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中國即將面臨“大數據人才荒”

文字:[大][中][小] 2016/12/16    瀏覽次數:670    

  2016年9月,中國女排在里約奧運會上再次奪得世界冠軍,舉國歡慶。中國女排能夠在極其艱難的情況下再次書寫世界傳奇,除了勇于拼搏的女排精神之外,科學的“數據分析”絕不可輕視。

  人們注意到:這次女排征戰團隊中,有一位身穿白色運動服,坐在球場一側操作計算機的陪打教練——袁靈犀。此人不僅精通排球,而且懂得計算機與大數據技術。女排重金購買了專業的排球大數據分析軟件,里面保存有世界排球強隊每個隊員在不同戰術中扣球與吊球的習慣路線等資料。賽前,袁靈犀一直利用數據分析指導女排隊員訓練。比賽過程中,每個回合他都利用代碼將有價值的細節錄入系統,時時向教練提供本隊與對手的技術分析數據。有了袁靈犀及其數據分析,總教練郎平才能真正做到知己知彼,正確決策,調整隊員布局。

  大數據分析助力女排勝利奪冠,這正是大數據在中國如火如荼發展的一個縮影。

  人才成掣肘

  大數據是新一代科技浪潮中的核心科學技術。2015年國務院印發《促進大數據發展行動綱要》,高屋建瓴地為大數據在各個領域的應用和發展提供指導。

  大數據的應用發展與快速推進主要體現在以下幾個方面:建立國家級大數據平臺,使數據成為國家戰略資源并成為大數據實際應用的基礎;各級政府和諸多行業利用大數據平臺助力解決交通擁堵、教育普及、精準扶貧等棘手問題。大數據的精準性、預測性和智能性,為各行業在規劃、治理、管理、決策、營銷等方面的決策提供了強有力支持。

  總體來看,大數據在商業、金融、物流和零售等行業的應用已經先行一步,在醫療、教育和體育等行業的應用方興未艾,但是在十分重要的政府治理方面尚有待加大發力。

  根據我們的觀察,制約大數據進一步發展的瓶頸很有可能是大數據人才不足。所謂“十年樹木百年樹人”,人才培養有其自身的規律,大數據領域的人才培養也不可能脫離這種規律。

  什么樣的人才是大數據人才呢?可以從大數據崗位和技能需求的角度進行定義和分類。第一類當屬數據分析師。數據分析師熟悉大數據的概念和原理,具有一定的數理和統計學知識,能夠熟練操作和使用數據軟件和工具,他們工作在大數據與各個領域結合的第一線,例如女排的數據分析師袁靈犀就要既懂數據又懂排球,二者缺一不可。第二類是數據工程師。數據工程師應該能夠開發和搭建數據平臺和應用,并且熟悉數據挖掘的流程和原理,為大數據技術應用在各個領域提供解決方案。第三類是數據科學家。數據科學家需要熟悉各種大數據技術的原理和相對的優劣勢,合理利用各種技術來設計大數據平臺的架構,根據數據挖掘的使用需求和商業理解來設計和開發算法。

  為了便于大家理解,我們可以用航空工業中的各類人才做個類比:數據分析師類似于飛行員,數據工程師類似于飛機生產制造和維護人員,而數據科學家則類似于飛機設計人員。遙想當年,萊特兄弟發明飛機的時候,他們二人既是設計者又是制造者和飛行員,但現在這是三個完全不一樣的崗位類型。隨著大數據技術的成熟,大數據人才的劃分也會經歷類似的過程。

  培養周期長

  現在大數據工程師和大數據科學家之間的界限還很模糊,不過數據分析師已經逐漸分離了出來。正如我們不需要飛行員也能夠制造飛機一樣,數據分析師相對于其他兩者培養起來要容易一些。但是不同的飛機和不同的飛行場景對飛行員有不同的要求,數據分析師在不同領域的技能要求也不完全一樣,總的說來,使用越復雜的數據應用和工具越需要數據分析師掌握更多的數據知識和技能。

  如今,任何大數據平臺的搭建和維護都需要成建制的數據工程師和數據科學家。過去兩年間每年有數十個大數據平臺在啟動和搭建,這就在短時間內形成了對數據工程師和數據科學家的巨大需求,而在大數據人才的供應特別是高端人才供應方面則受到人才保有量不足和人才培養周期長的制約。如果我們從大學入學開始計算,加上軟件開發和數據算法建模等方面工作經驗的形成,培養一個合格的數據工程師和數據科學家至少需要五到十年的時間。

  當前一個明顯的事實是,大數據人才培養速度明顯低于大數據發展和應用的速度。據調查,盡管全國50%的大數據人才集中在北京,但是北京的互聯網公司仍然普遍遇到了合格的大數據人才“招聘難”和“留人難”的問題。

  先下手為強

  大數據產業興起于美國。美國現在正遭遇的“大數據人才荒”及其采取的應對措施,可以給我們諸多啟發和借鑒。

  例如,大數據人才在領英(LinkedIn)和玻璃門(Glassdoor)等人力資源和招聘網站,長期處于供不應求的狀態。麥肯錫咨詢研究指出,到2018年僅僅在美國,大數據人才短缺就到達50%-60%。今日美國和彭博社等媒體一致認為,大數據人才短缺的問題短期內只會加劇而不會緩解。同時,美國教育系統正根據市場需求做出調整,很多大學紛紛設置大數據研究院和相關專業。北卡公立大學早在2007年就先知先覺地設立了數據分析碩士項目,2016年該項目畢業生的就業率達到了100%,而且平均年薪達到了10萬美元左右。該項目從2007年到現在的畢業生人數已經達到了100多人。然而,同美國教育界全力開動起來培養的人才數量和大數據快速發展所需要的人才數量相比,仍然是杯水車薪。

  可以預見,在未來世界,國家之間、區域之間甚至是公司之間的大數據人才的爭奪戰,將是愈演愈烈的。有鑒于此,建立中國的大數據人才平臺,對大數據人才問題進行超前研究,并且未雨綢繆,加大人才培養和引進的力度,應該引起領導者與人才規劃部門更多的重視。

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