大數據的人才簡歷

據調研公司McKinsey Co去年公布的一份報告顯示，到2018年，美國在“深度分析人才”方面將面臨14萬～19萬的人才缺口，在通過分析數據為公司商業決策提供幫助方面將面臨150萬的人才缺口。

“企業對大數據領域優秀人才的需求非常旺盛，未來也將保持這個勢頭。”市場觀察人士指出，有大量公司目前正在尋求擁有綜合技能、可發掘大數據競爭優勢的人才。

那么，什么樣的人才是“大數據人才”?為他們提供的職位是什么?他們需要什么樣的技能和教育背景呢? 接下來我們就試圖找出這些答案。

有技者事竟成

“現在對‘大數據人才’還沒有一個統一的定義。”前瑞銀財富管理公司商業風險和分析總監Sandeep Sacheti說。目前Sacheti是威科集團下屬企業法律服務公司客戶洞察與營運績效副總裁，主要負責大數據業務。為了處理這些大數據工作，Sacheti采取雙管齊下的辦法，一方面從外面招聘人才，一方面培訓內部員工。他根據四組技能對大數據職位進行了劃分：數據科學家、數據架構師、數據可視化人員和數據調整代理人。

研究機構國際數據分析研究所（IIA）首席執行官Jack Phillips表示，目前已經有一些公司為了招聘到大數據人才向IIA尋求幫助。首先，他們會詢問能夠在哪里找到這類人才。但令他們更迷惑的是“我怎么才能知道我正尋找什么”。

總的來看，大家都對大數據的概念有些模糊，從而無法準確找到合適的人選。Talent Analytics公司首席執行官Greta Roberts表示，大數據職位相關的技能主要包括數學、統計學、數據分析、商業分析和自然語言處理。盡管還沒有達成一致，但是數據科學家、數據架構師等職位已經逐步獲得了共識。

數據科學家：他們是大數據中的領導者。其中的許多人都曾從事過數學或傳統統計學方面的研究，擁有人工智能、自然語言處理或數據管理方面的教育背景。

數據架構師：他們是擅長處理散亂數據、未定義數據的程序員。其中的許多人都擁有傳統編程或商業智能的教育背景，并且非常熟悉統計程序。

數據可視化人員：他們屬于技術人員，職責是通過分析將數據轉化為公司能夠使用的信息。他們需要能夠理解公司所有部門，并與他們進行溝通。

數據調整代理人：其職責是根據數據分析推動內部運作和處理程序進行調整。其中的許多人都有Six Sigma的教育背景，并有把行話翻譯成其他人能夠理解的術語的溝通能力。

數據工程師/操作人員：他們是大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者。開發出可根據公司需要進行分析和提供數據的架構。同時還需確保系統能夠平穩運行。

強烈的好奇心是必殺技

其實，最重要的資質并不是學位、大學文憑或任職經歷和職稱，而是一些軟實力，譬如好奇心、與非技術人員溝通的能力、堅韌不拔的性格和對創新的不懈追求。

“杰出的員工都有一顆強烈的好奇心。”分險投資公司Greylock Partners的數據科學家D.J.Patil表示，與大學文憑相比，好奇心和創造力更為重要。“大數據人才必須要涉足多個領域，能夠將一個領域內的想法應用到另一個領域中，此外還必須要能適應模棱兩可的東西。”

以Cloudera公司的Wills為例，他是通過一個迂回的方式成為數據科學家的。Wills本科畢業于杜克大學數學專業，并取得了學士學位，畢業后通過半工半讀的方式在德克薩斯大學取得了碩士學位。期間，他曾經在多家公司工作過。2007年，他休學在谷歌公司工作，在這期間他的工作崗位是統計員。在跳槽至Cloudera公司成為數據科學家前，Wills一直是一名軟件工程師。他說：“大數據專業人員可能并不是世界上最好的軟件工程師，也不是世界上最好的統計員，但是他們擁有與這兩個行業人員溝通的技能，能夠在營銷團隊和高級主管之間進行溝通，他們最大的技能是在公司中發揮‘膠水’的作用。”

為了調查大數據專業人員的成長途徑，IIA和Talent Analytics公司近期發起了一項網上投票，旨在調查大數據專業人員的技能、受教育程度和他們的情感與性格。Talent Analytics的Roberts稱：“在一些調查案例中，員工與生俱來的性格，如好奇心，可能比他們在IT、IS、CS等方面的受教育程度更能預測他們的工作業績。”

冷靜的性格和嚴謹的態度

IIA認為，數據科學受到三個方面的支撐：技術(IT、系統、硬件和軟件)、數量(統計、數學、建模、算法)和業務(所從事領域內的相關知識)。“我所看到的專業人員都是在第二個方面取得成功的人。雖然他們通曉技術，但是他們并不會運用技術，他們需要依靠IT部門為他們提供工具。”IIA相關人士表示。

“大數據還需要一個嚴謹的態度。”Wills說，“當我們在談論大數據科學時，實際上是在談論一個由經驗推動的程序，常常需要嘗試大量不同的事情，必須要以平靜的心態來看待失敗，所以做這類工作的員工需要有冷靜的性格。”

在招聘經理人時，一旦發現了這類人選，公司往往愿意對他們進行培訓，讓他們勝任大數據中的角色。Patil稱：“在LinkedIn里，我們很大程度上是自己培訓自己，因為許多事情都是開放的。”他認為大多數公司也都能夠這么做，“如果員工擁有合適的性格，便可以選擇他們。”

在員工方面，部分IT員工喜歡自己的工作更具創新力，為此他們可能愿意選擇大數據作為自己的職業生涯規劃。Sacheti稱，如果一名IT員工處事靈活，愿意學習新的工具，并且擁有一些藝術家的氣質，那么他會選擇數據架構，甚至是數據可視化這一領域。

所以，對于那些喜歡把握機會展示自己創造力的IT員工來說，大數據職業生涯具有潛在的吸引力。