大数据时代会计人才培养目标

大数据产业规模逐渐扩大，教育部在2016年增加了大数据技术与应用专业，通过这一决策能够看出大数据已经成为未来产业的主要发展趋势之一。大数据专业的学生如何对大数据人才培养目标进行有效定位，已成为相关人员关注的重点问题。在此过程中，可以从职业岗位的角度出发，分析大数据人才培养目的，进而保证整个大数据人才的培养质量。

第一，大数据职业岗位分析。目前，大数据职业岗位主要包含以下六种类型，由于岗位的不同，对岗位人才的能力要求也不同，所以大数据人才培养目的也存在一定的差距。

第一种，大数据运行维护工程师。该职位的主要工作就是利用系统监控及集群配置的方式，保证大数据平台能够长期稳定运行，进而帮助企业完成相应的工作。从事这一职位的人才，在对其进行培养的过程中，需要重点对大数据平台的部署能力、监控管理能力以及测试能力进行培养，以保证大数据人才具备相应的安全管理控制能力。

第二种，ETL（数据仓库技术）工程师。从事这一职位的人员主要负责对数据进行预处理，利用数据抽取、整理、传输及加载校验等方式，同时利用大数据处理工具，对数据资源进行清洗工作，以保证最终大数据分析结果的准确性，提高数据资源分析工作的质量。

第三种，大数据应用开发工程师。这一职位的人才主要从事软件开发工作，利用对大数据进行处理分析的方式，将其与软件开发流程相结合，根据业务流程的实际需求，完成大数据应用开发中的软件设计工作，实现工作任务。从事该项工作的大数据人才，在培养过程中需要将目标放在文档编写、系统测试中，进而保证大数据人才能够满足相应的工作需求。

第四种，大数据可视化工程师。该岗位的人才主要从事大数据可视化设计工作，使用数据可视化报表技术、智能报表技术及网络开发框架等，实现应用的可视化设计和开发展示工作，通过这种方式能够直接将大数据的价值充分发挥出来。

第五种，大数据售后工程师。这一岗位的人才主要工作是完成售后服务及技术支持等工作，充分熟悉大数据平台的建立和维护工作，针对大数据进行故障检查，同时根据故障制定相应的解决方案，进而保证大数据平台运行的稳定性。

第六种，大数据实施工程师。该职位的人才的工作内容为对大数据平台进行部署，利用服务器、交换机、虚拟化以及云计算等设备与知识，快速高效地完成大数据平台管理工作，完成对大数据平台环境的搭建工作。该职位的大数据人才需要掌握平台的搭建技术、测试技术及安全管理控制技术。

第二，大数据职位工作任务分析。通过对以上大数据职业岗位进行分析，能够将大数据工作任务划分为以下九种类型。

第一种，大数据平台部署工作任务。人员完成配置及管理网络设备，完成网络搭建工作，配置相应的管理服务器和存储、维护设备；针对操作系统的安装和配置，完成对大数据平台进行搭建、部署及测试工作。

第二种，大数据平台运行维护。对于大数据平台的日常维护工作，相关人员需要使用相应的工具，对大数据平台的软件及硬件平台运行状态进行监控。大数据平台如果在实际运行中出现故障，工作人员要完成应急处理，保证整个平台能够正常、稳定、安全地运行。(www.xing528.com)

第三种，大数据售后技术支持。根据项目在售前的技术方案情况及客户沟通情况需求，完成项目实施方案及测试方案，灵活使用大数据组件及模块等工具，根据组件安装手册，对大数据系统进行部署，同时解决部署和安装过程中可能存在的问题。针对大数据项目，从整体的角度出发，对其进行规划、执行及风险管理和项目验收等工作。熟练使用大数据项目中的工具，同时掌握网络规划能力和设计能力，可以熟练数据库系统等。

第四种，大数据系统测试。工作人员要对文档编写进行测试，其中包括用例测试、报告测试等。工作人员利用自动化的测试工具，对大数据系统相关工作进行测试。

第五种，大数据安全管理控制工作。针对大数据进行细致化的授权管理和配置工作，熟练使用管理系统，认证kerberos组件，利用LDAP、AD对大数据的用户进行认证管理，同时对大数据系统进行审计管理。针对大数据平台中的敏感数据及重要数据、元数据等进行加密，根据大数据系统的实际情况，制定有针对性的数据安全管理策略。

第六种，大数据预处理。使用相应的工具，从数据采集工作阶段开始，实施数据采集及抽取工作，收集整理需要的数据，并利用工具对数据进行转化校验等工作。在此基础上完成数据的加载任务，对分布式ETL过程进行优化。

第七种，可视化设计开发工作。利用网络开发框架，对大数据进行可视化开发，同时根据行业以及企业的实际情况，进行可视化设计工作。例如，使用BI工具，对商业智能报表进行设计、开发与展示工作。

第八种，大数据应用开发。建立良好的大数据程序开发环境，根据用户的实际需求，充分利用开发语言实现大数据的分析工作以及预处理工作，进而完成大数据应用程序的进一步开发。通过以上方式对大数据平台的功能进行测试，集成展示出最终的开发成果。

第九种，大数据文档编写。根据正确的格式及相应要求，完成文档的编写工作，同时针对文档进行正确的编辑和排版。

第三，定位培养目的。通过对大数据工作任务职能分析的方式，确定大数据专业人才的培养目标，大数据专业人才培养需要适应生产、建设、服务及管理等大数据工作需求，完成市场中的大数据分析工作、仓储管理工作及数据可视化管理工作等，为大数据市场提供具有综合能力的应用型人才。使人才具备实践专业能力的同时，形成良好的职业道德素养以及创新精神，进而适应我国大数据应用的进一步发展。在大数据职业岗位的基础上，大数据人才培养目的主要包含以下内容：①大数据人才需要具备良好的敬业精神及职业道德观念，同时具有创新精神和职业素养、团队合作精神以及职业行为能力等。②善于观察和勤于思考，能够不断学习新的专业知识，不断充实自己。③具备良好的文献查阅能力及工具检索能力等，可以完成大数据文档编写工作。④具备大数据平台部署能力，可以利用服务器及网络等工具，完成大数据平台中的环境搭建工作及部署工作，所以在大数据人才培养中，需要将大数据平台搭建能力及部署能力作为目标。大数据人才可以通过监控系统及集群配置等技术手段，保证大数据平台可以稳定运行，进而支持大数据企业一系列工作能够良好开展。针对数据，大数据人才能够实现数据的良好抽取整理、传输校验等工作，实现对数据全面有效的处理，并且具备良好的数据应用开发能力，根据业务的实际需求，完成大数据的实际应用和开发设计工作。

第四，大数据应用型人才培养目标。对大数据人才培养来说，培养出应用型的大数据人才，是大数据人才培养的主要目的。应用型大数据人才，指的是针对应用，具备一定的大数据职业能力的人才。该类人才在实际培养的过程中，可以从人才培养院校的发展战略出发，根据大数据企业的实际发展前景，将大数据人才作为核心对象，采取理论知识与实际相互结合的方式，从学生的就业能力出发，制订有针对性的培养目标。根据以上要求进行总结能够看出，大数据应用型人才的培养目标要求在素养方面，大数据人才需要具备良好的人文素养、职业素养及科学素养，需要掌握计算机学科及大数据专业的基本技能和使用方法；同时掌握大数据分析能力和建模、挖掘处理能力，可以在科研院校及企业中从事与大数据相关的技术工作，其中包含数据分析工作、数据处理工作以及系统研发工作等，完成大数据高层次复合型人才的有效培养。

通过以上分析能够看出，在确定大数据人才培养目的过程中，要遵循德智体美劳全面发展的理论依据，将大数据专业知识及未来职业的工作作为重点，掌握大数据工作岗位中必备的专业知识，同时具备良好的职业素养及创新创业精神，为当地的经济发展提供服务，着重发展创新型人才及发展型人才，保证大数据人才培养的整体素质。目前，大数据人才培养目的可以大致分为三个维度，分别为知识培养目的、能力培养目的和素质培养目的。在确定大数据人才培养目的之后，培养机构则需要根据人才需求市场的实际发展情况，与相关企业进行相互合作，加强沟通，并对大数据人才培养目的进行定期修订和完善，充分了解企业在大数据人才、项目方面的需求，在此基础上逐渐完善人才培养目标。