面向大数据分析的信息管理实践教学体系构建

余肖生++郑悦林++余梅

[摘 要] 统计分析表明信息管理毕业生就业职位中与大数据分析相关的职位需求正在上升。本文先梳理了Baidu、Alibaba、Tencent等多家国内外知名公司对大数据职位的能力要求，厘清了我校信息管理专业与相关能力要求对应的实验课程，以此构建了面向大数据分析的信息管理实践教学体系。通过近几届毕业生的就业、考研情况来看，基于这套信息管理实践教学体系培养的毕业生具有较强的大数据分析的动手能力和岗位适应能力。

[关键词] 大数据分析；信息管理；实践教学体系

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 117

[中图分类号] G642.0 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）21- 0219- 04

0 引 言

2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，同年，贵州省启动了我国首个大数据综合试验区的建设工作，标志着大数据发展已经上升到国家战略。同时，越来越多的企业，尤其是互联网、电子商务、金融、物流等数据驱动型企业，迫切地需要利用大数据分析的结果，辅助公司决策，以提高自身的竞争力。客户分群、客户行为分析、客户关系管理、市场营销、广告投放等企业核心业务越来越依赖于对大数据的有效分析。如何从海量业务数据中挖掘有价值的信息和知识，从而指导商业运营与决策、提高企业运营效率和盈利能力，成为每个企业都将面临的重要挑战。由于信管专业与社会需求紧密结合，信息管理专业的人才培养具有明显的应用型导向，强调学生的实践和应用能力。为了适应市场对人才需求的变化，培养大学生与大数据分析相关的实践能力，已经成为信管专业人才培养转型的重要方向。本文先通过职友集网针对信息管理专业大学生就业行业的统计分析，表明与数据分析相关的职位需求正在上升，梳理了Facebook、Twitter、Baidu、Alibaba、Tencent等五家国内外知名公司对大数据人才的能力要求，厘清了我校信息管理专业与相关能力要求对应的实验课程，以此构建了面向大数据分析的信息管理实践教学体系。通过近几届毕业生的就业、考研情况来看，基于这套信息管理实践教学体系培养的毕业生具有较强的大数据分析的动手能力和岗位适应能力。

1 社会环境和社会需求的变化

自1998 年，教育部高等教育司将分别来自工学、管理学等不同门类的管理信息系统、科技信息专业、经济信息管理专业、林业信息管理专业、信息学专业等5个专业进行资源整合，组成信息管理与信息系统专业以来，至今已有18 年。社会环境已经从PC 互联网到移动互联网再到大数据时代，市场对于人才的需求已经发生了深刻的变化。美国市场研究公司IDC2013年的研究报告称，全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率，2016年的总规模有望达到238亿美元。而根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。同时，市场催生出ETL开发者、Hadoop开发者、大数据可视化工具开发者、数据科学家、OLAP开发者、数据仓库一体机专家、预测分析开发者等与大数据分析相关的新型职业。

职友集网站针对信息管理专业大学生就业行业的统计分析如图1所示。其中从事计算机软件行业的占23%；从事互联网/电子商务行业的占17%；从事计算机服务（系统、数据服务、维修） 行业的占11%，这三个行业占到了毕业生总数的51%。而其他与IT非直接相关的行业或多或少地与大数据分析有关，比如：金融、快速消费品等。

2 大数据专业岗位对人才能力的要求

笔者通过网络收集了Facebook、Twitter、Baidu、Alibaba、Tencent等国内外几家主要公司招聘大数据人才时对大数据人才能力的要求，如表1所示。

从表1可以看出，大数据人才应该具备以下基本能力：

（1）具备基本的编程能力，熟练运用C/C++/Java等开发语言一种及以上，精通Shell/Perl/Python等脚本语言一种及以上；

（2）具备基本的数据库设计、开发能力，精通MySql/SQL Server等DBMS一种及以上；

（3）具备数学、统计学等方面的基本素养，同时还应该熟练使用SPSS等主流统计分析软件、面向统计分析的开源编程R语言；

（4）了解Hadoop/Hive大数据平台，具备处理大数据所必需的Hadoop、Hive、Storm、Spark等大规模并行处理技术。

3 面向大数据分析的实践教学体系的构建

3.1 面向大数据分析人才培养的教学实践

根据市场对信管专业人才的需求，以及本专业的实际情况，我们适时地调整了专业培养方向，并根据大数据分析的能力要求，重新梳理了专业课及其实验内容，如表2所示，使实验内容与大数据分析人才的能力要求相一致。

3.2 教学效果

面向大数据分析的信息管理实践教学体系为提升本专业人才培养质量提供了强有力的支撑。学生的就业能力和适应能力显著提高。2010-2015届本校信息管理专业就业行业、签约率，如图2所示。从签约率来看，2010-2015年，毕业生签约率平均达 96.48%，2011届毕业生签约率达 98.09%，2012届毕业生签约率达96.22%，而2015届毕业生签约率更是达到100%，表明毕业生在社会上具有较高的认可度。从就业单位来看，有多名学生被深圳华为、美的、格兰仕、广州珠江钢琴集团、广州宝洁有限公司、中国电信广州分公司、中国工商银行广州分行、国泰君安证券股份有限公司、广东电网公司等多家国内外知名企业录用，表明毕业生的就业质量进一步增强。从考研学校来看，有多名同学被大连理工大学、重庆大学、中南大学、武汉理工大学、中南财经政法大学等多所985、211高校录取为研究生，表明毕业生的培养质量进一步增强。从就业行业来看，近6届就业的毕业生中，从事系统/移动开发、系统维护、ERP实施与二次开发的同学占47.1%；从事数据分析、信息咨询的同学占10.1%。2013年，三峡大学委托麦可思公司对学校所有专业的调查中，信管专业的毕业生对专业的认可度达到97%。

4 结 语

通过本校近几年面向大数据分析的信息管理教学实践可以看出：具备了大数据分析能力的同学受到了市场的普遍欢迎，具有较强的岗位适应能力，并且他们对专业具有非常高专业的认可度。

主要参考文献

[1]马费成，宋恩梅. 信息管理“专业课程链”的建设与实践[J]. 图书情报知识，2014（2）：4-10.

[2]IDC：2016年大数据市场规模将达238亿美元[EB/OL]. http：//report.iresearch.cn/content/2013/07/204163.shtml.

[3]McKinsey Global Institute. Big Data： The Next Frontier for Innovation，Competition，and Productivity[R].2011.

[4]职友集. 信息管理专业就业行业分布[EB/OL]. http：//edu.jobui.com/major/xinxiguanli/ 2016-07-02.