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微信、高德地图、智能公交站……在大数据时代的背景下，我们的行动无时无刻不在产生数据，这些数据正在改变我们的生活。大数据行业已经逐渐从概念转向了落地。90%的企业都在使用大数据，而高端大数据软件人才的供应远远不能满足时代的发展。有报道指出，数据分析师已经成为中国互联网行业需求最大的六类职位之一，未来中国基础数据分析人才缺口将达到1400万。
“张芳先生”高级“军事顾问”
阿里华明和口碑数据中心的业务数据服务主管在接受记者采访时说:“大数据分析师是一群人，他们利用数据，利用数据的商业价值，并将数据转化为生产力。”。大数据与传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、大规模的、不规则的和无组织的。因此，对于那些“能玩”这些数据的人来说，这是非常重要的。
作为一个能处理数据的人，他在这个领域已经超过11年了。从从传统的超市业务分析师毕业到现在领导一个数据团队为线下商家提供数据分析服务，可以说他的经历是国内数据分析行业的发展史。
从广义上看，商业分析师是第一个从事数据分析的职业，但从尊重的角度看，他们早期的工作更接近“张芳先生”。与今天不同，他每天都需要接触大量数据。起初，他能分析的大部分数据来自财务报表。“包括净利润、毛利等。当时，数据维度加起来不到20个，但现在至少有几千个。如果要扩展，那么可以分析数亿个数据。”
2007年，荆志成正式进入阿里做业务分析的总参谋部。在他上任的第二年，这个部门被重新命名为商业情报部门，而数据分析师被设置为一个单独的职位。当时，竞争对手没有这样的职位。
从他自己的角度来看，一路走来，他已经从“张芳先生”成长为给企业出谋划策的“战略家”，数据分析也越来越受到重视。企业开始倾向于雇用在数据存储、检索和分析方面有专长的人才。对于那些有这种技能的人来说，目前的情况可以说是一个好的情况。
从大数据中提炼业务洞察力
一句话概括了大数据分析师的职能:从大数据中“提取”业务洞察力。给我印象最深的是他在2009年的一份“中国供应商生命周期研究”报告，其中对成员数据的分析为公司的产品和运营部门提供了个性化的建议。直到今年年初，一些业内人士把这份报告作为商业参考。“有用的商业见解不会从各种信息中自动出现。企业必须识别、组织和分析运营数据，并将数据分析的结果与业务的相关部分相结合。这需要规划、预算以及适当的工具和专业知识。”高级数据分析师的工作内容是动态的、无组织的，这意味着数据分析师的工资主要由工作经验决定。
据了解，在美国，大数据分析师的平均年薪高达17.5万美元，而国内互联网公司(如英美烟草)大数据分析师的薪酬可能比同级别的其他职位高出20%至30%，受到企业的高度重视。根据LinkedIn的统计，21.7%的数据分析师月收入在2万至3万元之间，18.1%的人月收入在1万至1.5万元之间。
《劳动新闻》记者了解到，随着工作年限的增加，数据分析师的工资逐年增加。有数据显示，将数据分析师最高年薪的中位数与互联网行业进行比较，可以发现前者普遍高于后者，两者之间的差距随着工作年限的增加而逐渐扩大。例如，服务一年的初级数据分析师的最高年薪中位数与互联网行业员工的相对接近，但当他们工作三年时，两者之间存在显著差异，前者比后者高出5万元。工作六年，两者相差10万元。工作十年，两者相差20万元。
近70%的分析师是互联网
数据分析师几乎涵盖所有行业，但其中，互联网行业所占比例最大，数据显示，互联网占数据分析师的近70%。
根据几天前发布的“大数据和人工智能核心人才趋势报告”，互联网占数据分析师分销行业的67.4%。第二是金融部门，占16.4%，而其他部门占不到3%。
“互联网非常重视运营，产品开发离不开数据。此外，互联网本身相对容易收集数据，成本低。因此，互联网公司正在积极招聘分析师，以提升他们的业务。”首席数据官一禅表示:“金融业有重视数据的传统，许多金融业务都是基于数据本身，因此该行业也将产生对数据人才的巨大需求。”。
然而，对于阿里、百度和腾讯等大型互联网公司来说，目前数据分析团队的数量远远不够。记者注意到，英美烟草公司招聘的职位中，超过60%是为大数据人才准备的。
基本人才缺口将达到1400万
根据专业社交网络平台领英发布的《2016中国互联网最热门职位人才报告》，数据分析师已经成为中国互联网行业需求最大的六类人才职位之一，而数据分析人才最为稀缺。该报告显示，数据分析人才的供给指数仅为0.05，非常稀缺。此外，数据分析人才也有最快的跳槽速度，平均跳槽速度为19.8个月。
上海CPDA授权中心市场运营总监雪莉解释说，在大数据团队中，数据分析师是核心人才，负责组织结构中的关键职位。“在一些大型企业中，将建立多个数据团队。全职数据分析师的主要职责是关注业务、分析数据、参与业务运营和决策，以及建立面向业务的模型。”然而，她指出，在数据驱动的未来，数据分析将成为员工最基本的专业技能，大数据人才市场必将越来越大。
可以说，在未来，数据分析师将成为企业的“标准”，就像财务和行政职位一样。据中国商业协会数据分析专业委员会统计，未来中国基础数据分析人才缺口将达到1400万。
雪莉预测，在未来，数据团队将演变成一个集中的团队，并采用嵌入式工作模式。“集中化团队是指在企业内部统一部署和管理数据资产和相关人力资源，消除孤立的孤岛，共同构建战略优势。嵌入式工作模式是指数据团队的业务人员直接与相关业务人员并肩工作，形成紧密的伙伴关系。”例如，物流、战略规划、营销等部门都需要数据分析。她强调，在未来，分析师将进一步与业务整合，并在常规业务分析之外做更多的预测建模。
今年还是引进人才培养标准
“目前，我国对大数据人才的需求确实在加速，但目前，我国大数据人才的培养仍处于信息技术层面，各种大数据产品正在底层开发。”雪莉告诉记者，2016年2月，教育部宣布增加“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、国际经济贸易大学和中南大学成为首批获批的大学。在此之前，中国只有两所大学开设了大数据专业。2017年3月，教育部宣布批准32所高校进入第二批“数据科学与大数据技术”专业。到目前为止，我国已有35所大学获准开设该专业。
然而，无论从时间还是从经验来看，目前国内培养大数据人才的高校仍处于起步阶段，学校教育与大数据市场需求之间的差距严重，这也是社会培训机构在培养大数据人才中的作用不可忽视的原因。
但与此同时，她坦率地表示，在现阶段，中国大数据培训课程有许多类别，其中一些分为低、中、高三个级别，还有一些根据工作职责进行细分。基于工作的分段培训。“对于学员来说，他们只能在培训过程中掌握一定的技能，不能根据上层应用业务的要求，从整体上把握工作中遇到的问题。这也将直接导致大数据人才企业管理的碎片化，错误地认为不同岗位的员工只需要了解与自己岗位相对应的工作内容。”
中国商业联合会数据分析专业委员会作为行业主管协会，通过对当前大数据培训课程的分析，发现培训机构在大数据人才培养方向上存在严重偏差。例如，片面的IT底层人员培训是大数据人员培训中的一个误区。
雪莉透露，自去年以来，中国商业协会已计划规范大数据人才培训行业，并预计今年发布大数据人才培训系统标准。
