合型人才的目光。我们请来了麦肯锡做 Digital Consulting 的 C 导师，为大家分享 Digital Consulting 的工作日常、较之于咨询顾问有什么区别以及它招聘的方式和所需要的应试技能。
即可了解讲座直播间预约方式
关于 Bain Vector
今年 5 月，Bain 投资了 Ashling Partners，其目的是将贝恩的战略咨询和运营优势与 Ashling 的技术知识和托管服务相结合，帮助企业扩展其自动化计划。
Ashling Partners 是一家全球智能流程自动化咨询公司，为用户提供端到端业务流程优化服务，包括业务流程发现、设计、自动化和变更管理。
而截图中提到的 Vector digital 则是 Bain 服务企业数字化转型的团队。
Bain 官网也特别展示了 Vector Capabilities，位于图中间的 Advanced Analytics（以下简称 AAG） 是这几年贝恩在数字化大趋势下重点发展的团队。
过去几年 Bain AAG 在快速发展。所谓的高级分析不仅仅是数据、算法和技术，更是通过数字化解决实际的商业挑战，通过跨团队敏捷协作来推动商业变革，帮助客户建立持久的数字化能力。因此 AAG 团队里会有非常丰富的 roles 包括 Data Integration/Engineering, Data Science, Marketing Science。
关于 BCG X
今年 1 月，BCG 正式推出了新部门 BCG X，专注于技术设计、构建和实施服务，拥有近 3,000 名技术专家、科学家、程式员、工程师和设计师等等。
BCG X 旗下包括 BCG Digital Ventures、BCG Platinion 和 BCG Gamma。
BCG Digital Ventures：专注于数字化的孵化和设计
BCG Gamma：专注于人工智能和数据科学
BCG Platinion：专注于 IT 架构设计到数字转型和风险管理服务
我们简单说说 BCG Gamma 面试。
BCG Gamma 面试对编码理论和技能的关注比一般科技公司的面试少得多。你不太可能被面试官要求现场确定一段代码样本是否有效或代码优化。
BCG Gamma 案例问题侧重于以技术或高级数据分析作为解决方案的关键组成部分的业务问题。案例可能侧重于预测性分析、机器学习、运营优化或风险。
根据你申请的职位，你可能会有一个关于数据科学或编码测试，并可能得到一个 dataset，必须在上面运行一个优化算法或一个机器学习算法。
在面试中，你将 present 你的结果，还有回答有关数据和算法的 follow up questions。面试官将评估你是否能得出正确的答案，同时也评估你的创造力和解决问题的能力。
关于 McKinsey Digital
多年来，麦肯锡一直通过各种方式，比如公司收购、外部合作、成立 Digital 部门和数字化实验室等来扩大自己数字化部门的实力。
去年 11 月末，麦肯锡更是挖来了微软美国首席数字官 Jacky Wright 担任 CTO 一职，这也是麦府史上首位首席技术官，足以可见麦肯锡对于数字化的重视。
McKinsey Digital 还包括以下业务：
如果你有数据科学的 background，并且你个人对于解决棘手的商业问题感兴趣，那么可以去申请 McKinsey Digital 的strategy consulting roles, design experts, technical engineers 等职位。
截自《Digital McKinseyFAQs》
麦肯锡已经雇佣了超过 5,000 名数据科学家、工程师、架构师、开发人员、技术领导、设计师和网络安全专家，分布全球 60 多个国家；数字化业务已经占到公司整体业务的 40% 以上。下图是 McKinsey Digital Data Scientist 的面试流程，仅供参考。
大部分面试环节都涉及核心要素：数据应用技能。这些技能就包括了：SQL、R、Python、Hadoop、Java、SAS、Machine learning 等（取决于工作内容的不同，需要的技能也会有所变化）。
当然，如果你是有人工智能的背景，那么麦肯锡的 QuantumBlack 部门就很适合申请。
cr McKinsey
作为麦肯锡的 AI 团队，QB 典型的工作模式主要如下：
团队组成
QB 的团队成员非常的多样化，有数据科学家，数据工程师，咨询师，产品经理，UI/UX 设计师等，不同成员间密切合作，以保证给客户提供最佳的解决方案。
工作模式
往往由几个麦肯锡咨询师和 QB 的数据科学家、数据工程师各司其职，合作完成 QB 的项目。数据工程师负责环境搭建和数据处理，数据科学家负责算法和跟客户的沟通，咨询师负责让结果更好的落地。
McKinsey QuantumBlack 会用QuantHub 测试作为其申请和面试流程的一部分。在这个环节，大家会有 72-100 分钟的时间完成一系列有关编程和统计的问题。McKinsey QuantHub test 测试的 3 个部分包括 R coding，Python coding 和 Statistics. 每个部分大约有 12 道问题。
部分例题如下
What is the output of this line of code?
Which statistical methods require that the residuals be normally distributed but not the raw data for n=20?
What do you predict the next data points in this time series will be?
What do you predict the results of this regression will be?
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