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大数据人才短缺，但建模和分析并非致胜王牌

来源：中国数据分析行业网 | 时间：2016-05-12 | 作者：数据委

2015年09月05日国务院颁发《促进大数据发展行动纲要》，这对于推动国内大数据的发展和应用无疑是一个利好消息。企业需要大数据人才，但能否招到合适的大数据人才？我们特意分享国外管理者招聘大数据人才的经验，能够有所借鉴。

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 大数据分析人才短缺

企业要想在分析项目中取得成功，最重要因素莫过于让合适的人负责分析工作和管理项目。但是，目前分析技能人才紧俏，企业可能要拓宽思路，寻找想要的人才。

来自数字市场与广告公司AMP Agency副总裁Richard Grogan指出，数据分析通常被视为一种技术或数学学科。但是，数据分析成功与失败的关键，却越来越多取决于参与分析工作的团队是否合适。

Grogan说：“什么是最重要的事情？技术很重要，培训也很重要，但是我觉得，最重要的是找对合适的人。”

但是，组建一个拔尖的分析团队并非易事，因为好的技术人员很难找——也难留。具有分析技能的人才短缺是一个公认的现实。在一份被经常引用的报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中，知名咨询公司麦肯锡曾预测，到2018年，美国具有分析专长的人才短缺将达14万到19万之多。部分出于这个原因，很多企业在招聘数据科学家及其他分析专家时，开始更看重特定的人格品质，而不只是技术能力。一个人可以去学习R编程语言，或者熟悉SAS或SPSS等软件，但是成功进行分析所需的内在品质是不容易学会的。

建模和分析并非致胜王牌

Leon Barsoumian是在线营销和广告服务公司Havas Media美国分部负责分析与研究的副总裁，他表示，他最看中的是，求职者是否具有解决问题的能力、好奇心和沟通技巧这些主要特点。他认为，这些特点可以反映出数据分析师可否更加融入营销团队，也就是说，他们必须有能力承担更多的责任，而不只是编写算法和创建分析模型。他说：“分析师不再只是单纯待在办公室建模。现在他们需要面对客户，向客户解释为什么他们的模型能够解决问题。”

Seb Maitra是Hill Holliday广告公司负责分析的副总裁。在他看来，技术能力、统计知识和商业知识等传统技能仍然很重要，但他认为求职者更重要的品质是具有快速学习的能力。

Maitra指出，在当今快速变化的技术环境中，这是一个特别重要的技能。可能面试前列出职位所需的技术技能清单，等到面试时，这些技术已经过时了。但是，学习新事物的能力和欲望，以及快速学习才是让数据分析师处于不败之地的重要因素。

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