这个问题是肯定的!未来几年人才缺口将近到达150万,数据分析人才最稀缺。
根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。
其中,数据分析人才最为稀缺,供给指标最低。同时,数据分析师跳槽速度最快,平均跳槽速度为19.8个月。
而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。
提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中
关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:
不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;
完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;
数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?
基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。
目前,行业整合中存在利润问题的企业大多集中在第三方服务提供商。
对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。
从王迪的角度来看,大数据业务至少有三点可以产生规模经济:算法、计算平台和数据本身。
“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。
从上边的数据来看,目前大数据的发展还是不错的,那些参加大数据培训的学员也不用太担心,最主要的还是看自己学习的怎么样了。
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