數(shù)據(jù)團隊軍備白皮書：如何打造頂級數(shù)據(jù)團隊？哪些數(shù)據(jù)崗位最缺人才？
胡時偉 | 2017-07-19 09:26
【數(shù)據(jù)猿導讀】 令人驚奇的是，2015年、2016年大數(shù)據(jù)這個技術消失了，究其原因，不是大數(shù)據(jù)技術不被需要了，而是因為大數(shù)據(jù)融入到了各行各業(yè)的新興技術當中，比如語音識別、圖像識別、自然語言處理、情感分析等。
回顧2011-2016年的Gartner曲線，我們可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)最初是作為一個獨立的技術被人廣泛關注的，2013年發(fā)展到最高峰，2014年開始下降。令人驚奇的是，2015年、2016年大數(shù)據(jù)這個技術消失了，究其原因，不是大數(shù)據(jù)技術不被需要了，而是因為大數(shù)據(jù)融入到了各行各業(yè)的新興技術當中，比如語音識別、圖像識別、自然語言處理、情感分析等。從中，我們能夠看到第一個趨勢：大數(shù)據(jù)已融入各行各業(yè)。
從圖中可以看出，我們現(xiàn)有的多數(shù)人才培養(yǎng)方案難以滿足人們對數(shù)據(jù)人才的需求。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)人才至少需要三個方面的知識：業(yè)務知識、計算機知識和數(shù)學知識，缺一不可。但現(xiàn)有的人才培養(yǎng)方案只能使學生單一掌握某一個方面的能力，造成了大數(shù)據(jù)人才存在缺口、數(shù)據(jù)團隊需要尋求跨部門協(xié)作等困境，那么數(shù)據(jù)人才的跨界培養(yǎng)就成為了大數(shù)據(jù)領域的第二個必然趨勢。
根據(jù)這兩個趨勢，我們可以預見，數(shù)據(jù)團隊的建設將成為多數(shù)公司的核心競爭力;數(shù)據(jù)團隊的人才組合與合作方式將會出現(xiàn)新的模式。清華-青島數(shù)據(jù)科學研究院聯(lián)合大數(shù)據(jù)文摘，歷時3個月調研，分析50,000+條海內外網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、1,000+份調查問卷內容，結合10位海內外業(yè)界大咖深度訪談內容，發(fā)布了首份《頂級數(shù)據(jù)團隊建設全景報告》，致力于勾畫數(shù)據(jù)團隊建設現(xiàn)狀全景圖，總結數(shù)據(jù)團隊建設要素，為行業(yè)內數(shù)據(jù)團隊的組建和高校數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)提供指導性意見。
《報告》包括以下要點：
展現(xiàn)數(shù)據(jù)團隊現(xiàn)狀;
梳理頂級數(shù)據(jù)團隊要素;
為相關從業(yè)者提供建議、依據(jù)和指導。
以下為《報告》部分精華內容(節(jié)選)：
一、數(shù)據(jù)團隊建設現(xiàn)狀
目前，盡管部分組織的決策者已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)驅動意識，但數(shù)據(jù)價值的真正落地仍然艱難。只有某些信息化程度高的行業(yè)，如互聯(lián)網(wǎng)、金融等，配備有完整的數(shù)據(jù)團隊，多數(shù)信息化程度偏低的行業(yè)仍然處于數(shù)據(jù)團隊建設的初級階段?數(shù)據(jù)團隊“做什么”、 “怎么做”等問題仍不清晰。
在工作內容方面，現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)團隊除了要承擔數(shù)據(jù)驅動決策、數(shù)據(jù)驅動業(yè)務的工作外，往往還承擔著產(chǎn)品優(yōu)化、技術研發(fā)等工作。建設目標不清晰、業(yè)務界限模糊、人才缺乏等問題是這些團隊面臨的普遍困擾。但是長遠來看，數(shù)據(jù)團隊依然具有非常廣闊的發(fā)展前景。
行業(yè)間數(shù)據(jù)團隊建設存在差異：
現(xiàn)階段，擁有數(shù)據(jù)團隊比例最高的是信息化程度較好的金融業(yè)和IT行業(yè)。其中，金融業(yè)的數(shù)據(jù)業(yè)務外包比例最高，多采用“外包+內生”模式;IT行業(yè)的數(shù)據(jù)團隊結構較為集中，在行業(yè)中擁有獨立數(shù)據(jù)團隊的比例最大，較少采用數(shù)據(jù)外包服務。
數(shù)據(jù)軍備賽道：
數(shù)據(jù)團隊發(fā)展前景較好：
未來一年中，80%的組織或機構將增加數(shù)據(jù)相關崗位，僅有不到1%的組織或機構將減少數(shù)據(jù)相關崗位。
近70%的數(shù)據(jù)相關招聘需求來自信息技術服務業(yè)(互聯(lián)網(wǎng)、軟件、電信等)。對數(shù)據(jù)相關崗位需求排名第二和第三的分別是商務服務業(yè)和金融業(yè)，側面說明這些行業(yè)的數(shù)據(jù)團隊發(fā)展態(tài)勢良好。
盡管數(shù)據(jù)團隊在一些行業(yè)中發(fā)展態(tài)勢良好，但仍然存在著價值落地艱難、業(yè)務團隊缺乏合作動力、數(shù)據(jù)人才存在缺口等困境。
數(shù)據(jù)團隊價值難以量化，落地艱難：
近80%受訪者認為數(shù)據(jù)團隊對自己所在的機構重要或者非常重要。數(shù)據(jù)團隊的價值普遍受到認可。但是，超過40%受訪者無法量化數(shù)據(jù)團隊產(chǎn)生的直接價值。
數(shù)據(jù)團隊的人才缺口及人才需求：
目前超過50%組織或機構的數(shù)據(jù)團隊人才儲備不充足，數(shù)據(jù)團隊普遍存在人才缺口。
各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的招聘需求遠遠高于其他崗位。
數(shù)據(jù)人才應是π型人才，既需要技術能力，又需要較強的業(yè)務理解能力和溝通能力。
海量數(shù)據(jù)分析生成的企業(yè)對數(shù)據(jù)人才技能需求詞云圖顯示：數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計溝通等能力最受用人企業(yè)的關注。
二、頂級數(shù)據(jù)團隊需具備的要素
清晰的數(shù)據(jù)團隊建設目標：
高層明確數(shù)據(jù)化流程規(guī)章，至上而下推進組織或機構數(shù)據(jù)文化的構建及數(shù)據(jù)化決策;
讓數(shù)據(jù)在組織或機構內部更加民主化，培養(yǎng)業(yè)務團隊和數(shù)據(jù)團隊合作的習慣;
數(shù)據(jù)團隊建立初期專注于速勝(Quick Wins)，展示數(shù)據(jù)力量。
團隊領導者的職責：
數(shù)據(jù)團隊的領導者肩負著“定義清晰的團隊目標”、 “組建團隊”、 “出產(chǎn)成果”三項職責。
常見的數(shù)據(jù)團隊組織架構及對比：
數(shù)據(jù)人才的投資：
數(shù)據(jù)團隊的組建需要尋找到合適的數(shù)據(jù)人才。組織或機構在組建數(shù)據(jù)團隊時往往有一個固定的人員預算，因此在有限的團隊預算下，尋找到具備能夠滿足需求能力的團隊成員，就成為團隊領導者面臨的首要問題之一。
各數(shù)據(jù)崗位中，自然語言處理工程師、數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師、算法工程師薪資水平最高，月工資中位數(shù)均在2萬元人民幣以上。
各行業(yè)對數(shù)據(jù)崗位的人才的最低學歷需求主要為本科學歷，博士學歷人員的薪資水平普遍最高。
數(shù)據(jù)之外的必備技能：
抽象思維能力
解決各個層面的不確定性，是數(shù)據(jù)科學家的終極目的。
LinkedIn用戶增長部門數(shù)據(jù)科學團隊負責人 周洋
溝通技能
現(xiàn)在的數(shù)據(jù)科學家不再是關起門來在家里閉門造車的工匠或者學者，他需要把深奧的問題和理論用最淺顯的語言講出來，讓政府以及傳統(tǒng)行業(yè)的客戶能夠明白。
微軟亞洲研究院“城市計算”領域負責人 鄭宇
業(yè)務知識
對于我們的數(shù)據(jù)科學家，不僅要理解算法，更重要的是要求他們有對業(yè)務的理解能力和溝通能力，對業(yè)務有敏感度。
第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席架構師 胡時偉
來源：36大數(shù)據(jù)
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