大數據行業人才短缺，或出台人才培養標準

（圖片來源：全景網）

原標題：大數據時代快速發展，人才缺口將達1400萬

據《勞動報》報道，微信、高德地圖、智能公交站牌……在大數據時代背景下，我們的行為每時每刻都在產生著數據，而這些數據改變著我們的生活。大數據產業已逐步從概念走向落地，90%企業都在使用大數據，而大數據高端軟體類人才供應遠不能滿足時代的發展。有報告指出，數據分析師已成當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位之一，並且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬。

「賬房先生」進階「軍師」

阿里花名「敬之」、口碑數據中心商家數據服務負責人在接受記者採訪時表示，「大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。」而大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

敬之作為「會玩」數據的人，在這一行業已超過11年。從剛畢業去傳統超市做業務分析師，到現在帶領一個數據團隊為口碑線下商家提供數據分析服務，可以說，他的從業經歷就是國內數據分析行業的發展史。

從廣義的角度看，業務分析師是最早接近數據分析的職業，但在敬之看來，早年間的工作內容更接近於「賬房先生」。不同於現如今，每天需要接觸海量的數據，剛開始他能分析的數據大部分來自於財務報表。「包括凈利潤、毛利潤等等，當時的數據維度加起來不到20個，而現在至少上千個，如果要進行延伸，那麼就是數以億計的數據可供分析。」

2007年，敬之正式進入阿里，在參謀部做業務分析，他入職後的第二年，部門改名為商業智能部，數據分析師也隨之被作為一個崗位單設出來，而在當時，競爭對手們都還沒有這樣的崗位。

在他自己看來，這一路走來，他從「賬房先生」進階成了一名為企業出謀劃策的「軍師」，而數據分析也越來越受重視。企業開始傾向聘請在數據存儲、檢索和分析方面有所長的人才，對擁有這項技能的人來說，現在的形勢可謂是一片大好。

從大數據中提煉商業見解

一句話概括大數據分析師的職能：從大數據中「提煉」出商業見解。敬之印象深刻的是他在2009年做的一份《中國供應商的生命周期研究》報告，其中對會員制的數據分析為公司產品、運營等部門給出了個性的建議，直到今年初，還有業內人士拿這份報告做業務參考。「有用的商業見解不會自動從各種各樣的信息中浮現出來。企業必須識別、組織和分析可操作的數據，並將數據分析的結果與業務相關部分結合起來。這需要規劃、預算以及合適的工具和專業知識等支持。」資深數據分析師的工作內容是動態的，無章法可循，這也就意味著數據分析師的薪酬主要由工作經驗決定。

據了解，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內互聯網公司，例如BAT，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。根據領英統計的數據顯示，有21.7%的數據分析師月收入在2萬到3萬元，18.1%的月收入在1萬到1.5萬元。

勞動報記者了解到，數據分析師的薪酬隨著工齡增加，增幅逐年上漲。有數據顯示，對比數據分析師和互聯網行業的最高年薪中位值可以發現，前者總體高於後者，而且隨著工作年限的增加，兩者的差距逐漸拉大。例如，工齡一年的初級數據分析師和互聯網行業從業者的最高年薪中位值比較接近，但在工作三年時，二者出現了明顯差別，前者比後者高5萬元；工作六年時，二者相差10萬元；工作十年時，二者差20萬元。

互聯網包攬近七成分析師

數據分析師幾乎遍及所有行業，但其中，分布佔比最大的還數互聯網行業，有數據顯示，互聯網包攬了近七成數據分析師。

根據獵聘日前發布的《大數據與AI核心人才趨勢報告》顯示，數據分析師分布行業中，互聯網佔比為67.4%；其次是金融行業，其佔比為16.4%，其他行業的佔比均在3%以下。

「互聯網重視運營，產品的開發也離不開數據，再加上互聯網本身收集數據相對容易，成本低，所以互聯網公司都在積極地招聘分析師，用以提升他們的業務。」獵聘首席數據官單藝表示，「金融行業有著重視數據的傳統，很多金融業務本身就是基於數據的，所以這個行業也會產生大量的數據人才需求。」

然而，對於阿里、百度、騰訊等大型互聯網企業來說，目前的數據分析團隊人數遠遠不夠，記者注意到，在BAT企業招聘的職位里，60%以上都是在招大數據人才。

基礎人才缺口將達1400萬

據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，數據分析師已成當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位之一，而且數據分析人才最為稀缺。報告表明，數據分析人才的供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺。此外，數據分析人才的跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

上海CPDA授權中心市場運營總監Sherry這樣解釋，在大數據團隊中，數據分析師是核心人才，在組織架構中負責關鍵的崗位。「在一些大型的企業中，會設立多個數據團隊，專職的數據分析師的主要職責是圍繞業務，分析數據，參與業務運營和決策，建立面向業務的模型。」但她指出，在數據驅動的未來，數據分析將成為員工最基本的職業技能，大數據人才市場勢必會越來越大。

可以說，未來，數據分析師將和財務、行政等崗位一樣，成為一個企業的「標配」。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬。

Sherry預測，在未來，數據團隊將演變為集中式團隊，採取嵌入式工作模式。「集中式團隊是指將企業內的數據資產和相關的人力資源進行統一調配和管理，消除孤島，集中起來構建戰略優勢。而嵌入式工作模式則是指數據團隊業務線人員直接和相關的業務線人員並肩工作、泡在一起，形成緊密合作的夥伴關係。」例如物流、戰略規劃、市場營銷等部門都需要數據分析，她強調，未來分析師將跟業務進一步深入結合，除了日常的業務分析之外，會做更多地預測性建模。

今年或出台人才培養標準

「目前來看，我國對大數據人才的需求的確在加速，但目前國內大數據人才的培養很多仍停留在IT層面，在底層開發著各種各樣的大數據產品。」Sherry告訴記者，2016年2月，教育部公布新增「數據科學與大數據技術」專業，北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學成為首家獲批高校。在此之前，國內只有兩所院校開設了大數據相關專業，2017年3月，教育部公布第二批「數據科學與大數據技術」專業獲批的32所高校。到此為止，我國已有35所高校獲批該專業。

但不管是從時間還是經驗看，目前國內培養大數據人才的院校都尚處於起步階段，學校教育與大數據市場需求脫節嚴重，也正因為此，社會培訓機構對大數據人才的培養所起的作用不容忽視。

但她同時坦言，目前階段，國內大數據培訓課程分類繁多，有按低中高級劃分的，有按工作職責細分的。根據就業崗位進行的碎片化培訓。「對學員而言，在培養過程中往往只能掌握某項技能，而不能按照上層應用業務需求對工作中所遇到的問題進行整體把握。這也將直接導致企業對大數據人才管理出現碎片化，誤認為不同崗位員工只需要了解與負責自己崗位所對應的工作內容。」

中國商業聯合會數據分析專業委員會作為主管行業協會，通過分析目前大數據培訓課程設置，發現培訓機構對大數據人才的培養存在嚴重的方向偏移。例如，片面的IT底層化的人才培養，就是大數據人才培養的一個誤區。

Sherry透露，從去年開始，中商聯就計劃規範大數據人才培養行業，預計今年將出台大數據人才培養體系標準。

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