京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代我们最需要什么样的人才
当今世界,正在从数据时代走向大数据时代。今年两会,“大数据”第一次出现在政府工作报告中,这表明,我们对大数据重要性的认识上升到国家层面。
与互联网的出现一样,大数据带来的不仅是信息技术领域的革命,它正在改变着人们的生活以及我们理解世界的方式,并成为更多新发明、新服务的重要源泉。
大数据时代到来,将给中国人才队伍带来哪些机会?提出什么样的挑战?谁将是未来最热门的人才?让我们一起来看看吧——
“人人皆可成才”将成现实
记者:大数据到底有什么用?
吴江:大数据最重要的功能,是能把未来一些不确定性的东西准确地预测出来。举个例子——2008年,谷歌的一支研发团队利用在网上收集到的海量个人搜索词汇数据,赶在政府流行病学家之前两星期预测了甲型H1N1流感的暴发。这样的事情在以前是不可想象的,掌握了大数据后,谷歌就做到了。
大数据浪潮,让人类在历史上第一次有机会用数据围绕一个东西形成完整的描述。凭借日益增强的数据分析能力,人类得以有效实现对未来的预测。大数据可以帮助人们提升对整个社会的管理水平,对于人才管理领域来说,更是迎来了一个得以迈上新台阶的大好时机。
记者:大数据对人才工作带来最直接的影响是什么?
吴江:小数据时代,数据掌握在精英手里;大数据时代,数据掌握在老百姓手里。大数据的公开透明,可以推动社会变革发展,更大意义在于,人人可以通过分析大数据,对自己的未来作出理性抉择。数据时代,“人人皆可成才”,将从理念走向现实。
“新一轮人才流失”要避免
记者:大数据对全球产业带来哪些影响?
吴江:与互联网的出现一样,大数据不仅是信息技术领域的一场革命,它将在全球范围内启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革。
一家名为“埃森哲”的管理咨询公司去年调查了600家英美公司发现,33%的受访企业表示正在整个企业范围内积极使用大数据。68%的企业认为,企业自身的高管团队作为一个整体,能够参与和支持数据分析法的部署,并基于事实情况作出决策。有三分之二的公司在之前18个月任命了负责数据管理和分析工作的高管,其他企业中的71%准备任命此类高管。
美国通用电气公司就较早地意识到了大数据这个难得的机遇,并采取了行动。通用电气正启动在旧金山湾区投资15亿美元,建立一个全球软件和分析中心,拟雇用至少400名数据科学家,现在已经有180名各就其位。
“埃森哲”去年开展的一项调查,研究了美国、中国、印度、英国、日本、巴西和新加坡对数据分析人才的需求发现,到2015年,除中国之外都面临胜任数据分析科学家的净短缺。中国还似乎出现了少量的过剩。
记者:为什么只有中国没有出现短缺?
吴江:因为需求不足。有需求,才有紧迫感。我们的政府和企业都还没有关注到这个问题。我们的企业真的不需要大数据人才吗?当然不是,只是我们还没有意识到问题的严重性。大数据时代求发展,企业、政府首先要明确大数据高管的岗位设置,没有岗位我们怎么能留得住人才,抢人才更是谈不上。
另据“埃森哲”公布的数据,美国新增数据分析高管职位的数量将占全世界的44%,但美国只能提供23%,将会有3.2万人的人才缺口。不足的部分怎么办?美国必然会从全世界范围内网罗。正如表面上看中国目前这类人才还有富余,新一轮人才流失的危险恐怕难以避免。但中国如果再继续向美国输送这类人才的话,在大数据时代的国际竞争中将落伍。
我认为,从中央到地方必须重视大数据人才队伍的建设,从基础抓起,完善岗位设置,在培养、留住人才的同时,更要积极面向全球吸引相关人才。
“首席信息官”亟待设立
记者:大数据时代的中国,最需要什么样的人才?
吴江:现在有一种错觉,一提大数据时代,就认为我们最需要数据技术人才,比如计算机人才和数学工程人才。
我们确实很需要数据技术人才,但真正能够帮助政府和企业转变思维、应对大数据挑战的人才不是一个来自IT部门的技术专家,而是政府和企业的高层管理者。我认为,对目前的中国来说,对大数据管理人才需求的迫切性要超越对技术人才需求的迫切性。
政府和企业的领导者,也要有意识地转变思维方式,学习用数据思考、说话和管理。在这个飞速变化的社会中,过去的经验甚至可能成为现在的束缚。比如,我们常常听到管理者抱怨“90后”员工难管,就是因为过往的激励方式对他们不奏效。这一点还体现在走出国门的中国企业里。很多人发现与自己的上司、同事和下属沟通不畅,因为各自是在不同文化中成长起来的。管理者需要不断更新自己的数据库,学会用大数据的方法,随时去找到合适的解决方案。
记者:组建大数据管理人才队伍,该从何处切入?
吴江:首先要设立专门的数据管理岗位,进入决策层,推动各单位迎接大数据时代到来。我已连续几次提交《关于建立政府首席信息官制度的提案》,建议借鉴国际通行做法,在各级政府及其所属部门组建首席信息官办公室,负责人为首席信息官,直接向政府或部门行政首长负责。他们的职位必须是矩阵式结构,在中央有专门领导机构,推动形成国家级的数据库和数据平台,人员要定期交流,以便全方位掌握数据,消除信息孤岛。
政府首席信息官制度的立足点,在于为国家整体服务,切忌为某家单位粉饰太平。今年我再次提交了这方面内容的提案,这个问题必须引起高度关注。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22