大數據人才類別研究

高全義 陳加洲 王樂樂

摘 ?要：大數據價值的挖掘離不開大數據人才。由于大數據的復雜性和涉及學科、行業的多樣性，單憑技術型的人才難以應對復雜多樣的工作。培養不同專業或知識背景的大數據人才迫在眉睫。已有文獻缺少對大數據人才類別的系統研究。本文總體上將大數據人才分為技術、應用、安全、管理和領軍人才5類，并依據不同工作內容進一步對五類大數據人才進行了細分，最后共得到22類大數據人才。期望能為大數據人才的選拔、培養和管理等工作提供借鑒。

關鍵詞：大數據;人才;類別

中圖分類號：TP3-05 ? ? 文獻標識碼：A

Abstract：The mining of big data values is inseparable from big data talents.Due to the complexity of big data and the diversity of disciplines and industries，it is difficult for technical talents to cope with complex and diverse work.It is extremely urgent to train big data talents with different professional or knowledge backgrounds.There is a lack of systematic research on the big data talent category.In this paper，big data talents are divided into five categories：technology，application，security，management and leading talents.According to different work contents，five types of big data talents are further subdivided，and finally 22 types of big data talents are obtained.It is expected to provide reference for the selection，training and management of big data talents.

Keywords：big data;talent;category

1 ? 引言（Introduction）

目前，企業和學術界沒有對大數據形成公認、準確的定義[1]，主要是通過對大數據的關鍵性特征來解釋大數據的概念，如大數據的5V特征，Volume、Variety、Velocity、Value、Veracity[2，3]，但大數據的特征不固定于這五個方面，隨著對大數據認識的加深大數據的特征也會不斷調整、增加。由于大數據是個復合型新生事物，包含了大數據技術、應用、安全、管理等諸多內容。大數據涉及諸多理論知識和實踐技能，且個體需要有新的數據意識、大數據思維和良好的品格等，這使得獨立個體想要滿足全部要求顯得尤其困難。已有文獻中對大數據人才的研究主要集中在高等院校大數據人才如何培養的問題上，如培養模式，課程體系等等，這使得我們思考：大數據人才培養的僅需解決這些問題嗎？在上述大數據人才面臨的挑戰下，有沒有其他方法彌補大數據人才綜合素質不足？

2 ? 現實要求（Realistic requirements）

大數據產業的發展和大數據應用需求的滿足離不開大數據人才。大數據人才對企業大數據業務的發展至關重要，如大數據應用研發工程師解決負責大數據平臺的搭建和應用平臺的開發，數據分析師、數據科學家能夠將企業匯聚的數據進行處理，挖掘與企業業務有直接、間接聯系的信息，為企業創造巨大的效益。通過大數據的挖掘服務，工業、農業、交通運輸業和建筑業在生產效率提升、能源消耗降低上效果明顯，對GDP的貢獻較大。但是，目前我國大數據人才的缺口較大：據統計，2016年我國大數據人才僅為46萬，人才缺口達150萬，且人才的區域和行業分布不均衡問題突出[4]。在大數據人才絕對數量缺乏的同時，大數據人才的素質問題也是一大困惑，通過較高級別認證，但能力低下的工程師較多。大數據人才的缺乏引起了國家和社會的關注與重視，2016年北京大學等三所高校作為第一批高校獲批“數據科學與大數據技術”專業，后續又有第二批和第三批共300多所高校設立大數據專業[5]，同時，各類機構也相繼推出大數據培訓課程。大數據人才的培養逐步受到重視并走向規范化。但是由于目前大數據培養理念和培養模式的不成熟、不健全，培育精通多個領域的大數據復合型人才較為困難。解決這個問題的核心在于培養互補的人才，重要的是知識技能等素質的互補。因此，我們認為對大數據人才類別的深入研究對于解決目前素質不足具有重要的意義。

分工合作可以產生1+1>2的效果，大數據人才從事的工作范圍廣、工作任務多樣。在從大數據的產生到應用的不同環節，需要一批各有所長的大數據人才來推動大數據產業的發展。因此，建設不同類別的大數據人才顯得十分必要。按照傳統對人才劃分的方式，可分為大數據技術人才和大數據應用人才，這種劃分是站在大數據技術開發和大數據技術應用的角度對大數據人才進行的區分。雖然這種劃分能從工作內容的性質上對人才進行歸類，但這種劃分的缺點也是不容忽視的：（1）對人才的劃分過于粗略，針對性不足;（2）沒有從多個角度考慮人才的不同角色;（3）不利于大數據人才的培養。大數據人才的培養必須從多個角度出發，考慮多個類別人才的培養。所以，除了上述簡單的二分法，還應考慮以下方面：在大數據領域，一個比較重要的問題就是數據安全問題，因此大數據安全人才應該是人才培養中的一類重要人才。此外，大數據人才價值的發揮離不開良好的環境氛圍，優秀的管理人才正是這種環境的主導方。產業或領域的發展需要領路者或帶領人，這就需要領軍人才帶著團隊進行先試，走在技術研發的前沿。

3 ?大數據人才的類別（Classification of big data talents）

大數據的主要特征除了數據量至少要大于PB[6]（1PB=1048576GB）和數據類型多樣化（量數和據數[7]）外，更重要的一點是來源的多樣化特征，如圖1所示。由于大數據的多樣化來源，單靠專業的技術人才無法處理業務需求，需要培養多個類別的大數據人才作為支撐挖掘大數據的價值。基于上述分析，對大數據人才應類別的討論應從技術、應用、安全、管理和領軍人才五個方面展開分析。圖1描述的是不同行業或領域的大數據，這些行業正在或已經產生了大數據，而這些行業大數據的綜合才是真正的大數據。由于大數據的復雜性，單憑個人或技術人才難以挖掘其價值。因此，在圖的下方列出了本文所分的五個人才類別。大數據技術人才是價值挖掘的原始動力，大數據安全和管理人才是價值挖掘的保障，大數據應用人才是價值挖掘的實現者，大數據領軍人才是價值挖掘的領路人。

3.1 ? 大數據技術人才

技術人才是指掌握和應用一種或多種大數據技術來完成工作任務的專業人才。按照掌握的技術類型不同，可以把大數據專業技術人才劃分為大數據規劃師、大數據工程師、大數據架構師、大數據分析師、大數據科學家。大數據規劃師是在行業領域內對大數據業務中涉及大數據技術的有關問題進行規劃的專業技術人才，是發現、認識、研究業務中涉及大數據問題本質并針對性地制定大數據實施方案的技術性人才。大數據工程師是實現和完成大數據方案的專業技術人員，是從事大數據方案操作、測試、運維、調整、管理、評估的人員。大數據架構師則是設計、組合、搭建各種平臺架構的技術人員，即對大數據文件系統層、數據存儲層、資源管理器和資源協調器層、計算框架層、數據分析層、數據集成層、操作框架層等大數據平臺進行設計、組合、搭建，以確保大數據方案可以實施。大數據分析師是基于各種分析手段對交通大數據進行科學分析、挖掘、展現并用于決策支持的技術人員。大數據科學家是能夠利用數據作為資源，具有數據分析能力，精通各類算法，能夠直接處理數據并創造附加價值的人才，是具備從大數據里掘金的能力，能對所在行業大數據進行科學決策和預測的高級技術人才。

3.2 ? 大數據應用人才

應用人才的應用要素或目的主要有知識、技術、技能、開發、經營、發明和創造，按應用人才不同的應用要素或目的，可以將應用人才分為發明應用人才、知識應用人才、技術應用人才、技能應用人才（工匠）以及經營應用人才5個應用人才類別[8]。發明應用人才是指針對交通大數據業務提供的更為節省人力、更為高效的新設備、新技術或新方法。知識應用人才更偏重于對大數據知識的深度掌握和交通業務的熟知，其主要工作是運用所學大數據技術原理構思、設計為交通行業所用的大數據設備、系統等的方案與規劃;技術應用人才介于知識應用人才和技能應用人才之間，是將方案與規劃轉化為實際可用的大數據設備、系統等;技能應用人才對實際生產或服務能力的要求更高，在交通行業表現為對設備或系統的運行和各功能的熟練操作;經營應用人才承擔著給技能人才生產的產品或提供的服務尋找需求市場的責任。

3.3 ? 大數據安全人才

大數據安全人才是指基于不同的大數據安全需求類別而劃分的大數據安全人才類別。據此，安全人才可劃分為大數據平臺安全人才、數據安全人才、隱私安全人才三個安全人才類別[9，10]。大數據平臺安全人才是對大數據平臺傳輸、存儲、運算等資源和功能的安全進行維護、保證大數據平臺運行安全的人才。數據安全人才是指掌握數據的分類分級、元數據管理、質量管理、數據加密、數據隔離、防泄漏、追蹤溯源、數據銷毀等內容的人才。隱私安全人才是指能應用去標識化、匿名化、密文計算等技術保障個人數據在平臺上處理、流轉過程中不泄露個人隱私的人才[11]。

3.4 ? 大數據管理人才

大數據管理人才是指按管理人才所處單位的大數據業務或工作性質的不同而對管理人才進行的劃分。主要是交通大數據的規劃、建設、開發、運維、應用、決策和預測等從無到有的不同工作環節。主要有大數據規劃管理人才、大數據建設管理人才、大數據開發管理人才、大數據運維管理人才、大數據應用管理人才、大數據決策管理人才、大數據預測管理人才。這些大數據管理人才的本質是懂大數據的管理人才。

3.5 ? 大數據領軍人才

領軍人才是指在大數據理論和技術方面居于行業領先或緊跟國際水平，具備優秀團隊的協調與領導能力，擔任過國家重要科研基金項目和重大工程的負責人職務、引領整個領域或行業發展的專家[12]。大數據領軍人才分為從事基礎研究大數據領軍科學家、行業大數據人才（如交通大數據領軍人才）[13]。

4 ? 結論（Conclusion）

依據目前大數據發展對人才的要求，對大數據人才的類別進行了分析。文章第一步梳理出了5個主要的大數據人才類別，第二步分別根據每類人才的概念進行了細分，對每類人才的工作重點進行了論述。對我國大數據人才的類別進行了系統、詳細的分析，區分了技術人才和應用人才類別，論述大數據安全人才、管理人才和領軍人才在行業的發展中的重要地位。從多個角度考慮了大數據人才的劃分，對大數據人才的任務做了較為明確的論述。此外，由于大數據人才的培養剛剛開始，各類大數據人才的培養還未成熟，本文只是對大數據人才的不同類別進行初步探討，有關大數據人才類別的諸多問題還待更為詳細的研究。

參考文獻（References）

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[5] 機器之心.教育部最新：283所高校獲批數據科學與大數據專業（附完整名單+公益計劃）[EB/OL].2018，https：//www.jiqizhixin.com/articles，2018-03-23-3.

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[13] 李燕.我國科技創新領軍人才的過去、現在與未來[J].中國人力資源開發，2015（21）：65-71.

作者簡介：

高全義（1996-），男，碩士生.研究領域：數據科學人才培養，開發與管理.

陳加洲（1963-），男，博士，教授.研究領域：數據科學人才培養，開發與管理.

王樂樂（1992-），男，博士生.研究領域：組織行為與人力資源管理.