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2018数据人才白皮书总结

核心内容

《2018数据人才白皮书》由科赛网与韦莱韬悦联合发布，旨在探讨数据人才的定义、特征、培养路径及其在企业数据化转型中的作用。白皮书通过调研数据人才的背景、技能、胜任力及职业发展期望，为数据人才的识别、培养和团队构建提供了系统性的参考。

主要观点

1. 企业需要数据化转型

• 企业通过数据化转型提升经营效率和市场竞争力。
• 数据团队在数据化转型中扮演关键角色，通过数据的收集、整合、加工与分析，帮助企业优化产品与服务。
• 数据化转型已成为优秀企业的战略共识。

2. 数据人才是数据化转型的支撑

• 数据人才是知识工作者的一种，基于知识和工具对数据进行加工与利用，解决问题并创造价值。
• 数据人才的培养周期较长，需大量实践经验积累。
• 数据人才的价值最大化是企业数据化转型成功的关键。

3. 数据人才的构成与特征

• 数据人才来自多元化专业背景，理工科人才仍为主力。
• 海外院校与国内211/985院校毕业生占比较高，反映数据人才市场供给质量较高。
• 数据人才主要集中在一线城市，但二三线城市也在逐步崛起。
• 女性数据人才占比约33%，在创新能力方面略强于男性，但领导力和执行力相对较弱。

4. 数据人才的技能与工具

• 数据人才常用工具包括Excel、SQL、Python等。
• Python是数据人才最常使用的编程语言，Pandas、NumPy、Matplotlib是其最常用的工具包。
• Jupyter Notebook正在被数据人才逐步接受，成为数据分析的重要工具之一。

5. 数据人才的胜任力潜能

• Wave胜任力模型从思维、影响、适应和执行四个构面评估数据人才。
• 头部数据人才在思维构面表现优异，但在影响构面相对薄弱。
• 头部数据人才更注重自我提升，平均每天学习时间较长，且更倾向于阅读和网络碎片化知识。

6. 头部数据人才的特点

• 头部数据人才学历较高，硕士及以上学历占比近35%。
• 头部数据人才更倾向于毕业于国内985/211院校，占比近50%。
• 在知识技能方面，头部数据人才在机器学习领域表现更为突出，掌握更复杂的算法模型。
• 在胜任力潜能方面，头部数据人才在创新、心理韧性、推动成功等方面表现更优。

关键信息

数据人才的职业发展

• 数据人才更倾向于走专业路线，42%~43%期望成为工程师或咨询师。
• 48%的数据人才希望未来成为高管或创始人，具备成为商业领袖的潜力。
• 数据人才对职业发展路径和公司文化关注度高，企业应重视这两方面以吸引和留住人才。

数据人才团队的构建

• 企业应从人才引进、培训发展和评估三方面着手构建数据人才团队。
• 数据团队的组建需综合考虑知识技能和胜任力潜能，确保团队成员的技能互补与协作高效。
• 企业应关注数据人才的自我提升，提供多元化的学习机会和资源。

数据人才的赋能

• 数据人才重视企业文化、职业发展和工作氛围，企业应通过文化赋能提升团队凝聚力。
• 数据人才的赋能包括知识技能和胜任力潜能的培养，企业应根据需求设计相应的培训课程和体系。

数据人才的评估

• 数据团队的评估应关注成果、效率和能力。
• 企业应定期对数据团队进行评估，确保其能力与业务需求匹配，并根据变化优化团队结构和流程。

未来展望

• 在VUCA时代，数据将成为最重要的资源，数据人才的培养和团队建设对企业至关重要。
• 数据人才应不断提升自身能力，以适应快速变化的行业需求。
• 高校应根据市场需求，优化数据人才培养体系，提高其与实际应用场景的契合度。

合作机构

• 发布机构：科赛网、韦莱韬悦
• 联合发布方：翎银资本、线性资本、明钟资本、IOFUND
• 数据商业媒体：数据商家
• 互联网专业人才社区：职人社
• 互联网人才招聘平台：实习僧
• 人力资源首发合作机构：MeetHR
• 数据人才生态合作机构：TalkingData University、deardata、数据局、硅谷网、创头条、铅笔道、报告学苑

作者与机构

• 科赛主创团队：范向伟、保一雄、王潇阳、单清远、司马坤杰
• 韦莱韬悦主创团队：江为加、胡卫鹏、段泽坤、郭展飞

重要声明

• 本报告数据由科赛网与韦莱韬悦共同调研预测，仅供参考。
• 未经许可，任何机构和个人不得翻版、复制、发布或引用本报告内容。