
用數(shù)據(jù)講故事的黃金時(shí)代 數(shù)據(jù)人才不可或缺
不管是從商業(yè)還是政府大數(shù)據(jù)的角度來說,中國都已經(jīng)成為名副其實(shí)的“數(shù)據(jù)大國”。到2020年,中國的全球數(shù)據(jù)占比將達(dá)到18%,超越美國成為世界第一。但數(shù)據(jù)大國不等于數(shù)據(jù)強(qiáng)國。數(shù)據(jù)強(qiáng)國最重要的標(biāo)志不是數(shù)據(jù)擁有量,而是使數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的處理和分析能力。
因而,在組織使用數(shù)據(jù)來做出更好的業(yè)務(wù)決策的過程中,數(shù)據(jù)工程師將是不可或缺的一部分。2013 至 2015 年間,數(shù)據(jù)工程師的數(shù)量增加了一倍以上。截至 2017 年 10 月,LinkedIn 招聘信息中有超過 2500 個(gè) “數(shù)據(jù)工程師” 的空缺職位,反映出該專業(yè)的需求持續(xù)增長。
那么這個(gè)角色的職責(zé)是什么,又為何如此重要?數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)以一種可用于提供見解和決策的方式,從業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)速率和存儲(chǔ)容量的增長,既掌握技術(shù)知識,又了解業(yè)務(wù)需求的人員開始變得越來越重要。數(shù)據(jù)工程師一職需要獨(dú)特的技能組合。他/她不僅需要了解后端、數(shù)據(jù)的內(nèi)容以及數(shù)據(jù)如何為業(yè)務(wù)用戶提供服務(wù),還需要開發(fā)技術(shù)解決方案以使數(shù)據(jù)便于使用。
用 Tableau 的資深招聘人員 Michael Ashe 的話來說,“我不是新手。我從事技術(shù)招聘工作已經(jīng)超過 17 年。數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)容量的持續(xù)增長不足為奇,我親眼目睹這一切發(fā)生巨大的飛躍。數(shù)據(jù)總是需要調(diào)整。企業(yè)需要這一角色。他們需要深入了解特定數(shù)據(jù)以做出業(yè)務(wù)決策。作為企業(yè)的重要角色,數(shù)據(jù)工程師的需求絕對會(huì)繼續(xù)增加?!?
除此之外,由于數(shù)據(jù)處理是一個(gè)多層次的過程,每一個(gè)層次都需要不同的技能。因此除了“數(shù)據(jù)工程師”之類負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備的工作人員以外,具有決策能力的首席信息官也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)強(qiáng)國不可缺少的助力之一。
數(shù)據(jù)和分析正在成為每個(gè)組織的核心。這是無可爭辯的。隨著組織的發(fā)展,組織將分析逐步提到更高的戰(zhàn)略地位和責(zé)任水平。過去,大多數(shù)商業(yè)智能工作都被安排給首席信息官 (CIO),負(fù)責(zé)監(jiān)管整個(gè)組織的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、整合和管控情況,并需要提交一致性報(bào)告。這使得 BI 計(jì)劃(數(shù)據(jù)管控、建立分析模型等)與 CIO 職權(quán)范圍內(nèi)的其他策略計(jì)劃(如 IT 架構(gòu)、系統(tǒng)安全或網(wǎng)絡(luò)策略)互相競爭,并會(huì)時(shí)常抑制 BI 的成功和影響。
在某些情況下,由于獲取見解的速度與數(shù)據(jù)的安全性和管控之間存在矛盾,CIO 和業(yè)務(wù)人員之間也會(huì)產(chǎn)生隔閡。為了通過分析投資從數(shù)據(jù)中獲得可操作性的見解,組織越發(fā)意識到需要建立高管問責(zé)制以創(chuàng)建分析文化。對于越來越多的組織而言,此問題的答案是任命首席數(shù)據(jù)官 (CDO) 或首席分析官 (CAO) 引導(dǎo)業(yè)務(wù)流程變革,克服文化障礙,并向組織各級傳達(dá)分析的價(jià)值。這可以讓 CIO 將戰(zhàn)略重點(diǎn)更多的放到數(shù)據(jù)安全性等方面。
如今,組織紛紛任命 CDO 和/或 CAO 來負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)影響和改進(jìn)成果,這一事實(shí)也體現(xiàn)了現(xiàn)代組織中數(shù)據(jù)和分析的戰(zhàn)略價(jià)值。高級主管們現(xiàn)在對于如何部署分析策略有了積極主動(dòng)的對話。CDO 不再等待特定報(bào)告的請求,而是問:“我們?nèi)绾晤A(yù)測或快速適應(yīng)業(yè)務(wù)請求?”
為了最有效地在高管崗位下構(gòu)建高效團(tuán)隊(duì),組織正在投入更多資金和資源。據(jù) Gartner 統(tǒng)計(jì),80% 的大型企業(yè)將在 2020 年之前全面落實(shí) CDO 辦公室。目前,辦公室中的平均員工人數(shù)是 38 人,但有 66% 的受訪組織預(yù)計(jì)該辦公室的預(yù)算將會(huì)增長。
Tableau的市場情報(bào)總監(jiān) Josh Parenteau 指出,CDO角色的特點(diǎn)是“注重結(jié)果”。他表示:“這不僅僅是將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)倉庫然后希望有人去使用它,數(shù)據(jù)部門負(fù)責(zé)定義使用的含義,并確保您能夠從中獲得價(jià)值?!边@種結(jié)果導(dǎo)向是至關(guān)重要的,特別是其與 Gartner 2016 年 CDO調(diào)查的前三個(gè)目標(biāo)相一致,其中包括更高的客戶親密度、更大的競爭優(yōu)勢和更高的效率。這些目標(biāo)正在推動(dòng)Wells Fargo、IBM、Aetna和Ancestry 等公司落實(shí)CDO制度,旨在將其數(shù)據(jù)策略提升到更高水平,使首席數(shù)據(jù)官在 2018 年成為業(yè)務(wù)的主角。
PwC 最近的一項(xiàng)研究表明,到 2021 年,69%的雇主將要求應(yīng)聘者掌握數(shù)據(jù)科學(xué)和分析技能。2017年Glassdoor提供的報(bào)告稱, “數(shù)據(jù)科學(xué)” 連續(xù)第二年成為 “頂尖職位” 。隨著雇主需求的增加,填補(bǔ)高水平數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺口的緊迫性迫在眉睫,但現(xiàn)實(shí)存在著差距。同一份 PwC報(bào)告中指出,只有23%的大學(xué)畢業(yè)生具備在雇主需求層面上進(jìn)行競爭的必要技能。麻省理工學(xué)院最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),40%的管理人員難以招聘到分析人才。
我國也正面著臨相同的問題:教學(xué)上,缺乏師資;實(shí)踐上,與企業(yè)實(shí)際情況斷軌。針對這一情況,阿里云2015年6月聯(lián)合慧科教育集團(tuán)推出了大學(xué)合作計(jì)劃,計(jì)劃用3年時(shí)間培養(yǎng)5萬數(shù)據(jù)科學(xué)家。除了業(yè)界,國內(nèi)高校也在尋覓解決方法。繼2016年北京大學(xué)、中南大學(xué)、對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)首批設(shè)立大數(shù)據(jù)相關(guān)學(xué)科后,中國人民大學(xué)、北京郵電大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等32所高校成為第二批成功申請 “數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)” 本科新專業(yè)的高校。業(yè)界與學(xué)界的共同努力將為中國迎合大數(shù)據(jù)趨勢提供高級人才保障。
針對大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)方法,清華–青島數(shù)據(jù)科學(xué)研究院執(zhí)行副院長韓亦舜表示,數(shù)據(jù)人才除了需要專業(yè)知識,更需要數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身只是一種處理數(shù)據(jù)的方法,能夠在數(shù)據(jù)思維的指導(dǎo)下,分析數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù)的人才是社會(huì)所需要的。因此,可以說人文學(xué)科和講述故事促進(jìn)了數(shù)據(jù)分析行業(yè)的發(fā)展。更令人驚訝的是,從前專門由 IT 和高級用戶完成的創(chuàng)建分析儀表板等技術(shù)工作,正在被熟悉講述故事技能(一種主要來源于人文學(xué)科的技能組合)的用戶所接管。此外,企業(yè)更重視聘用能夠通過人文學(xué)和說服力(而不僅僅是分析本身)使用數(shù)據(jù)和見解來影響變革和推動(dòng)轉(zhuǎn)型的員工。
隨著技術(shù)平臺變得越來越易于使用,人們對技術(shù)專長的重視程度也有所降低。每個(gè)人都可以輕松處理數(shù)據(jù),無需曾經(jīng)要求的高深技術(shù)技能。擁有更廣泛技能的人員(包括人文學(xué)者)在缺少數(shù)據(jù)工作者的行業(yè)和組織中匯集,并形成影響力。隨著更多的組織將數(shù)據(jù)分析作為業(yè)務(wù)重點(diǎn),這些人文學(xué)科數(shù)據(jù)管理員將幫助公司認(rèn)識到,支持廣大員工自主進(jìn)行數(shù)據(jù)分析會(huì)帶來競爭優(yōu)勢。
雇傭新一代的數(shù)據(jù)工作者已成為大勢所趨。一些技術(shù)型公司由有著人文學(xué)科教育背景的創(chuàng)始人領(lǐng)導(dǎo)或深受其影響。這包括 Slack、LinkedIn、PayPal、Pinterest 和其他幾家高績效技術(shù)公司的創(chuàng)始人和高管。
隨著分析發(fā)展過程中的人文成分增多,科學(xué)成分減少,分析的重點(diǎn)已經(jīng)從簡單的數(shù)據(jù)傳遞轉(zhuǎn)變?yōu)榫闹谱鲾?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型故事,這些故事將無一例外地幫助制定決策。組織以前所未有的規(guī)模積極接納數(shù)據(jù),這種順勢而為意味著要更加強(qiáng)調(diào)講述故事和表述數(shù)據(jù)的重要性。我們正處在講述數(shù)據(jù)故事的黃金時(shí)代,在您的組織中的某處,可能就有數(shù)據(jù)故事講述者正等待著為您揭開下一次重大發(fā)現(xiàn)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10