大數據專業人才社會需求分析及人才培養策略

呂英杰，脫 虹，翟 浩，張 艷

(北京化工大學 經濟管理學院，北京 100029)

隨著我國信息化產業的快速發展，大數據相關技術在各領域的應用得到了廣泛的關注[1]，例如金融大數據、商業大數據、網絡輿情大數據及醫療與健康大數據等。隨著各行各業數據資源的極大豐富及大數據技術的不斷發展，大數據相關產業迎來了空前的發展機遇。近年來對大數據人才的培養和市場需求引起了社會的高度關注，眾多學者在這方面開展了深入探討。例如夏火松等[2]對大數據學術研究與人才需求的關系開展了深入研究，周耀林等[3]對大數據時代下人才培養提出了寶貴建議，謝然[4]通過分析大數據時代人才的重要性及目前的人才缺乏現狀，提出校企聯合的人才培養模式，陳憲宇[5]分析了企業對大數據人才的重視及崗位的設立情況，夏大文等[6]提出大數據人才的市場需求巨大，并對現有人才培養模式進行分析，馬海群等[7]提出7 類大數據人才的需求及培養建議。以上文獻均指出，我國大數據相關專業人才需求量巨大，在專業人才培養方面需要社會和學界更多的關注。

目前大部分研究集中在大數據相關專業的課程建設、課堂教學和實踐能力培養等人才培養模式方面的理論探討[8]，但很少從實際的社會需求角度來明確辦學定位和調整培養目標，不管是從時間還是經驗看，目前國內培養大數據相關專業人才的院校都尚處于起步階段，學校教育與大數據市場需求脫節嚴重。面對當前對大數據人才巨大的需求量缺口，現有研究尚缺乏針對我國大數據相關人才市場的需求分析，尤其是就業市場對大數據相關的各級各類人才的需求情況等數據分析尚處于空白。

由于與大數據專業相關的行業領域眾多，職位和崗位類別也各不相同，很難通過傳統的問卷調查或訪談等方式對市場的需求現狀有一個全面準確的認識。因此，本文采取實證研究的方法，在招聘網站獲取對大數據相關人才的招聘信息，對其進行深入的定量分析，以便對國內大數據人才需求現狀進行有效的評估，研究結果也可以為高校新開設的大數據相關專業的人才培養方案制定和培養模式改革提供重要的參考價值。

一、大數據專業人才的社會需求分析

本文通過從招聘網站中獲取企業對大數據專業人才的需求信息，選取了國內目前規模和影響力較大且職位種類非常齊全的智聯招聘作為研究對象，通過關鍵詞“大數據”進行職位模糊搜索，并選取工作地點位于智聯招聘網站列出的重要城市及部分發展潛力強勁的32 座城市的招聘信息作為數據來源，通過編寫網絡爬蟲程序，得到這些目標城市在2021 年4 月發布的職位信息，信息內容包括企業所處行業、工作地點、崗位需求等招聘需求說明，以及對應聘者的工作經驗、學歷等應聘資質要求，最終獲取“大數據”職位相關的招聘信息共6 135 條。

對大數據人才的社會需求進行統計分析，主要從就業環境和崗位需求兩方面選取分析指標。就業環境方面的因素包括：(1)所在城市等級。不同等級的城市會因其經濟規模和產業結構等差異對大數據人才的需求也會存在明顯差異(圖1)。(2)企業性質。事業單位、國有企業和民營企業等不同類型的企業對大數據相關人才的需求程度也存在明顯差異(圖2)。崗位需求方面的因素包括崗位類別。大數據專業相關的崗位較多，大致可分為大數據系統開發與維護、應用開發和數據分析等幾類，社會需求也存在一定差異(圖3)。

圖1 不同城市等級的招聘信息分布

圖2 不同城市等級的招聘崗位類別分析

圖3 不同職位的招聘信息分布

由圖1 可以看出一線、二線城市對大數據人才的需求量巨大，其中一線城市需求要大于二線城市和三線及以下城市，相對而言，三線及以下城市的需求量明顯不足。表明大數據相關行業在我國各個區域的發展程度不均衡，一二線城市有著更廣袤和更活躍的互聯網生態，相應的對大數據相關的人才需求也更高，大數據人才處于一二線城市預計會有更好就業發展空間。相對而言，在三線及以下城市中，大數據專業人才較難獲得充分的就業發展空間。

從圖2 中看到，民營企業對大數據人才的需求在各種城市都是最為旺盛的，這說明民營企業緊跟著新興產業發展的潮流，及時融入互聯網生態圈，在“互聯網+”時代展現出蓬勃的發展活力，有著旺盛的人才需求。對比之下，國有企業對大數據人才的需求則稍顯不足，而事業單位的需求差距更加明顯。一方面這與各個行業吸納的就業人口總量有關，另一方面也反映出相當數量的國有企業和事業單位對大數據的價值認識不足，在充分利用大數據提升業務效率和管理決策方面還有待進一步加強。

由圖3 可知，大數據人才需求廣泛分布于各種類型的就業崗位，說明大數據相關就業市場多元化程度較高。具體來看，技術開發類崗位及設計分析類崗位中占比很大，相比之下在營銷服務類、運營管理類及教育科研類的崗位市場需求中占比較小。反映出目前大數據人才需求主要集中在系統架構開發、產品項目開發等業務處理方面，而將大數據技術應用于數據分析提供決策支持方面的需求卻明顯不足，這也表明目前大數據產業尚處于發展的初期階段，在今后滿足企事業單位的基本業務處理需求后，數據分析應用型人才市場必將迎來爆發式增長。

二、大數據人才需求的影響因素

大數據人才的社會需求，除了上述城市等級、企業性質及崗位類別等因素之外，還與人才自身的任職資質有密切關系，比如應聘者的學歷，都是影響大數據人才社會需求的重要因素。因此，本文采用相關性分析方法從就業環境、崗位需求及用人條件等三個方面討論大數據人才需求的影響因素。

由表1 可以看出，學歷與城市等級之間都具有顯著的正相關性，說明發達城市對學歷較高的大數據人才有更旺盛的社會需求。從企業性質看，國企更偏好較高學歷的大數據人才，而民營企業對大數據人才的需求主要集中在一二線等發達城市，體現了民營企業只有在經濟發達地區在新興產業發展上會更具活力。

表1 大數據人才需求因素之間的相關性分析

從崗位需求來看，不同崗位對大數據人才的學歷偏好具有明顯差異，其中技術開發類崗位對學歷要求較高而營銷服務崗對學歷要求較低。從城市等級來看，只有教育科研類崗位更偏好于一二線等發達城市，其他崗位則無地域方面的顯著差異。從企業類型上看，民營企業更偏好于招聘技術開發類和營銷服務類崗位的大數據人才，而國有企業則更傾向于招聘分析設計類的大數據人才，事業單位則沒有表現出明顯的崗位偏好。

三、面向社會需求的大數據人才培養模式探索

為應對目前國內大數據人才的迫切需求，近年來各高校都加大了大數據人才的培養力度，紛紛新增了數據科學與大數據技術、大數據管理與應用、人工智能等大數據相關專業，也是近年來新增備案專業最多的熱門專業。雖然大數據人才培養的重要性已成為共識，但如何進行培養以滿足社會需要卻仍處于不斷摸索之中。一方面，由于大數據專業屬于新興學科，可供借鑒的歷史經驗較少，并且大數據技術和行業應用還處于高速發展和不斷快速革新的階段，許多高校對于大數據人才培養還沒有形成一套成熟的方案，在培養目標、師資隊伍、教材建設和培養方案等各方面都存在諸多挑戰。另一方面，大數據技術及其應用涉及到多學科的有機融合，不但涵蓋了計算機科學與技術、數學和統計學等學科領域的交叉融合知識，在應用于具體行業時，還需要與相應的各行業領域的專業知識進行深度融合，既包括生物醫學、環境科學等自然科學也包括經濟學、管理學等人文社會科學，因此可以看出大數據人才的培養具有非常鮮明的復合性和跨學科性，這也給人才培養提出了更高的挑戰。

因此，能夠更準確及時全面地了解社會對大數據人才的真實需求，就可以在人才培養目標與定位、專業方向設置、培養方案與培養模式和師資建設等各方面深化改革，使人才培養質量更能全面貼合社會需求，避免人才培養和社會需求“兩張皮”現象，實現大數據人才供需雙方的無縫對接。探索以需求為導向的大數據人才培養模式變革，具體可以從以下幾個方面入手。

(一)面向不同層次需求對人才培養目標進行分層定位

從就業市場反映的社會需求來看，發達城市對學歷較高的大數據人才有更旺盛的社會需求，不同崗位對大數據人才的學歷偏好也具有明顯差異，例如技術開發類崗位對學歷要求較高而營銷服務崗對學歷要求較低。這充分體現出目前我國大數據人才結構不合理，分布也不均衡。雖然大部分需求以中低端的應用型人才為主，但具有較高學歷的大數據人才數量稀缺，尤其是缺少數據挖掘分析師、數據科學家等高端人才，這就要求高校構建面向不同層次需求的分層定位人才培養體系。對于雙一流建設高校等國內高水平本科院校，在人才培養目標定位上要緊跟大數據技術發展國際前沿甚至引領大數據理論和應用創新，在大數據系統架構、大數據軟件研發、數據挖掘分析及大數據模型構建等大數據前沿技術領域培養中高端大數據技術人才，此外，也需要面向專業業務領域，包括金融、交通、醫療等大數據重點應用領域培養多學科交叉融合的復合型人才，以及相關領域的大數據高級管理人才。而對于廣大高職院校及應用型為主的地方普通本科院校，則應該以培養大數據應用型人才為導向，要求培養的畢業生能夠對接產業需求，對接職業崗位標準，以培養初中級工程師、大數據采集專員、大數據存儲與分析處理工程師和大數據平臺運維工程師等中低級大數據崗位為主要目標來制定培養方案。各種類型高校對大數據人才分層培養的清晰定位，有利于滿足社會對于大數據人才各個層面上的需求。

(二)適應區域發展需求的人才培養機制

從社會需求來看，一二線城市對大數據人才的需求量巨大，其中一線城市需求要明顯大于二線城市和三線及以下城市，相對而言，三線及以下城市的需求量明顯不足，表明大數據相關行業在我國各個區域的發展程度并不均衡。這就需要高校在培養大數據相關專業人才方面，要主動對接區域經濟發展需要，提高大數據專業人才的區域差異化競爭力。包括積極響應區域發展戰略、深入調研本地區大數據相關產業發展優勢，圍繞當地特色及支柱產業構建產教融合的大數據人才培養機制。

(三)面向行業需求的特色人才培養體系

從就業市場的需求可以看到，大數據人才廣泛分布于各行各業的就業崗位，不同行業和崗位對大數據人才的知識、能力和素質往往具有不同的要求，高校在設計人才培養思路時需要積極探索以行業需求能力為導向的人才培養體系。如果以從事高等教育和科研行業的高層次人才崗位為目標，就需要以培養數據科學家為人才定位的理論型人才，在培養體系中要加強數據科學理論的學習，同時還需培養對大數據技術、方法及工具的創新能力，并為后續攻讀碩博研究生繼續深造打下堅實基礎。如果以培養各行業數據分析師為目標，則需要加強大數據管理與應用能力的培養，尤其是加強大數據分析技能，并引導學生廣泛涉獵不同學科領域的專業知識及經濟管理等人文社科知識，提高學生利用大數據進行問題分析及管理決策的能力。如果主要從事行業內的技術崗位工作，則需要重點培養對大數據進行基本操作的能力，包括數據的獲取、處理、儲存和提取等，各行業對此類大數據人才需求量較大且技術能力水平要求相對較低，需要高校重點培養學生的計算機程序設計和軟件開發應用能力，通過校企合作和實踐教學等方式，培養學生在大數據工程實踐方面的能力。此外，高校還應該充分發揮自身的學科優勢，尤其是廣大行業特色類高校，比如財經類、外語類、醫學類和化工材料類等行業院校，更應該將大數據技術與自身優勢學科緊密結合，為國家和社會培養行業特色類大數據人才。

(四)對接企業需求的校企合作培養模式

對就業市場的需求分析不但可以使高校明確培養目標、調整人才培養定位，也為開展校企合作、實施產教融合的人才培養模式提供了便利條件。高校可以積極對接大數據相關行業的重點企事業單位，在課程體系建設、實踐能力培養、師資隊伍建設等方面與企業需求有效銜接，培養滿足社會需求的高素質技能型大數據人才。在培養方案制定中，可以深挖企業在大數據應用中的成功經典案例豐富實踐教學內容，充分發揮企業在人才培養定位、課程建設、教學改革等方面的咨詢交流作用。在實踐能力培養中，可以通過合作開發實訓實習項目、共建實習基地、搭建協同育人平臺等多種方式加強大數據人才的實踐能力培養。此外，可以通過校企合作共同培養雙師型教師隊伍，高?？梢砸劳薪逃考案骷壵漠a學合作協同育人平臺加強教師的實踐能力培養，也可以聘請企業中的大數據技術專家擔任兼職教師為學生授課或指導實訓項目，實現大數據人才供需的有效匹配和校企共贏的局面。