數據科學(xué)平臺科賽攜手韋萊韜悅：2018數據人才白皮書(shū)發(fā)布會(huì )在京舉行

2018年10月24日，中國最大的第三方數據人才平臺科賽(kesci.com)與國際頂級咨詢(xún)公司韋萊韜悅在北京聯(lián)合舉辦了《2018數據人才白皮書(shū)》發(fā)布會(huì )。

本次會(huì )議并邀請到了眾多業(yè)界大咖分享自己對數據人才、人工智能、大數據等前沿科技領(lǐng)域的觀(guān)察與心得。

世界，已經(jīng)進(jìn)入到由數據主導的大時(shí)代。作為國內首份專(zhuān)業(yè)度罕見(jiàn)的《2018數據人才白皮書(shū)》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“白皮書(shū)”），不僅對數據人才的畫(huà)像做出了全方位的精準描繪，還對頭部數據人才的特質(zhì)進(jìn)行了深入探究，力求為中國企業(yè)的數據化轉型以及數據人才的成長(cháng)提供強有力的指引和幫助。

事實(shí)上，隨著(zhù)大數據在各行各業(yè)中的應用越來(lái)越普及，企業(yè)的數據能力構建意識不斷增強，越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)在數據人才方面進(jìn)行了戰略部署，構建自身的數據人才隊伍，不斷推進(jìn)企業(yè)自身的數據化轉型；因此，如何有效的識別和甄選優(yōu)質(zhì)的數據人才，成為企業(yè)數據化轉型道路上的首要門(mén)檻。白皮書(shū)的發(fā)布，或許對數據人才及企業(yè)帶來(lái)了不一樣的思考方向。

（以下為白皮書(shū)發(fā)布會(huì )部分整理內容）

圖 | 范向偉 科賽網(wǎng)創(chuàng )始人、CEO

發(fā)布會(huì )伊始，科賽網(wǎng)CEO范向偉就對數據人才這個(gè)新興“族群”分享了一些自己的看法：

數據定義著(zhù)未來(lái)經(jīng)濟，全球數據化已成必然趨勢。根據權威報告顯示，99%的CEO認為數據對于未來(lái)至關(guān)重要，卻只有22%的企業(yè)能夠看到數據到價(jià)值的閉環(huán)，僅有8%的企業(yè)可以將數據的價(jià)值規?；\用。

當越來(lái)越多的企業(yè)有了自己的數據部門(mén)或者AI部門(mén)之后，發(fā)現現實(shí)與理想之間是有著(zhù)一條鴻溝的，這條鴻溝的背后就是數據人才，數據人才的瓶頸成了主要問(wèn)題，人才的培養，尤其是數據人才這種高門(mén)檻復合型人才的培養是沒(méi)有辦法快速普及的。

所以，借著(zhù)這次發(fā)布會(huì )邀請到了眾多行業(yè)大咖一起探討對數據人才為什么重要？如何創(chuàng )造價(jià)值？面臨什么挑戰？如何與他們協(xié)調？等大家普遍關(guān)注的問(wèn)題。

| 主題：數據智能與職場(chǎng)未來(lái)

圖 | 王斌 翊翎資本董事長(cháng)、創(chuàng )始人

翊翎資本董事長(cháng)及創(chuàng )始人王斌認為在人工智能發(fā)展的不同階段，主要分成“行與不行”、“成本和效率”、“感受與方便”三個(gè)階段，不同階段所需要的能力不同，分別是“科研能力”、“工程能力”、“產(chǎn)品能力”，產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生代際差影響投資的方向，引發(fā)人才代際差的思考。

人工智能的技術(shù)進(jìn)步正在不斷加速，帶來(lái)的不僅是技術(shù)變革，更是先進(jìn)生產(chǎn)力，將會(huì )帶來(lái)社會(huì )變革。

| 主題：數據互聯(lián)時(shí)代的人才管理

圖 | 方曄韋萊韜悅人才與獎酬業(yè)務(wù)亞太區董事總經(jīng)理

韋萊韜悅人才與獎酬業(yè)務(wù)亞太區董事總經(jīng)理方曄，對企業(yè)進(jìn)行數據化轉型過(guò)程中遇到的問(wèn)題做了深入剖析。她認為未來(lái)無(wú)論是哪個(gè)行業(yè)的企業(yè)，其科技與數據的基因都會(huì )越來(lái)越強，只是運用領(lǐng)域有所不同，在這個(gè)過(guò)程中大多數企業(yè)都會(huì )遇到組織轉型的挑戰和人才方面的挑戰，我們要做的就是科學(xué)的利用數據和工具在企業(yè)轉型過(guò)程中去迎接挑戰。

圖 | 王英芳韋萊韜悅中國區咨詢(xún)總監

韋萊韜悅中國區咨詢(xún)總監王英芳，認為面對數據化轉型企業(yè)不會(huì )被替代，人才才是工作的中心，自動(dòng)化和數字化是用來(lái)支持人類(lèi)的工作而不是替代。VUCA時(shí)代的組織架構需要形成更加扁平化、更強及時(shí)反應力的架構模式。針對數據人才，我們需要做的是傾聽(tīng)他們的反饋，建立快速、及時(shí)、高頻率的反饋系統，創(chuàng )造高參與感，縮短磨合期。

| 主題：數據轉型中的HR：機遇與挑戰

圖 | 曾舒煜 實(shí)習僧CEO

實(shí)習僧CEO曾舒煜分享了未來(lái)人力資源從業(yè)者的畫(huà)像，數據時(shí)代越來(lái)越多的HR成了推動(dòng)公司數據化轉型的重要力量，未來(lái)對HR的從業(yè)要求也發(fā)生了變化，體現了數據、數據分析、以及數據化轉型在企業(yè)的重要性。

| 主題：Wave®挖掘數據人才冰山下的潛能

圖 | 段澤坤韋萊韜悅中國區管理咨詢(xún) 咨詢(xún)經(jīng)理

韋萊韜悅中國區管理咨詢(xún)經(jīng)理段澤坤，對Wave®職業(yè)風(fēng)格測試做了詳細介紹，Wave®主要從工作、心理和評價(jià)三大方面進(jìn)行人才評估，通過(guò)金字塔模型的4個(gè)模塊（思維模塊、影響力模塊、適應模塊和執行力模塊）、12個(gè)部分、36個(gè)緯度和108個(gè)個(gè)性特質(zhì)預測人才的勝任力潛能，幫助我們充分了解數據人才的軟實(shí)力畫(huà)像。

| 主題：數據智能團隊如何貢獻商業(yè)價(jià)值

圖 | 洪強寧 愛(ài)因互動(dòng)CTO

愛(ài)因互動(dòng)CTO洪強寧認為數據產(chǎn)生的價(jià)值不僅可以用來(lái)驅動(dòng)業(yè)務(wù)增長(cháng)，也可以驅動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng )新。AI時(shí)代的數據智能不僅需要擁有統計和分析能力，還需要機器學(xué)習的能力。數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)的意識、業(yè)務(wù)價(jià)值驅動(dòng)的研發(fā)和優(yōu)秀的技術(shù)平臺支持才能保障企業(yè)數據團隊的有效建立。

| 主題：《2018數據人才白皮書(shū)》解讀及發(fā)布

圖 | 單清遠 科賽數據咨詢(xún)總監

科賽數據咨詢(xún)總監單清遠對白皮書(shū)進(jìn)行了詳細解讀：

數據人才是知識工作者的一種，基于知識和工具開(kāi)展工作，對數據進(jìn)行加工與利用，解決問(wèn)題并創(chuàng )造價(jià)值。頭部數據人才兼具出色的數據知識與較強的勝任力潛能，經(jīng)調研可得，頭部人才占比22%。

按工作年限來(lái)分，數據工作者主要集中在3年以下，入行時(shí)間較短；按行業(yè)來(lái)分，數據人才主要分布在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)及科技行業(yè)；按學(xué)習力來(lái)分，70%的數據從業(yè)者表示對未來(lái)三年內有學(xué)習深造的規劃；

通過(guò)對調研的數據工作者進(jìn)行Wave®職業(yè)風(fēng)格測試可知，在數學(xué)統計方面數據人才與頭部數據人才區別不大，但是在機械學(xué)習方面呈現斷崖式下跌，這意味著(zhù)頭部數據人才可以做更多更硬核的事情，能夠更好的融入業(yè)務(wù)，更好的擔負起數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)的使命。

| 主題：數據化企業(yè)的人才解決方案

圖 | 范向偉 科賽網(wǎng)創(chuàng )始人及CEO

科賽網(wǎng)（kesci.com）2015年成立于上海，是國內最大的獨立第三方數據人才社區，國內首款在線(xiàn)數據分析協(xié)作工具K-lab的開(kāi)發(fā)者，專(zhuān)注于挖掘商業(yè)數據和數據人才的價(jià)值，助力企業(yè)與機構實(shí)現數據化及AI轉型的目標。

K-lab是國內首款在線(xiàn)數據分析協(xié)作工具，基于Jupyter Notebook交互式編程方式，通過(guò)集成Python 和R語(yǔ)言生態(tài)的豐富功能，以及云計算的強大算力，兼具實(shí)時(shí)分享和一鍵協(xié)作功能，提高數據科學(xué)家和分析師團隊的學(xué)習效率、工作效率與產(chǎn)出價(jià)值。

發(fā)布會(huì )現場(chǎng)還做了一次小互動(dòng)，把到場(chǎng)嘉賓填寫(xiě)的一份調研問(wèn)卷結果用科賽自研發(fā)的數據分析工具——K-Lab進(jìn)行一次可視化呈現，現場(chǎng)嘉賓直觀(guān)的感受到數據分析、采集如何在幾分鐘內幫助我們了解問(wèn)題。

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大數據是時(shí)代的趨勢，無(wú)法逆轉。據TDU研究顯示，至2025年中國數據人才缺口將達到200萬(wàn)，但數據人才的供給卻嚴重不足，無(wú)論是人才的數量還是質(zhì)量都有待提升。數據科學(xué)家和分析師已經(jīng)成為了科技行業(yè)供求比最緊張的職業(yè)，其缺口還在逐漸擴大。

未來(lái)，沒(méi)有一個(gè)國家不是數據國家，也沒(méi)有一家公司不是數據公司。我們期望，這本白皮書(shū)可以為數據人才提供一個(gè)全面且客觀(guān)的視角來(lái)審視和發(fā)現自我特征，可以為企業(yè)提供一個(gè)多維且專(zhuān)業(yè)的角度去了解和認知數據人才這個(gè)新興職業(yè)，主動(dòng)參與變革，共贏(yíng)共成長(cháng)。

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