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据媒体报道,麦肯锡的一份报告预计,到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。更重要的是,大数据工作并不是工程师和IT部门的专利,大数据分析师可能来自各个领域。 ...
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就像石油一样,企业也知道数据大量存在,而且光知道它在哪儿是远远不够的—要让这些数据产生价值,就必须提炼、加工并用合适的形式呈现出来。也和能源经济一样,数据经济也需要全身心奉献的劳动者—据一份常被引用的高德纳研究公司的分析报告称,目前仅IT领域就有440万人这样一支大军。
不过,这两者的相似之处也就到此为止了。石油业想要找到并培训足够的劳动力开采石油从来就不用费太大的劲,但要培训娴熟的大数据专业人才就完全是另一码事了。到2018年仅美国在具备深入分析能力的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间—这种人才精通机器学习、统计学及计算机科学,而真正实干的大数据人才就是那种知道如何将大量数据转化为有意义信息的人。
但是,对大数据劳动力市场的这一悲观预计中常常被忽略的因素是,大数据对就业的影响远比深度分析和IT领域要更深远。企业需要的专业人才不一定是专攻深度分析专业的,但必须对大数据具有独特的悟性。这类人才并不是非要有计算机科学或统计学的学位不可。
乔治城大学麦克唐纳商学院教授贝奇-佩奇-西格曼博士是一位技术和信息系统领域的专家,他认为随着软件、界面设计及相关领域的发展,今后分析大数据会变得更加容易。所以技术问题不会构成太大阻碍。对企业来说,更重要的是要有大量不光是会制作统计图表和分析表格,而是会利用手头信息优化决策的人才。
与大数据分析广泛应用密切相关的用人难题将不仅局限于企业的IT部门或专设的“数据部门”。同时也不仅仅是像数据科学家和统计学家这样的大数据专家才能从这股热潮中获益。在以数据分析为中心的领域里,如风险管理、市场营销和研究科学,与大数据有关的众多机会早已获得充分利用,不过这种应用实际上没有止境。
IBM公司的“全球大学关系项目”总监、同时也是计算机科学家的吉姆-斯伯热表示,从学术角度看,在一些本来跟数据无缘的学科里,比如社会科学和人文学科的一些分支,大数据也正在发挥重要作用。同时,在医药研究、各种产品开发和建模,以及所有研究科学中,大数据分析也正日益成为不可或缺的角色。为了保持竞争优势,企业会要求各级专业人才充分掌握大数据的有关概念,同时了解如何充分运用它们。
斯伯热称:“我们现在看到的现象还只是冰山一角。你可以想想现在各种类型的工作,与每个人工作息息相关的各种数据将会怎样改变工作本身及人们所需的技能?”
斯伯热表示,这种转变会要求对现有岗位进行再培训,同时也会出现新职位和新技能,比如“首席数据官”就会成为大大小小的企业里司空见惯的职位。这些岗位也并不一定就非要资深数据分析专家才能胜任,那些在各自行业中受过良好教育、经验丰富的非数据专家只要能善于使用大数据工具就能行(正像西格曼在上文中所说,这些工具对非专业人士来说将变得更容易上手)。
现在的企业如能配置更多大数据资源——既有人也有技术——充分利用好大数据,就能实现扩张。但激动人心的增长机会不一定来自现有企业进行重整以利用大数据,而是蓬勃兴起的大数据行业中深度分析的工作机会大增可能会产生最大的经济影响。
西格曼表示,就像很多其他专业工作都不由核心行业来完成一样——比如广告业和市场营销业,后者就正被大数据分析所彻底改造——大量大数据应用工作也将外包给大数据分析和问题解决的专业公司。
现在为了满足这种需求,已涌现出了大量大数据分析创业公司(多数是在风险投资的帮助下建立的),包括
MapR,
ParStream ,
ScaleArc 和
Cloudant。
未来几年,大数据将催生大量工作岗位,而那些能最好地满足客户数据分析需求的企业必将成为提供这些岗位的大本营。(财富中文网)
译者:清远
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