北大光华MBA校友导师邹东生:数据分析行业未来发展趋势【转载】-经管之家官网！

2013年11月，北京大学光华管理学院2013级MBA校友导师计划正式启动。该计划搭建了校友与在校学生的沟通平台，自2006年12月正式启动至今，不仅受到在校学生的欢迎，而且极大地鼓舞了校友回报母校的热情。MBA校友导师计划邀请优秀北大、光华校友担任在读MBA学生的校外导师。校友导师通过多种途径与学生交流互动，分享职场经验和人生感悟，激励学生成长，引领学生职业发展。
　　随着大数据时代的来临，企业高层管理人员越来越重视数据价值和数据分析给企业带来的科学决策支撑，光华管理学院注重高端人才的培养，“创造管理知识，培养商界领袖，推动社会进步”是光华的使命。而北大本身的特质和中国的历史连在一起，光华一直和中国的经济连在一起，培养后来的商界领袖，推动社会进步。光华管理学院培养和打造一批具有世界水准研究的师资团队，关注时代热点，汇聚各界领袖精英，本次MBA校友导师计划再次邀请了中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生(左二)成为校友导师，在启动仪式上，邹东生导师受到与会学员的热烈欢迎，并向MBA学员分享了对数据分析行业未来发展的几点看法。
2012年以来，“大数据”一词越来越多地被提及，正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是ZF，所有领域都将开始这种进程。” 随着“大数据”作为时下最火热的行业词汇，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的利用也逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“分析能力”，通过“分析”实现数据的“增值”。因为数据本身不能产生价值，只有对数据进行科学有效的分析才能使数据价值得以呈现，才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息。所以数据分析作为一个全新的、迅速发展的行业，在大数据时代就显得尤为重要，可以说数据分析是决策过程中的决定性因素，也是大数据时代发挥数据价值的最关键环节。
　　数据分析在国外早已广泛应用于各个领域，并有很多国家成立了相应的行业组织或管理机构，拥有专业的数据分析人员和机构。在发达国家，几乎所有大中型企业里都有专业的数据分析人才从事相关的数据分析工作，日本有十五万多，瑞典也有十万多名数据分析专业技术人员。美国有近万家专门从事数据分析的服务公司，年营业额达到几千亿美元，英国有三千多家，日本有一千多家，瑞典也有五百多家有影响的数据分析服务公司。
　　就全球而言，数据分析行业未来将呈现以下几个发展趋势：
　　1、数据及数据业务将成为企业重要的资产
　　在大数据时代，知识竞争就是基于数据的竞争，而数据的竞争将成为经济发展的必然产物，数据已成为民族和国家乃至于企业的新核心资产。未来企业的竞争，将是拥有数据规模和活性的竞争，将是对数据分析和运用的竞争。企业对数据的掌握决定对市场的支配权，越靠近最终用户的企业，将在产业链中拥有越大的发言权。越来越多的企业意识到，数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业将重新定义自己的核心竞争力。
　　市场研究机构Gartner最新报告显示，到2017年，数据业务能力差的企业将失去核心竞争力，25%的企业可能会被淘汰。数据业务的影响是不可否认的，数据业务将成为一种新的具有变革意义的商业模式，成就更多智慧企业。数据业务将让企业通过新产品、服务、渠道和信息，获得新的收入。在未来2-3年内，数据业务将会成为企业的重要资产。
　　2、数据分析能力将成为企业的核心竞争力
　　在互联网时代，许多企业拥有海量的消费者网络行为数据，数据分析和预测未来的能力正成为这些企业生存和发展的核心竞争力。合理有效地利用数据，能够实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争。
　　数据分析将成为企业IT工作的重心，数据处理将实现平台化。由于电子商务、物联网等新应用的兴起，仅对原有价值链各个环节的数据进行分析已经不能满足需求，必须借助大数据战略打破数据边界。数据的大规模应用、统计和定量分析，推动着企业的决策和行动，而企业之间的竞争加剧，导致分析能力已成为企业的核心竞争力。
　　3、数据分析结论的解读和应用将是数据价值的核心体现
　　大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中?如何制定可执行方案应用大数据的结论?这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。在这一过程中，人的因素成为制胜关键。
　　从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论;从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来;从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。因此，数据分析人才的发展情况将直接决定大数据产业的发展进度。
　　4、数据分析人才更加专业化，数据科学家将成为高端职业
　　正如管理大师彼得・德鲁克在《二十一世纪的管理挑战》中所预言的那样：信息技术将从“技术”向“信息”转变，二十一世纪的知识工人和管理人员，必须是信息数据的驾驭者。未来对数据分析人才的要求将越来越高，这类人才需具备前瞻性和预见性的见解，他们通常是统计学家并且精通数据建模，同时他们知道如何在可用数据中使用最佳的算法。他们帮助组织在大量信息中挖掘有价值的数据，并将数据转化为深入的认知和精准预测的模型。
　　《哈佛商业评论》宣布，“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。简单来说，数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具，通过数据分析方法寻找新的数据洞察的工程师。数据科学家首要任务是在数据的海洋中探索发现，他们要在数字王国里游刃有余，把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并整理成数据集。数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。
　　数据科学家需具备三种能力，即统计分析能力、对数据的提取与综合能力以及数据的可视化表示能力;数据科学家还应该知晓四门学科，即计算机科学、数理统计学、图形设计学和人机交互学。由此可见，数据科学家是一个综合素质要求很高的职业，也必将是一个高端、高薪且受人尊敬的职业。
　　5、数据分析从业机构的服务领域开始向纵深发展
　　某些领先的数据分析服务公司，为了避开逐渐激烈的市场竞争，通过专注在某一特定领域，将成为该领域内领先的企业。例如，传统的商业企业拥有大量的客户信息数据，以及在数据分析领域的应用经验，能够为客户提供数据分析服务中的数据资源、数据分析方法的专业价值;软件公司结合其技术优势，能够在客户的数据采集、数据处理以及数据分析工具方面提供专业的工具性服务;新兴的企业具备资金实力和人才优势，能够在市场需求未被满足的情况下得到快速的发展。这些公司在本领域积累了大量的经验，并有了可供深度分析和挖掘的数据库的积累，成为业内短期无法撼动的公司。
　　总的来看，全球数据分析行业正处在蓬勃发展的时期，各个国家，各个企业正处于大数据应用的布局阶段，未来数据产业的规模和产值将不断扩大，在全球政治、经济和社会发展的方方面面将发挥越来越重要的作用。