|文·柳青黄
没有数据分析师,数据的价值无从谈起;没有数据分析师,数据无法产生利润。
数字经济由三个层次组成,底层是数据,中间是算力,顶层是算法。其中,数据既是生产要素又是生产资料。信息技术、互联网、大数据的迅猛发展,开启了万物互联时代。这个世界每天无时无刻不在产生着数据,呈指数级爆炸式增长的庞大数据中蕴含着无尽的信息资源。伴随着“经验决策”转向“数据决策”,数据分析成为战略决策、投资决策必备的科学方法,也让数据分析师从幕后走向台前。
没有数据分析师,数据的价值无从谈起;没有数据分析师,数据无法产生利润。数据分析师可以通过数据影响决策,最终影响业务并创造更多利润。
事实上,数据分析师并非是新职业,早在2003年,财政部、国家发展改革委就制定了关于规范数据分析方法及国际接轨的总体精神。工业和信息化部教育与考试中心(当时的信息产业部电子行业职业技能鉴定指导中心)根据这个精神于2003年年底正式设立“数据分析师”考培认证并制定我国数据分析师人才培养管理规则以及考核管理办法。
之后,国内的数据分析行业人才培养开始起步,随着数据分析人才队伍的扩大,行业需求的增大,2005年专业数据分析师事务所逐渐出现。2008年,中国商业联合会数据分析专业委员会应运而生,标志着中国数据分析行业步入了一个迅速发展壮大的阶段。
随着数据的巨量增长以及对数据的重视引起了技术的变革,科技公司频频推出各种大数据框架,对大数据的分析也显得日益重要起来。
大数据与传统数据相比,指对规模巨大的数据进行分析,具有数据量大、速度快、类型多、处理成本高、数据容易失真等特点。随着大数据时代的来临,大数据分析应运而生,随之而来还有数据仓库、数据安全、数据挖掘等围绕大数据商业价值利用等焦点。
大数据来源十分广泛,可以说无处不在。比如你坐公交地铁查路线,站点距离、时间;开车上下班查实时路况;买衣服吃饭,手机支付,浏览网站……这些记录都是大数据。但是大数据意义不在于庞大的数据信息,而在于对这些数据的专业化处理,进而影响我们生活的方方面面。
如何让这些数据产生价值,则需要数据分析师来与之对话。与传统数据分析师不同,大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源,在海量数据中寻找数据规律,在海量数据中发现数据异常,并负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化,根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法,再通过数据探索和模型的输出进行分析,给出分析结果。
这个过程听起来深奥又复杂,但对于普通人来说可能只在呼吸之间:打开购物平台,搜索了太阳镜,那么下次打开,首页上推荐的很大可能就有相关产品;在某新闻客户端搜索了旅游项目,那么类似信息就会一直给你推荐……它可以根据你的消费习惯为你精准地提供相关产品与服务。
而大数据的价值转化就是在这个过程中产生。例如:随着数据量的不断扩大,可以根据特定时间段特定区域等分析出区域消费特征,男女消费特征、消费习惯等。这样,在未来的市场布局中,就可以有针对性地预测市场走向,调整销售策略、产品结构及产品备货量等,创造商业价值。
这一切的背后,则离不开大数据分析师的默默努力。
大数据分析师更为准确的称呼是大数据工程技术人员,即从事大数据采集、分析、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。这项工作包括数据分析、数据采集、数据归纳,以及研究、应用大数据平台的体系架构、技术和标准,设计开发、集成、测试大数据软硬件系统,监控、管理和保障大数据安全,大数据建模与大数据分析,提供大数据的技术咨询和技术服务等。
大数据分析师陈俊伟和肖育民都是95 后小伙子,大学毕业后经过两三年的锻炼,现在已成为公司的技术骨干。他们所在的公司是一家集合图文、短视频、达人直播、店铺代播、品牌供应链等为一体的综合性多频道网络(MCN)机构。
陈俊伟目前的工作侧重于大数据采集、分析、挖掘等技术研究。在他看来,这些数据都会“说话”,甚至有时必须让数据来说。
那么,大数据分析师具体是如何工作的呢?
陈俊伟每天的工作从处理各种数据表格开始,“时下头部达人之间流行哪些元素?头部带货达人选择的产品有哪些?采用什么样的形式和内容才能成为爆款?同行业竞品的数据分析……”
陈俊伟的工作更偏重于数据管理分析,如同公司在达人带货、品牌孵化等产品线上的“数据大脑”。这个“大脑”不简单,相当于产品线上的中枢。这些数据需要陈俊伟每天搜集并实时更新。
例如零食销售市场,他要先了解目前爆款的零食产品有几款、头部达人有哪些正在带货。接下来通过大数据进行分析,这些产品如果匹配给公司达人,要怎样达到满意的销售量?要匹配什么样的资源?“这些数据有的不是现成就能搜集到的,需要用专业数据软件经过自己分析得出。随着项目的推进,有些数据需要不断调整。”
复盘前一天直播中出现的大数据则是肖育民当天重要的工作内容之一。“直播期间,我会重点监测运营数据,对后台产生的大数据进行监测分析,例如某个时段哪个产品卖得好,是否有可能产生爆单;哪些产品网友停留时间较短,造成了流量流失……这些情况,我们在直播过程中要不停提示主播和场控,让他们及时调整。”大数据分析师犹如整场直播的“大脑”,要实时把控,及时输出。
直播结束后,对直播数据的梳理和复盘也是重点。“现在直播网络购物,最为重要的是人、货、场,网友进入停留多长时间点击购买商品,点击购买率低时如何进行引流等。这些数据都是多维角度的,掌握这些数据背后的底层逻辑就是让直播效率更高。”
直播过程中会形成“倒金字塔”结构,首先是通过直播间展示、主播形象语言等让网友停留观看,再进行互动交流,产生对商品的购买欲望,再下单。搜集、推演大数据就是让这个结构过程更加稳固。肖育民的数据分析更接近运营角度的考量,即运营前准备、运营中把握、运营后反馈修正,需要从这些运营数据中总结规律,并对项目的进程进行提示及掌控。
大数据分析师要分析的不仅仅是“数字”,还有“信息”;不仅仅是“已知信息”,还有更多“未知、隐藏信息”,不断拨开迷雾,才能见月明。
事实上,像陈俊伟和肖育民一样的大数据分析师群体越来越庞大,作为大数据产业发展的见证者,他们用大数据思维,帮助企业实现数字化转型并提供行之有效的战略决策。
随着数字经济的不断深化,大数据分析行业的人才需求量正在不断攀升,各行各业都迫切需要专门从事数据收集、处理、分析并能为企业提供决策依据的大数据分析人才。
大数据产业蓬勃发展,但大数据人才却供不应求。《2021 中国大数据产业发展白皮书》显示,2021年中国大数据产业规模达5397 亿元,同比增长23.1%,预计到2024年将突破万亿元。但是,据统计,2021年全国的大数据人才仅50 万人,在未来5年内企业对大数据的专业人才的缺口将达到200 万人。
人力资源社会保障部发布的《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,2025年前大数据人才需求仍将保持30%~40%的增速,需求总量在2000 万人左右。
可以说,大数据时代来得太突然了,如今国内的发展势头很猛,但大数据相关的人才,特别是具有一定深度和广度的大数据专业人员,却非常的有限。
一边是飞速发展的产业,一边是日渐抢手的人才,建立适应大数据发展需求的人才培养机制已成当务之急。
工业和信息化部原副部长杨学山表示,数据是重要的生产要素,数据对经济社会发展起到了重要推动作用;在迈向数字经济的进程中,数据的利用将发挥越来越大的作用,而在这个过程中,数据分析人才是不可或缺的;可以说数据分析人才的培养和利用,既是发挥数据的红利,也是发挥人才的红利。
事实上,2022年,全国有多所高校新增大数据管理与应用专业,北京工业大学正是其中之一。北京工业大学大数据管理与应用专业负责人何喜军表示,2017年,大数据管理与应用专业进入普通高等学校本科专业目录;截至2022年,全国共有182 个单位设置该专业;北京工业大学于2021年获批大数据管理与应用专业,2022年首次招生。
何喜军介绍说,近几年随着国家发展,各个高校也都在调整自己的本科专业。近5年,全国高校新增本科专业10440 个,大数据管理与应用专业排名前5 名。而在2020年-2021年全国管理科学与工程类专业招生计划中,大数据管理与应用专业招生计划增长65%。
不仅高校陆续开设大数据应用的相关专业,国家在人才教育方面的政策也在大力扶持推动。可以预见,随着大量大数据专业人才的涌现,将为整个大数据时代注入源源不断的动力与活力。