[日期：2017-09-25] 來源：東方網
據《勞動報》報道，微信、智能公交站牌……在大(dà)數據時代背景下(xià)，我(wǒ)(wǒ)們的行爲每時每刻都在産生(shēng)着數據，而這些數據改變着我(wǒ)(wǒ)們的生(shēng)活。大(dà)數據産業已逐步從概念走向落地，90%企業都在使用大(dà)數據，而大(dà)數據高端軟件類人才供應遠不能滿足時代的發展。有報告指出，數據分(fēn)析師已成當下(xià)中(zhōng)國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位之一(yī)，并且未來中(zhōng)國基礎性數據分(fēn)析人才缺口将達到1400萬。
“賬房先生(shēng)”進階“軍師”
阿裏花名“敬之”、口碑數據中(zhōng)心商(shāng)家數據服務負責人在接受記者采訪時表示，“大(dà)數據分(fēn)析師就是一(yī)群玩數據的人，玩出數據的商(shāng)業價值，讓數據變成生(shēng)産力。”而大(dà)數據和傳統數據的最大(dà)區别在于，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。
敬之作爲“會玩”數據的人，在這一(yī)行業已超過11年。從剛畢業去(qù)傳統超市做業務分(fēn)析師，到現在帶領一(yī)個數據團隊爲口碑線下(xià)商(shāng)家提供數據分(fēn)析服務，可以說，他的從業經曆就是國内數據分(fēn)析行業的發展史。
從廣義的角度看，業務分(fēn)析師是最早接近數據分(fēn)析的職業，但在敬之看來，早年間的工(gōng)作内容更接近于“賬房先生(shēng)”。不同于現如今，每天需要接觸海量的數據，剛開(kāi)始他能分(fēn)析的數據大(dà)部分(fēn)來自于财務報表。“包括淨利潤、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，那麽就是數以億計的數據可供分(fēn)析。”
2007年，敬之正式進入阿裏，在參謀部做業務分(fēn)析，他入職後的第二年，部門改名爲商(shāng)業智能部，數據分(fēn)析師也随之被作爲一(yī)個崗位單設出來，而在當時，競争對手們都還沒有這樣的崗位。
在他自己看來，這一(yī)路走來，他從“賬房先生(shēng)”進階成了一(yī)名爲企業出謀劃策的“軍師”，而數據分(fēn)析也越來越受重視。企業開(kāi)始傾向聘請在數據存儲、檢索和分(fēn)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(yī)片大(dà)好。
從大(dà)數據中(zhōng)提煉商(shāng)業見解
一(yī)句話(huà)概括大(dà)數據分(fēn)析師的職能：從大(dà)數據中(zhōng)“提煉”出商(shāng)業見解。敬之印象深刻的是他在2009年做的一(yī)份《中(zhōng)國供應商(shāng)的生(shēng)命周期研究》報告，其中(zhōng)對會員(yuán)制的數據分(fēn)析爲公司産品、運營等部門給出了個性的建議，直到今年初，還有業内人士拿這份報告做業務參考。“有用的商(shāng)業見解不會自動從各種各樣的信息中(zhōng)浮現出來。企業必須識别、組織和分(fēn)析可操作的數據，并将數據分(fēn)析的結果與業務相關部分(fēn)結合起來。這需要規劃、預算以及合适的工(gōng)具和專業知(zhī)識等支持。”資(zī)深數據分(fēn)析師的工(gōng)作内容是動态的，無章法可循，這也就意味着數據分(fēn)析師的薪酬主要由工(gōng)作經驗決定。
據了解，在美國，大(dà)數據分(fēn)析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國内互聯網公司，例如BAT，大(dà)數據分(fēn)析師的薪酬可能要比同一(yī)個級别的其他職位高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(fēn)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(fēn)析師的薪酬随着工(gōng)齡增加，增幅逐年上漲。有數據顯示，對比數據分(fēn)析師和互聯網行業的最高年薪中(zhōng)位值可以發現，前者總體(tǐ)高于後者，而且随着工(gōng)作年限的增加，兩者的差距逐漸拉大(dà)。例如，工(gōng)齡一(yī)年的初級數據分(fēn)析師和互聯網行業從業者的最高年薪中(zhōng)位值比較接近，但在工(gōng)作三年時，二者出現了明顯差别，前者比後者高5萬元;工(gōng)作六年時，二者相差10萬元;工(gōng)作十年時，二者差20萬元。
互聯網包攬近七成分(fēn)析師
數據分(fēn)析師幾乎遍及所有行業，但其中(zhōng)，分(fēn)布占比最大(dà)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(fēn)析師。
根據獵聘日前發布的《大(dà)數據與AI核心人才趨勢報告》顯示，數據分(fēn)析師分(fēn)布行業中(zhōng)，互聯網占比爲67.4%;其次是金融行業，其占比爲16.4%，其他行業的占比均在3%以下(xià)。
根據獵聘日前發布的《大(dà)數據與AI核心人才趨勢報告》顯示，數據分(fēn)析師分(fēn)布行業中(zhōng)，互聯網占比爲67.4%;其次是金融行業，其占比爲16.4%，其他行業的占比均在3%以下(xià)。
“互聯網重視運營，産品的開(kāi)發也離(lí)不開(kāi)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(fēn)析師，用以提升他們的業務。”獵聘首席數據官單藝表示，“金融行業有着重視數據的傳統，很多金融業務本身就是基于數據的，所以這個行業也會産生(shēng)大(dà)量的數據人才需求。”
然而，對于阿裏、百度、騰訊等大(dà)型互聯網企業來說，目前的數據分(fēn)析團隊人數遠遠不夠，記者注意到，在BAT企業招聘的職位裏，60%以上都是在招大(dà)數據人才。
基礎人才缺口将達1400萬
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中(zhōng)國互聯網最熱職位人才報告》顯示，數據分(fēn)析師已成當下(xià)中(zhōng)國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位之一(yī)，而且數據分(fēn)析人才最爲稀缺。報告表明，數據分(fēn)析人才的供給指數僅爲0.05，屬于高度稀缺。此外(wài)，數據分(fēn)析人才的跳槽速度也最快，平均跳槽速度爲19.8個月。
上海CPDA授權中(zhōng)心市場運營總監Sherry這樣解釋，在大(dà)數據團隊中(zhōng)，數據分(fēn)析師是核心人才，在組織架構中(zhōng)負責關鍵的崗位。“在一(yī)些大(dà)型的企業中(zhōng)，會設立多個數據團隊，專職的數據分(fēn)析師的主要職責是圍繞業務，分(fēn)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(fēn)析将成爲員(yuán)工(gōng)最基本的職業技能，大(dà)數據人才市場勢必會越來越大(dà)。
可以說，未來，數據分(fēn)析師将和财務、行政等崗位一(yī)樣，成爲一(yī)個企業的“标配”。根據中(zhōng)國商(shāng)業聯合會數據分(fēn)析專業委員(yuán)會統計，未來中(zhōng)國基礎性數據分(fēn)析人才缺口将達到1400萬。
Sherry預測，在未來，數據團隊将演變爲集中(zhōng)式團隊，采取嵌入式工(gōng)作模式。“集中(zhōng)式團隊是指将企業内的數據資(zī)産和相關的人力資(zī)源進行統一(yī)調配和管理，消除孤島，集中(zhōng)起來構建戰略優勢。而嵌入式工(gōng)作模式則是指數據團隊業務線人員(yuán)直接和相關的業務線人員(yuán)并肩工(gōng)作、泡在一(yī)起，形成緊密合作的夥伴關系。”例如物(wù)流、戰略規劃、市場營銷等部門都需要數據分(fēn)析，她強調，未來分(fēn)析師将跟業務進一(yī)步深入結合，除了日常的業務分(fēn)析之外(wài)，會做更多地預測性建模。
今年或出台人才培養标準
“目前來看，我(wǒ)(wǒ)國對大(dà)數據人才的需求的确在加速，但目前國内大(dà)數據人才的培養很多仍停留在IT層面，在底層開(kāi)發着各種各樣的大(dà)數據産品。”Sherry告訴記者，2016年2月，教育部公布新增“數據科學與大(dà)數據技術”專業，北(běi)京大(dà)學、對外(wài)經濟貿易大(dà)學、中(zhōng)南(nán)大(dà)學成爲首家獲批高校。在此之前，國内隻有兩所院校開(kāi)設了大(dà)數據相關專業，2017年3月，教育部公布第二批“數據科學與大(dà)數據技術”專業獲批的32所高校。到此爲止，我(wǒ)(wǒ)國已有35所高校獲批該專業。
但不管是從時間還是經驗看，目前國内培養大(dà)數據人才的院校都尚處于起步階段，學校教育與大(dà)數據市場需求脫節嚴重，也正因爲此，社會培訓機構對大(dà)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，國内大(dà)數據培訓課程分(fēn)類繁多，有按低中(zhōng)高級劃分(fēn)的，有按工(gōng)作職責細分(fēn)的。根據就業崗位進行的碎片化培訓。“對學員(yuán)而言，在培養過程中(zhōng)往往隻能掌握某項技能，而不能按照上層應用業務需求對工(gōng)作中(zhōng)所遇到的問題進行整體(tǐ)把握。這也将直接導緻企業對大(dà)數據人才管理出現碎片化，誤認爲不同崗位員(yuán)工(gōng)隻需要了解與負責自己崗位所對應的工(gōng)作内容。”
中(zhōng)國商(shāng)業聯合會數據分(fēn)析專業委員(yuán)會作爲主管行業協會，通過分(fēn)析目前大(dà)數據培訓課程設置，發現培訓機構對大(dà)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(dà)數據人才培養的一(yī)個誤區。
Sherry透露，從去(qù)年開(kāi)始，中(zhōng)商(shāng)聯就計劃規範大(dà)數據人才培養行業，預計今年将出台大(dà)數據人才培養體(tǐ)系标準。