大数据可以帮助社区大学更好地预测行业如何变化，以便他们可以定制他们的IT课程和其他计划。毕竟，如果亚马逊可以预测消费者将在仓库中购买和预存物品以满足预期需求，为什么大学在规划课程时不能做同样的事情，使用预测分析来确保新的学位或证书课程开始正好赶上扩大就业机会?

这就是非营利性教育转型国家实验室主席戈登弗里德曼的论点。他是新中心的一部分，通过建立一个数据仓库，汇集有关雇主需要的技能和大学目前提供的技能的最新信息，然后应用人工智能来尝试预测何时或某些行业就业需求可能正在扩大。

他将这种方法称为“机会工程”，该中心拥有一些重要的球员来协助这些努力，包括芝加哥大学，圣地亚哥超级计算中心和阿贡国家实验室。它被称为国家机会工程和分析中心。

亚利桑那州皮马社区学院劳动力发展副总裁伊恩·罗克(Ian Roark)就是渴望出现这种“机会工程”的人之一。

他解释说，当大学想要开始新的课程时，他们将面临长期的发展 - 制定新课程需要时间，通过内部审查，然后通过认证机构发送。

“有时候，当我们完成所有这些工作时，市场已经转移，或者雇主已经离开并离开了，”罗克说。“随着时间的推移发生的事情是，大学已经变得非常厌恶开始新项目，因为它需要花费时间才能实现这一目标 - 然而，这项投资无法获得巨大回报。”

其他参与者已经在尝试将就业市场转化为一个巨大的数据集来发现趋势。LinkedIn坐拥最大的数据之一，拥有数亿个职位档案，并有雄心创建所谓的经济“经济图表”。但不是每个人都在LinkedIn上，主要吸引那些白领工作的人。像Burning Glass Technologies这样的公司已经扫描了成千上万的工作列表，并试图提供有关雇主所说的他们正在寻找的实时情报。弗里德曼认为，那些仍然没有描绘出全貌，例如公司正在形成的工作。

“我们需要来自雇主的更好的信息，来自求职者的更好的信息以及来自大学的更好的信息，这就是我们要追求的目标，”弗里德曼说。

机会之地?

芝加哥大学哈里斯公共政策学院经济学助理教授Ioana Marinescu说，第一步是更好地整合现有的数据集。“不同参与者之间缺乏协调，”她争辩道。“目前，我们没有一个工具可以将劳动力市场与技能和教育机构完全连接在一站式商店中。这就是我们的目标。“

她说，该中心的数据也可用于为学生建立工具，因此他们可以更好地了解哪些课程和计划最适合工作。

对于正在分析劳动力市场的Marinescu这样的学者来说，数据可能是一个福音。“有一个问题，这个国家仍然是一个机会之地吗?”她说。“这就是经济学家最近一直在问的问题，并试图了解机会是如何产生的，特别是对于处境不利的学生和社区。”

该中心今天宣布的细节仍在制定中，雄心壮志将面临诸多挑战。首先，它必须说服持有数据的人分享它。一个想法是要求社区学院将有关其所有相关课程的详细信息上传到该中心的数据仓库，Freedman表示他们正在与社区学院的创新联盟等团体进行交流，以帮助获得院校。

寻找可持续的支付方式也将是一项挑战。到目前为止，这项工作主要是通过拨款提供资金，其中一些已经在进行中，但现在将通过新中心进行协调。

然后面临的挑战是如何准确预测就业市场的复杂程度。

“就像预测选举一样，你不能说这实际上会发生，”弗里德曼承认。“但如果你看一下模式，就可以得到一个更好的主意。”