2018年-数据局_kesci韦莱韬悦：《2018数据人才白皮书》_22页_38mb

2018数据人才白皮书总结

核心内容

《2018中国数据人才白皮书》由科赛网与韦莱韬悦联合发布，旨在探讨数据人才的定义、特征、培养与团队构建，为企业数据化转型提供参考。白皮书通过调研超过2000位数据人才，从多个维度分析了数据人才的现状与未来发展趋势，强调数据人才在企业智能化升级中的关键作用。

主要观点

• 数据化转型的重要性：企业通过数据化转型提升经营效率和市场竞争力，数据人才成为支撑这一转型的重要基础。
• 数据人才的多元化背景：数据人才来自多种专业背景，其中计算机类、数理统计及工程类学科占比超过60%。
• 数据人才的分布与行业相关性：数据人才主要分布在科技、互联网、金融、零售等数据分析需求较高的行业，且集中在一线城市，但二线城市也在逐步崛起。
• 性别差异：女性在数据人才中占比约为33%，在数据工作中表现出较高的兴趣，但在领导他人和推动成功方面相对男性略弱。
• 数据人才的满意度：超过80%的数据人才对当前工作满意，反映出数据行业对人才的吸引力。
• 数据人才的来源：数据人才主要来自职场新人和企业内部转型员工，其中约50%为职场新人，30%有超过5年工作经验。
• 知识技能与工具栈：数据人才普遍掌握线性回归、逻辑回归、决策树等基础方法，且常用工具包括Excel、SQL、Python等。Jupyter Notebook在国内外的使用差异显著，但正在受到国内数据人才的重视。
• Wave胜任力潜能：数据人才在思维、影响、适应、执行四个方面具有不同的胜任力潜能，其中思维构面优势明显，影响构面相对薄弱。Wave测试显示，女性在细节处理上表现更优，男性则在推动成功方面更具优势。
• 头部数据人才特征：头部数据人才通常拥有硕士及以上学历，且毕业于国内985/211院校的比例更高。他们掌握更全面的知识技能，包括机器学习、统计分析等，并在胜任力潜能方面表现出更强的创新能力与领导力。
• 数据人才的职业期望：数据人才普遍期望在专业领域发展，有42%~43%希望成为工程师或咨询师，也有48%期望成为高管或创始人。同时，他们重视自我提升，有超过70%计划在未来三年内继续学习和深造。
• 团队构建与赋能：企业应通过综合评估数据人才的知识技能和胜任力潜能，构建科学的数据团队。数据团队的组建应考虑多元化背景与经验，同时注重文化赋能与发展赋能，以提升团队效率与凝聚力。
• VUCA时代的挑战：在VUCA（波动性、不确定性、复杂性、模糊性）时代，数据人才成为企业应对数据化战争的重要武器。数据人才的培养与团队构建是企业实现智能化升级的关键。

关键信息

• 数据人才画像：数据人才具备多元化的专业背景，以理工科为主力，同时有部分来自经管类与基础学科。
• 知识技能：数据人才需要掌握数据分析的基本方法与工具，如线性回归、逻辑回归、Python、SQL等。
• Wave胜任力潜能：Wave测试评估数据人才的思维、影响、适应、执行四个构面，其中头部数据人才在创新能力、领导力等方面表现更优。
• 职业发展路径：数据人才更偏好走专业路线，但也重视管理路径，企业应构建双通道发展体系。
• 团队构建策略：企业应从人才引进、培训发展和评估三个方面构建优秀数据人才团队。
• 数据赋能与VUCA时代：数据人才是企业应对VUCA时代挑战的重要资源，数据化转型已成为企业战略共识。

数据人才的关键经历与技能

• 教育背景：头部数据人才中，硕士及以上学历占比达35%，远高于其他数据人才。
• 专业背景：头部数据人才更倾向于来自国内985/211院校，占比接近50%。
• 工具使用：Excel、SQL、Python是数据人才最常用的工具栈，Jupyter Notebook正在逐步被国内数据人才接受。
• 职业发展：数据人才对职业发展有较高期望，希望成为高管、创始人或专业人才。

数据团队的构建与评估

• 团队组建：企业应综合评估数据人才的知识技能与胜任力潜能，以匹配岗位需求。
• 团队赋能：通过文化赋能（如薪酬、职业发展路径、公司文化）与发展赋能（如培训课程、轮岗机制）提升团队能力。
• 团队评估：企业需持续评估数据团队的成果、效率和能力，以确保其在业务变化中保持竞争力。

未来展望

• 数据人才的重要性：数据人才已成为企业未来发展的关键资源，其胜任力潜能与知识技能是企业构建数据团队的重要依据。
• 企业与高校合作：高校应结合市场对数据人才的真实需求，制定系统化、规范化的培养体系，以提升数据人才的市场竞争力。
• 数据人才自我提升：数据人才普遍重视自我提升，有超过70%计划在未来三年内继续学习深造，以适应快速变化的行业需求。

附录：联合发布机构与作者

• 联合发布机构：翊翎资本、线性资本、数据商业家、职人社、实习僧、MeetHR、TalkingData University、deardata、Donews、爱数圈、镁客网、数据局、硅谷网、报告学苑、数据企服、报告学班。
• 作者：科赛主创团队（范向伟、保一雄、王潇阳、单清远、司马坤杰）；韦莱韬悦主创团队（江为加、胡卫鹏、段泽坤、郭展飞）。

以上总结涵盖《2018中国数据人才白皮书》的核心内容、主要观点和关键信息，为企业、高校和数据人才提供了全面的参考与指导。