“人才银行”赤字，“数据银行”提不出款大数据人才亟待弥补

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赵广立 | 2016-05-24 10:48

【数据猿导读】数据资产转向“数据金融”“数据银行”，不仅意味着大数据的潜在价值进一步被认可，更意味着大数据产业生态进一步完善。而要在产业生态中让数据变现，还需要构建“人才银行”，相比“数据银行”，人才更是大数据产业生态中极为重要的一环

“大数据之都”贵阳的招牌活动“数博会”启动在即，一则贵阳市“筑巢”吸引大数据人才“金凤凰”的消息率先引起了业界和媒体的注意：贴着“奖励政策丰厚”标签的《贵阳市大数据“十百千万”人才培养计划实施方案》正式出台。

按照该方案，到2018年贵阳市将选拔培养大数据领军人才10名以上、大数据创新人才100名以上、机关企事业单位大数据优秀人才1000名以上、大数据专业人才和基础人才数万名。

不得不说，贵阳此举是招揽大数据人才的“大手笔”。不过，这也从一个侧面显示出，致力于发展大数据产业、创建国家级大数据产业发展集聚区的贵州，切实感受到了大数据人才短缺的现实困境。

“贵阳目前的大数据产业发展，因高级人才极度缺乏而被制约。”贵阳一个名为“创想家”的孵化器项目总经理刘波说。

不在于大而在于用

“大数据”是一种规模大到在存取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量规模、快速流转、可模型化等特征。海量数据和奇思妙想加以链接，孕育着巨大价值。

“未来的信息世界是‘三分技术，七分数据’，得数据者得天下。”在一次大数据相关主题论坛上，中国工程院院士陈鲸表示，继实验科学、理论科学、计算机科学之后，以大数据为代表的数据密集型科学将成为人类科学研究的第四大范式。

大数据的应用又岂止于科学研究，它与人们生活息息相关。从手机上安装的叫餐、打车软件到设计研发无人驾驶汽车，大数据的踪影无处不在。这还只是企业大数据，更不必说工业大数据、政务大数据、安全大数据……

然而，数据作为一种资源，如果任其“沉睡”，就毫无创造价值可言——就好像一棵树倒在森林中，周围没有人听到，那么它发出声音了吗?类似地，如果信息只是被收集、储存，并没有人去“理会”它，它还是信息吗?

数据需要挖掘。有人把大数据比喻为埋藏在地下的煤矿，地下煤储有焦煤、烟煤、富煤、贫煤等，且露天煤矿、深层煤矿的挖掘成本也不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“挖掘”、应用。

国内一家大数据技术服务商负责人在一次访问中对《中国科学报》记者说，中国拥有7亿网民，每天产生大量各种各样、各种格式的数据。有人认为这些数据是瑰宝，有人认为是垃圾。谁说的对?其实都没错，数据塞在存储器里就是垃圾，挖掘分析出来用以指导企业生产下一代产品、用以促进政府高效施政管理，就是瑰宝。这都取决于“懂数据、用数据的人”——数据分析师、市场研究分析师、首席数据官等，这些大数据人才就是数据价值的“拉线开关”。

全球大数据人才稀缺

迄今为止，真正尝到大数据甜头的人并不多，反而让不少人吃到苦头。美国政府首席数据科学家DJ·帕蒂尔(DJ Patil)就是其中之一。他总结了数据的问题说：“数据是混乱不堪的，而且数据清理工作总会占据80%的时间。换句话说，数据本身就是问题的所在。”

帕蒂尔烦恼的并非数据，而是大数据人才短缺。麦肯锡预测，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万~19万人的缺口，而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。

国内大数据人才有多大的缺口?目前尚无权威研究报告指出，不过今年2月万达集团的一份“求贤帖”颇能说明问题：万达开出50万~70万元年薪吸纳大数据架构师、大数据研发工程师和算法工程师，应者寥寥。

徐培成是一家面向大学生等“小白用户”提供大数据技能培训的在线教育平台的讲师，他说：“有大数据专家估算过，5年内国内的大数据人才缺口会达到130万甚至更多。随着IT技术的渗透，市场对大数据人才的需求还会呈大幅增长趋势。”

在大数据人才供给不足的全球背景下，要把数据用起来并非易事。大数据是相对复杂的一项技术，它不仅需要在软硬件平台、行业系统集成架构及应用上分析和挖掘数据，同时还要注重新应用的开发。

因此，大数据应用需要复合型人才，要求相关专业人员掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面综合知识。徐培成说：“目前高校和研究机构中设置大数据专业的还非常少，这也造成目前国内的大数据人才储备远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。”

变现“数据银行”急需“人才银行”

大数据产业的车轮还在向前滚动。如今，数据作为企业的无形资产，已经可以用来向银行抵押贷款。在近日举行的“全球首个数据资产评估模型发布暨中关村数据资产双创平台”成立仪式上，用数据资产进行“抵押”，贵州东方世纪就拿到了贵阳银行的第一笔100万元金额的“数据贷”放款。

数据资产转向“数据金融”“数据银行”，不仅意味着大数据的潜在价值进一步被认可，更意味着大数据产业生态进一步完善。而要在产业生态中让数据变现，还需要构建“人才银行”，相比“数据银行”，人才更是大数据产业生态中极为重要的一环。

从贵阳市大数据“十百千万人才培养计划”中可以看出，市场既缺乏大数据产业领军人才，也缺乏保障大数据产业发展的基础人才和技能人才，这种人才链范畴的“系统性缺失”，传统的“重赏之下必有勇夫”式的人才手段是不够的。贵阳市也意识到这一点，于是祭出了可持续的人才解决方案：整合省市教育资源，采取学历教育与短期培训相结合的方式，支持高校(职业院校)、专业培训机构和企业培养储备人才。

“贵阳模式”给业界的启示是，大数据人才缺口的根本出路在于，要建立良好的人才产出机制，让整个产业生态真正具备人才造血能力。这个产出机制就需要“政产学研用+培(训)”各端携手，形成良性互动，设立一批适应各层次需求的大数据人才系统性培养项目，加快大数据科学研究与应用人才队伍的培养，确保大数据“人才银行”府库充盈，保障数据价值。

来源：中国科学报

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