21世紀什么最貴？人才！
如果非要給這個「人才」加上一個限制，做個更準確的框定，
答案是：「數字化人才」！
數據時代，數字化人才成為了企業紛紛爭奪的「香餑餑」，互聯網大廠又開始招募大量數據類崗位，根據《2020中國數字化人才現狀與展望》報告顯示，數字化人才的需求在不斷增加：
與此同時，數字化人才的崗位薪資也高于普通白領平均薪資，像阿里、騰訊、華為等大廠，給出的年薪甚至接近百萬。
01、新經濟轉型下的數字化人才變局
首先，讓我們來看看什么是數字化人才。
數字化人才，即具備較高信息素養，有效掌握數字化相關專業能力，并將這種能力不可或缺地應用于工作場景的相關人才。
圖源：脈脈發布《2020人才吸引力報告》
值得注意的是，數字化人才不只是技術人才，數字化是賦能全行業，從專業技術到業務應用，再到管理決策，都有數字化的身影。就像互聯網改變每個行業，數字化也在對每個崗位做著革新。
比如下面的數字經濟十大高薪崗位：
圖源：脈脈發布《2020人才吸引力報告》
我們可以發現數據分析、數據安全、算法這樣的崗位躋身十大。數字化人才在各個崗位都開始被需要，數據技能也在各個崗位被需求，你掌握了數據技能，就能輕松找到好工作。
在技能方面，我們還分析了BOSS直聘上3000個數據算法相關崗位，可以看到：
崗位技能要求
算法崗位要求最高的技能就是：深度學習算法、機器學習算法、視覺圖像算法；而最常用的語言Python、C、SQL。
職位描述詞云圖
以上，我們可以看出在企業給出的職位描述里面最強調的點是：算法、數據、項目、經驗、模型。
02、企業急需的數字化人才需要哪些能力
如今，大數據發展日新月異，這無疑對社會生活和經濟發展產生了重大影響。在此過程中，企業數字化轉型的浪潮已經席卷而來。
也就是說，隨著各行業的快速發展，數據的使用已經越來越重要，數據資產已成為企業的重要生產要素。如何管理好數據、應用好數據、挖掘數據價值，已成為一個現代化企業加快業務創新、提高精細化管理和科學決策水平的最重要、最迫切的基礎工作之一。
對于企業而言，當下最關鍵的在于：如何制定行之有效的數據戰略規劃，以及培養企業所需的數字化人才，其中數字化人才是實現企業轉型的關鍵要素。
人才是做好數據各項業務的關鍵
經過幾年的慘痛教育之后，企業的管理者已經認識到單方面依靠外部招聘解決數據人才匱乏問題是不現實的。逐漸重視內部培養人才的重要性。因此，健全數據職能，明確各級領導和部門在全司數據工作職責，以及數據職能部門的組織架構，統籌推動數據變革;補充專業人才，明確定義全行數據治理、大數據應用相關崗位，定義數據專業能力。明確人才招聘、培養、儲配的具體方案。建立起業務、數據、技術相融合的培育體系。
上圖中，紅色部分為企業內部需要構建的數據人才體系包含的模塊。
企業數據團隊的能力范疇需要數據戰略和業務能力兩方面的輸入。首先，在制定數據戰略的過程中一方面需要承接業務戰略，同時也要考慮技術的可實現性;其次，業務能力也雖然承接業務戰略，但是也受當先業務人員能力和已有組織流程的影響。因此數據能力的建設受業務戰略、技術實現、業務人員能力素質、已有業務流程四方面的影響。最近企業的實踐表明，適當超前于業務現狀的數據人員能力建設對整體的業務推進具有積極的作用，但是過度超前的數據人才隊伍，往往造成自身人才隊伍不穩定，難以服務于業務持續優化。
在企業打造數字化人才隊伍時，具體看重個人的哪些能力呢？
根據企業數字化轉型的需求，我們可以把所需人才分為業務域、算法域和技術域這三個領域來分析：
業務域
業務域數據分析人員
- 主要從事產品、營銷、經營、監管等業務。
- 通過設計合理的指標體系診斷業務運營中存在的問題，提出合理化建議，撰寫業務分析報告。
所需技能點：
- 描述性統計
- 相關分析
- 常用的數據分布
分析工具
- SQL
- Excel
- BI
業務域策略優化人員
所需技能點：
編程能力
- SQL、Python
- 數據模型與管理
算法域
算法域算法工程師
所需技能點
算法知識：
技術域
技術域數據工程師
- 通常從事的工作是數據模型設計、數據整合和質量提升，利用ETL工具高效地從業務系統提取加工數據并導入到數據庫設計倉庫。
所需技能點：
數據處理能力
編程能力
- Python、SQL等
- 工程管理能力
對照上面的需求，在尋求更好工作機會前，你一定要搞清楚以下幾個問題：
- 你知道如何快速達到企業需要的人才標準嗎？
- 作為數字化人才，你跟企業要高薪的底氣在哪里？
- 在解決實際業務問題時，最好用的算法和工具你真的會用嗎？
- 你建的模型被業務認可嗎？到底能給企業創造多少價值？
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