大數據是否意味著更多的就業機會
據麥肯錫咨詢公司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14萬至19萬的人才缺口;在“能夠分析數據幫助公司做出商業決策”方面將面臨150萬的人才缺口。
市場觀察人士稱，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。研究機構國際數據分析研究所(IIA)首席執行官Jack Phillips稱：“排名第一的企業需求是招聘到能夠通過數據的使用和分析獲得競爭優勢的人才。這一點是毫無疑問的?！?/span>
那么“大數據人才”具體是指什么呢?這些職位都是什么?他們需要什么樣的技能呢?從事大數據工作的人需要什么樣的教育背景呢?為此，美國計算機世界網站對這一新興領域內的杰出代表人物進行了專訪。
相關技能
曾經出任瑞銀財富管理公司商業風險與分析總監的Sandeep Sacheti稱：“現在對‘大數據專業人員’還沒有一個統一的定義?！?目前Sacheti已跳槽至威科集團，并出任該集團下屬企業法律服務公司客戶洞察與營運績效副總裁。
Sacheti的新職位全部是關于大數據的：利用分析法了解客戶、開發新產品、削減運營成本。在他主管的一個項目中，威科集團為律師事務所提供電子賬單服務的部門正在使用分析法挖掘從客戶那里匯集到的數據(已取得了許可)，以開發新的產品。
為了處理這些大數據工作，Sacheti目前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。
由于不同的人會使用不同的技能，因此目前這些職位還沒有一個標準的稱謂。Robert Half Technology公司高級執行董事John Reed稱，同一個職位在一家公司里可能被稱為數據分析師，但是在另一家公司里可能并不叫數據分析師。有的大數據職位的稱謂就像Sacheti給出的職位名稱那樣，職位的稱謂中既沒有“大”這個字也沒有“數據”這一詞。
Phillips稱，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?！半S后，他們會中止這些話題轉而詢問‘等一下，我怎么才能知道我正尋找什么?’”
Talent Analytics 公司首席執行官Greta Roberts稱：“每個人都會問，你是如何鑒別這些人的?你關注的是哪些技能?他們需要擁有什么樣的學位?”
Phillips 和Roberts都表示，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。
必須要有強烈的好奇心
Cloudera公司的數據科學高級總監Josh Wills稱，在尋求大數據人才的同時，公司還開始大量招聘應用開發員和軟件工程師，而不是IT運作人員。
這并不是說在大數據中不再需要IT運作人員。畢竟，要由他們構建基礎設施，建立大數據系統。風險投資公司Greylock Partners的數據科學家D.J. Patil 稱：“這是Hadoop人員的領域?！?/span>
“如果沒有這些員工，你根本沒辦法做任何事情。他們構建了一個令人難以置信的基礎設施，但是他們不必做任何分析?！彼赋?，通過傳統的培訓或是自學，IT員工能夠輕而易舉地快速掌握Hadoop技能。主要Hadoop廠商中的培訓項目已經證明了許多IT員工能夠通過這一途徑掌握相關的技能。
也就是說，大數據中的許多職位需要編程知識和應用開發能力，需要知道如何滿足業務需求。
最重要的資質并不是學位、大學文憑，任職經歷和職稱。而是一些軟實力：好奇心、與非技術人員溝通的能力、堅忍不拔的性格和對創新的不懈追求。
Patil 稱：“杰出的員工都有一顆強烈的好奇心?！?Patil與Cloudera創始人Jeff Hammerbacher一起被《福布斯》雜志稱為“數據科學家”。Patil在LinkedIn任職期間曾經被任命為數據產品總監、首席研究員和首席安全官，幫助組建了數據研究團隊，幫助制訂了相關策略。
Patil為應用數學博士。Sacheti為農業及資源經濟學博士。對此，Patil表示，與大學文憑相比，好奇心和創造力更為重要?！按髷祿瞬疟仨氁孀愣鄠€領域，能夠將一個領域內的想法應用到另一個領域中，此外還必須要能夠適應模棱兩可的東西?！?/span>
Cloudera的Wills則是通過一個迂回的方式成為數據科學家的。Wills本科階段在杜克大學學習的是數學專業，并取得了學士學位。畢業后，Wills通過半工半學的方式在得克薩斯大學取得了碩士學位。期間，Wills曾經在多家公司工作過。在2007年，他還曾經休學為谷歌公司工作過。在谷歌工作期間，Wills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已經成長為了一名軟件工程師。
總之，大數據專業人員看似在許多崗位上工作，并且每一個崗位都不精通。他稱：“每名大數據專業人員可能并不是世界最好的軟件工程師，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’一樣的作用，而許多公司都需要他們?！?/span>
“許多大數據人才都了解IT、軟件研發、應用研發和分析學?！?Wills認為這類員工在公司中的作用將日益突顯?！拔艺J為公司可以利用這類員工實現價值轉移?！?/span>
Sacheti也在尋找這類大數據人才。他稱：“我們發現有許多人擅長學習新技能，愿意進行反復設計和敏銳思考?！?/span>
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，以及他們的情感與性格。結果預計將在年底揭曉，屆時人力資源專員將需要付費瀏覽。
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?！?/span>
目標：冷靜的性格和嚴謹的態度
直到近年來，IT部門才開始關注員工的創造力、好奇心和溝通能力，而這可能也是為什么大多數公司不讓他們的IT員工主導大數據項目的原因。
Phillips表示，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)?！拔宜吹降膶I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?！?/span>
Wills認為，大數據還需要一個嚴謹的態度。他解釋稱：“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。你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。你需要做這類工作的員工有著冷靜的性格?！?/span>
市場研究機構Forrester Research 的首席分析師Brian Hopkins稱，他們需要能夠快速的調整自己的假設和解決問題的辦法?！澳悴荒軐⒆约合拗圃谝粋€計劃中，而是需要適應在有著多個計劃或沒有計劃的環境中工作?！?/span>
他稱，這是一個與大多數IT員工所習慣的模式完全不同的運作模式。Hopkins 稱：“來自龐大的企業IT商店的IT員工可能會對他們做事麻利、行動迅速和處理靈活而感到不適應?！?/span>
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?！彼J為大多數公司也都能夠這么做，“如果他們擁有合適的性格，那么你可以選擇他們?！?/span>
在員工方面，部分IT員工喜歡自己的工作更具創新力，為此他們可能愿意轉而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。
對于那些喜歡把握機會展示自己創造力的IT員工來說，大數據職業生涯也具有潛在的吸引力。
大數據的技能與職位
大數據中沒有我們常見的職位，甚至沒有從業資格標準，人們難以知道是什么因素讓一部分人適合從事大數據工作。通過對大數據專家和招聘人員的采訪，我們試著列出了大數據中一些最常見的職位和所需要的技能。
數據科學家：他們是大數據中的領導者。這一職位的角色與麥肯錫咨詢公司報告中的“深度分析人才”十分相似。一些公司還為數據科學家設立了高級管理員的職位。其中的許多人都曾經從事過數學或傳統統計學方面的研究。還有一部分人擁有人工智能、自然言語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、各類不相干的數據、未定義數據和模棱兩可數據的程序員。數據架構師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。為了能夠用新的方式駕馭數據，提供新的深層次見解，他們需要擁有創造力和堅忍不拔的性格。
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。他們分析數據，然后用常人能夠理解的語言表述出這些數據所蘊含的信息，以及它們對公司的影響。數據可視化人員需要能夠理解公司所有部門，包括高級主管的意思，并能夠與他們進行溝通。
數據調整代理人：數據調整代理人的職責是根據數據分析推動內部運作和處理程序進行調整。他們中的許多人都擁有Six Sigma的教育背景，并且擁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。他們開發出了可根據公司需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。
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