大数据人才培养标准：需求导向的创新模式

在当今环境下，数据分析师已经在各个行业中得到了普及，其中所占比例最大的行业为互联网行业。经过分析调查发现，有70%左右的数据分析师从事互联网行业，根据《大数据与AI核心人才趋势报告》的内容能够发现，除了互联网之外，数据分析师在金融行业中的占比为16%，在其他行业的平均占比都在3%以下，通过这一数据能够看出，目前互联网以及金融行业对大数据人才的需求量较大。互联网行业对运营的重视程度较高，整个产品开发过程也与大数据分析紧密联系，加上互联网在收集数据方面具有一定的优势，难度较低，为了满足自身对数据分析的要求，互联网利用专业的大数据人才，不断提高自身的业务水平。猎聘数据分析部门表示，对于金融行业来说，金融行业对数据的重视程度之高已经成为该行业的传统，因为金融行业的多数任务需要建立在数据的基础上，所以金融行业对大数据人才的需求量也较大。

对于阿里及百度等规模较大的互联网公司来说，大数据人才的数量处于较为缺失的状态，从企业正在招聘的职位中能够发现，大数据人才的招聘职位占总招聘职位的65%左右。粗略估计，我国金融行业以及互联网行业的大数据人才缺口在2020年末会达到1 500万。在这一背景下，大数据人才已经成为互联网及金融行业需求量最大的职位之一，但是大数据人才的数量较少，目前供给指数为0.05，属于高度稀缺的范围。因此，大数据人才的跳槽速度也较快，平均跳槽的速度为19.7个月。在整个大数据团队中，数据分析师为整个团队的核心组成部分，专业的数据分析师要根据业务的实际情况，进行数据搜集，同时参与到项目业务的决策中，这个行为涉及企业发展的各个阶段。未来市场逐渐向着数据驱动的方向发展，大数据人才的市场也会逐渐扩大，因此数据分析成为大数据人才需要具备的基本技能之一。由此可见，在未来社会中，大数据人才的职位将与财务及行政岗位相同，成为每个企业在实际运行中的基本配置，根据我国商业联合会数据分析专业委员会统计发现，未来大数据人才缺口的数量将逐渐扩大。

大数据团队将逐渐向着集中式管理的方向发展，并且采用嵌入式的工作模式。集中式的团队指的是对企业中的数据资产及人力资源进行统一管理，避免出现数据信息孤岛的现象，进而集中建立大数据战略发展优势。嵌入式的工作模式指的是大数据团队人员与企业业务人员相互沟通合作，建立紧密的合作关系。例如，企业在实际经营中，物流、战略规划及市场营销等部门，需要对相关数据进行分析，大数据分析人员将对具体业务进行深一步了解，除了日常的业务分析之外，要根据相关数据的实际情况，制作预测性的建模分析。

从目前的情况能够看出，我国对大数据人才的需求量在逐渐增加，但是我国多数大数据人才培养工作仍然在IT层面，大数据产品的开发多数在底层。早在2016年，我国教育部就公布了新增数据科学与大数据技术专业。北京大学和中南大学等，成为落实该专业的第一批高校，在这一政策落实之前，我国只有两所学校具备大数据专业，到2017年，教育部增加了35所数据科学与大数据技术相关专业，也就是说，到目前为止，我国已经有37所高校开设了数据科学与大数据技术专业。整体上看，我国大数据人才培养处于初步发展阶段，高校大数据人才培养与社会人才需求之间存在脱节等问题，正是因为这一点，社会大数据人才培养机构对大数据人才培养起着至关重要的作用。(www.xing528.com)

目前我国大数据人才培养课程分类较多，而分类依据主要是中高等级、工作职责、就业岗位等，这种课程划分方式并不能对大数据人才进行全面有效的培养，多数大数据人才只能掌握某一项大数据分析技能，无法对整个数据分析工作进行全面有效地掌控，进而导致企业大数据人才管理工作出现一定的偏差，甚至认为大数据业务人员只需要掌握自己负责岗位中的技能就可以，该种思想无法对大数据人才进行有效培养。为了避免大数据人才培养这一误区继续发展，我国针对大数据人才培养出台了相应的标准，具体内容如下所示：

随着大数据在我国各个领域中的普遍应用，我国中国商务广告协会数字营销委员会（简称“数委会”）提出，建立《中国大数据人才培养体系标准》，并针对这一标准进行了深入研究。数委会认为，大数据人才培养已经成为当前的重要任务之一，并在2017年7月12日启动了“中国大数据人才培养体系”，邀请大数据领域的企业、学校及培训机构等，针对大数据人才培养标准提出相关意见，经过专家的深入讨论研究之后，大数据人才培养标准初步形成。大数据人才培养标准的制定，是大数据人才培养及充分发挥大数据商业价值的重要体现方式，数委会会长认为，大数据已经不仅是先进的理念，还是需要通过数据分析，将自身价值充分体现出来的行业之一，所以在制定大数据人才培养标准的过程中，大数据人才属于数据应用型人才，而应用型人才应该具备怎样的素质，就是大数据人才培养标准制定的基础内容之一。大数据的综合性较强，要想成为一名高水平的大数据人才，则要具备专业的IT工具使用能力，并能对大数据行业进行深入理解，拥有专业的问题分析能力及解决问题的能力。数据掌控水平直接决定最终大数据技术的实际应用效果，因此需要将IT技术及大数据分析软件作为数据分析的主要工具，但是在确定大数据人才培养标准的过程中，需要在此基础上将大数据人才如何使用工具，并为企业以及客户创造商业价值作为主要衡量标准。

将大数据人才定位在应用型人才中，不仅是我国相关领域专家的观点，还是国际上专家组织的统一认知。应用型人才是充分体现大数据价值的关键内容之一，但是目前在大数据行业中，大数据人才较为缺失，通过调查发现，我国在大数据人才培养中，存在过于重视技术忽视业务能力的问题。因此，中国商务广告协会数字营销委员会在大数据人才培养标准中指出，目前大数据人才培养中忽视业务驱动力，导致无法解决企业在实际经营中面临的问题，也不能从根本上将数据作为驱动力促进业务发展，所以在大数据人才培养标准中，需要正视我国在大数据人才培养中存在的问题，通过充分落实标准的方式，培养出专业的大数据人才。目前数据委的这一标准属于基础草案，今后将根据实际情况对该标准开展进一步深化研究，针对不同领域及不同行业，确定不同的大数据人才培养标准，希望通过这种方式，使标准能够真正反映出各个行业的真实发展方向，指导大数据行业进入新的发展阶段。