大数据专业,是炙手可热还是炒作过热?

2017年11月21日 TIMEZONE




本文由TIMEZONE原创

时区作者 | Heskey

Napoleon won't meet his Waterloo twice, nor will I. 

Keep ur eyes on the star, and ur feet on the ground.

以史为镜明得失,仰望星空,脚踏实地。

 留学国家:英国 留学母校:思克莱德大学;

 攻读:硕士;  专业商务分析与咨询



“大数据”,是这些年来被提及最多的一个新词。


英国的一份题为《2013-2020年大数据分析:劳工与技能需求评估》的报告指出:从2008年到2013年,英国劳动力市场对大数据相关工种需求量从原来的1800个职位增加到了47600个


经济和互联网高速发展的中国,市场对大数据专业人才的需求更大。根据智联招聘和看准网的统计,中国现阶段大数据相关专业职位共有11528个(各具体职位数及平均薪资如下):


职位名称

职位数

平均月薪(人民币)

大数据分析师

2437

9837

大数据架构师

1446

35500

大数据开发工程师

1552

11070

大数据工程师

6093

11643


要投身于大数据,可以选择的发展方向也有很多。考研网指出,目前随着大数据兴起的是统计学专业,而统计学专业的就业主要集中在政府部门(统计局、财政局、卫生监督、食药监、出入境等)及金融领域(银行、保险公司、证券公司等金融部门,具体事务包括量化投资方向、信用卡中心、P2P信贷等)。另外,科研方面,医疗卫生领域的研究公司(CRO)或者考取相关PhD而进入高校也不失为可取选项。



大量的人才需求,广泛的就业选择,让不少学子都对大数据心生向往。数据分析专业由此应运而生,并逐渐自成一派,作为独立专业存在于高等教育体系。


据Studyportals网站统计,在英美,各高校共设立了165个与“数据科学与大数据”(Data Science & Big Data) 相关的硕士专业(其中英国76个、美国89个)。


然而,大数据的前景真的如此可观吗?数据分析专业值得学习吗?



中国大数据网对此发表了相关评论:


今天的真实业态:90%的大数据产品是伪需求,所以没人买单。



它指出,“90%的大数据产品——要么,是闭门造车、臆想出来的‘伪需求’,没有真正解决客户的需求和痛点;要么,是概念导向、占领客户大数据认知的‘假产品’,已经先入为主,让真正的大数据产品推广更加困难。”


其原因有二:


第一,一些大数据产品仅停留于表层,并不能带来规模效益。举个例子:今年高考的微博曝光量为1.2亿,曝光用户量783万,影响力指数80,而公众在对此事的情绪上偏正面(其数值为72)。这些数据说明了高考是一个热点事件,人们普遍对此情绪正面。可单凭这些这些信息是不能产生经济效益的。只有深度挖掘其应对策略、决策重点,及如何通过这个热门事件来推销自己的产品(如学习型电脑笔记本)才能让这类大数据产生效益;


第二,现今大部分的企业(特别是传统行业和中小企业)并没有为大数据支付的意愿及能力,只是在为用大数据而用大数据。这种因为“数据热”而来凑热闹“炒作”的做法导致了“伪需求”的增长。


美国著名咨询公司高德纳(Gartner)则称,当前社会对大数据的炒作已经到了巅峰根据炒作周期模式,对技术的过于炒作会导致大数据达到炒作极点,使大数据用户进入“幻灭低谷期”(Through of Disillusionment)。直至用户真正找到使用大数据技术的实际业务时,才能从“幻灭低谷期”中走出来;


譬如房地产,随着社会中人口的不断增多,房屋需求必然不断增加,但历史经验告诉我们,炒楼的行为使得人为制造了虚假的房屋需求。同理,在互联网时代,对数据的需求大幅增加。然而,现今社会各界所呈现的“数据热”,是否真实反应对数据的需求?还是已被炒作过的“过热”? 


因此笔者认为,如果只是因为“数据热”而毫不犹豫地选择数据分析相关专业出国深造,有所欠妥。在出国留学专业的选择上,还是得根据自身学习情况、未来就业需求以及学校的师资力量和社会认可度进行选择。


当然,不提倡盲目追随“数据热”并不意味着数据分析毫不重要。数据分析既然已成为一门独立学科,就说明它是与生活密不可分,更是工作中越来越不可或缺的技能。因此,无论你所学习的专业是否与数据分析相关,抑或将来是否攻读数据分析相关专业,提升自身的数据分析技能也可以说是一件稳赚不赔的事情。


《2013-2020年大数据分析:劳工与技能需求评估》指出了提高数据分析技能的要素:


中国大数据网也提出了大数据应用的三个关键点:数据从哪里来?数据怎么用?成果谁买单?


只有抓好数据来源,正确运用数据功能,明了数据的效用与价值,才能对“数据热”趋利避害。



1. Studyportals: 

http://www.mastersportal.eu/search/#q=ci-30|di-282|lv-master,preparation&start=30&length=10&order=relevance&direction=desc

2.《2013-2020年大数据分析:劳工与技能需求评估》:

https://www.thetechpartnership.com/globalassets/pdfs/research-2014/bigdata_report_nov14.pdf

3.《2017年中国大数据发展调查报告》:

https://wenku.baidu.com/view/ad849089250c844769eae009581b6bd97e19bc6d.html

4.《大数据炒作已达巅峰?慎防幻灭低谷期》:

https://cn.aliyun.com/zixun/content/2_11_280240.html



时区作者 | Heskey  于 格拉斯哥

本文责编 | Becky

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