大数据时代的“大数据人才荒”

来源:外滩商学院(ID:BundSchool)
作者:李宇尘
这个时代已经进入了ABC的时代:A是AI(人工智能)、B是Big Data(大数据)、C是Cloud(云技术)。现在各个高校都全面设立了大数据专业,为大数据时代的到来做人才的应对。但现在,各行业面临着巨大的大数据人才的青黄不接的状态。

2015年9月,国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中提出要加大专业人才培养力度,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。指出要从加强自主培养和促进国际交流合作两个方面着手推动大数据人才建设:一方面鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,鼓励采取跨校联合培养、校企合作培养等方式培养大数据综合型人才、复合型人才、应用创新型人才;另一方面要积极推进大数据技术交流与合作,引进大数据高层次人才和领军人才,鼓励海外高端人才回国就业创业。

2016年12月,工信部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》中提到:我国大数据发展目前存在大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺的问题,难以满足发展需要。有业内人士表示:“人才问题是大数据发展至今所面临的最严峻的问题”。

今年5月,数博会上发布的《2017中国大数据发展报告》揭露了我国大数据人才缺失的现状,表明国内大数据人才,尤其是数据分析、系统研发等技术类人才极度稀缺。报告还显示出我国大数据人才存在地域供需不均衡、学历层次错位明显、预期薪资与市场脱节等问题。据国内某招聘平台调查统计称:“短期内我国大数据人才缺口将超过一百万以上”。

值得一提的是,大数据人才短缺,并不是我国大数据发展特有现象。据了解,美国、英国、日本、新加坡等国大数据发展也不同程度地面临着“人才短缺”问题。据麦肯锡研究分析显示:“到2018年,美国大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万,美国企业对‘可以利用大数据分析进行有效决策的经理和分析师’这一类人才的需求缺口甚至达到150万”。

只有人才兴旺,大数据的发展才会有“春天”。大数据人才建设,不仅是企业的经营管理问题,更是行业发展的基础和关键问题。大数据人才缺失必然会制约着大数据产业的发展。

对于大数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。根据这样的定义,我们在人才培养及寻找时,就要基于这些内容找到相应的人才,同时大数据与云计算又是密不可分的。如果需要进行数据采集和挖掘,对于基础的数据采集原理及分析方法这些内容是需要掌握的。对于像R及Python, GO等技术能力是需要的,不然对于数据分析及透视等能力就是欠缺的。

随着时间的增长,我们创造了大量的数据,包括非结构化数据和半结构化数据以及结构化数据,这些数据在生成机率上来说是随机的,而且随着技术的发展,非结构化和半结构化数据将占到数据总量的80%甚至更多的比率。云计算与实时大数据分析将成为主流,物联网的发展及边缘计算兴起也将大大改变现在人才知识构成,大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,(DT就是Data Technology数据科技,引自马云演讲)IT时代通过技术和信息的自我实现来完成市场竞争,DT时代需要数据共享。现在都知道数据是有价值的,如何使用大数据为社会及企业发展提供支撑,才是大数据时代人才应该有的能力。我们现在需要更多的人才加入到这个行业里,不是会编程就行了,我们更需要的是具备有大数据思维的人,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应的,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认知物质世界。以上是我认为的大数据人才所应该具备的知识及能力,相信通过学习及思想意识的变化,将会有越来越多的人才加入到大数据时代的潮流里,我们将迎来大数据时代的繁荣。

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