应用型本科的大数据营销教学浅析

谭晓丽

广州工商学院，广东 广州 510850

大数据在营销领域中的广泛应用，为传统企业转型升级提供了动力和技术支撑。2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培育专业化数据工程师和分析师等专业人才。截至2018年，全国共有248所高校设置了大数据相关专业，其中应用型本科高校不足5所，大数据作为今后就业的风向标，应该受到足够的重视。

1 大数据营销人才培养现状

数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2020年中国大数据市场产值将超万亿[1]。这些数据大部分集中在金融、新零售、电子商务等方面。

新行业催发了新的工作岗位，新工作岗位需要“新型营销专业人才”，并要求这些人才不仅在某一专业学科领域学有所成，更应该具有学科交叉融合的复合学科背景。新型营销专业人才不仅能用现有知识去解决目前已存在的问题，还应有能力学习新知识、新技术解决未来发展出现的问题，对未来技术和产业起到引领作用。

通过对南方人才网、中华英才网、猎聘网站等国内几大网站的招聘信息资料进行分析，可以发现目前大数据营销方面的人才缺口主要体现在大数据营销专员、大数据营销经理、精准营销师等岗位上。高端职位如大数据经理(主要面向内容电商整合营销平台)，其薪资水平在25 000～40 000元/月，学历水平要求最低为本科。低端职位如大数据营销专员，其薪资水平在8000～12 000元/月，学历水平要求为本科。从职位招聘可以看出，大数据从业人员的学历要求相对高于其他营销行业，薪资水平也高于营销行业平均薪资水平。

2 数据化经济时代教育困境

大数据市场发展潜力巨大，这就要求学校要为社会与经济发展提供助力。近几年，结合大数据进行专业建设改革在高校掀起了热潮，正在或者即将开设大数据专业方向的高校大部分面临着实训基地匮乏、跨学科师资较少、课程体系设置变动频繁、数据获取困难等方面困难。

2.1 人才培养特点导致课程体系设置变动频繁

大数据教学分为技术教学和商务数据分析教学两个方面，技术教学主要为计算机专业学生开设，其课程体系涉及数据挖掘、数据清洗、数据库建设、数据可视化、编程等方面。计算机可以帮助学生解决技术层面的问题，但是对于商务数据为什么这样，背后代表的用户行为特点，学生却无法掌握确切信息。商科类学生由于没有系统学习计算机专业课程，因此也无法解决技术层面问题。因此，这一两难局面是高校设置大数据相关专业需要解决的最大难题，课程设置及人才培养方案需要不断更改，以寻求最佳方案。

2.2 实训基地建设困难

大数据相关课程的开设，不能是纸上谈兵，必须要有相关的实训资源，尤其是数据源。目前已开设的相关课程大部分数据来源于网上公开的社交数据或者媒体数据，而这些数据如果用于商务数据分析远远不够。国内大部分能够提供并真正实现大数据营销的企业是知名电商公司，如阿里巴巴、百度、腾讯、京东等，而要得到这些公司的支持，进行数据营销方面学生的培养，还需要寻找更合适的合作途径。

2.3 跨学科师资力量缺乏

大数据相关课程的开设，需要相应的师资支持。但多数情况下，懂营销的老师不懂技术，懂技术的老师不懂营销。在课程开设上，还涉及不同学院之间师资的沟通交流问题，也给排课上课带来了很多困难。

3 应用型本科大数据营销人才培养问题

3.1 偏离“新国标”要求，无法为本科人才培养提供质量保障

“新国标”明确指出，现代经管类本科人才在知识要求上要能熟练运用现代信息管理技术进行数据处理、模型设计等。但是从应用型本科目前学生状况来看，能熟练进行数据处理、模型设计的学生寥寥无几。造成这种局面的原因主要有以下几点：

首先，生源质量较差，应用型本科学生大部分属于三B录取，基础比较薄弱，理论知识不扎实，对于学习无大兴趣。数据营销需要学生掌握部分统计学、统计软件等知识，而这恰好是学生的弱点。其次，应用型本科学校大部分为民办院校，无国家经费支持。对于数据营销人才培养来讲，需要建立一定规模的数据实训室支撑相关教学，这类实训室大部分投资较大，对需要降低办学成本的民办院校来讲，实训室建设的投入就显得性价比较低。再次，师资缺乏。数据营销教师既需要懂得市场营销专业知识，又需要懂得Python语言、数据库建设等计算机相关知识，需要复合知识背景的人才，这类人才比较稀缺，导致师资不够。最后，数据营销必须要与企业有深度合作，获得大量真实数据。

3.2 办学条件良莠不齐，专业实践教学水平有待提高

现有的应用型本科院校办学条件良莠不齐，属于国家财政拨款建设的公办应用型大学在办学条件、师资、生源等方面都处于优势地位。数据营销教学不能缺少实践教学，实践教学标准主要看实训室与实践基地建设。在专业设置上，明确提出大数据营销的代表性学校如中央财经大学等，在实训室建设方面接近国际一流水平，其合作企业均为麦肯锡等知名咨询公司，而应用型本科院校在实训室建设方面就显得十分薄弱。

3.3 课程设置变动性大，很难打造专业特色

目前，大数据营销属于新的领域和方向，还没有形成成熟的课程设置，不同的学校在开设课程上都不一样。现有的课程开设大致可以分为两类，一类偏向程序语言设计、统计学等，以南方科技大学为代表。另一类偏向商科数据分析，编程类课程很少，偏向营销模型、现代统计软件等，以中央财经大学为代表。而在应用型本科院校，课程设置基本偏向营销策划、新媒体等方向，课程设置改动频繁，甚至出现同一专业同一模块不同年级的人才培养方案不一致的现象。

4 结论和建议

4.1 基于企业大数据营销的需求，营销类学生应该加强数据敏感性培养

大数据经由海量数据的相关分析，将消费者、企业和产品进行相互串联，对消费者的偏好、习惯、购买模式进行细分定位从而实现精准营销。企业可以通过数据挖掘传统营销中无法得知的价值组合方式，并对组合方式的每一环节提供独特的、针对性的解决方案，为企业生产经营提供保障。因此，基于大数据的信息特点，营销类学生应该加强数据敏感性培养。当依托于统计学的抽样技术所发展出的市场调查和市场研究的方法在大数据时代受到挑战时，营销教学的重点同样也需要转变。

4.2 加强实训室及实训基地建设

应用型本科院校在实训室建设上应本着先进性与合理性、适用性相结合的原则，立足于本专业的学科优势和办学特色，把学生实用放在首位，提高实验室的软硬件设施水平，实现实用性与先进性的高度统一。

4.3 依托当地市场特色，开发适应学生学情的教学资源

按照厚基础、宽口径、重实训实践、重交叉融等要求，应用型本科院校应科学设立大数据人才培养方案，培养既熟悉数据分析又具备相关业务知识的复合型人才。开展面向本科的商业大数据的实验教学，让学生了解大数据分析的技术原理和实现方式，以及掌握大数据对于相关专业所能带来的帮助甚至变革。