据麦肯锡咨询公司去年公布的一份报告显示，到2018年，美国在“深度分析人才”方面将面临14万至19万的人才缺口;在“能够分析数据帮助公司做出商业决策”方面将面临150万的人才缺口。

市场观察人士称，大量公司目前正在寻求拥有综合技能，可发掘大数据竞争优势的人才。研究机构国际数据分析研究所(IIA)首席执行官Jack Phillips称：“排名第一的企业需求是招聘到能够通过数据的使用和分析获得竞争优势的人才。这一点是毫无疑问的。”

那么“大数据人才”具体是指什么呢?这些职位都是什么?他们需要什么样的技能呢?从事大数据工作的人需要什么样的教育背景呢?为此，美国计算机世界网站对这一新兴领域内的杰出代表人物进行了专访。

相关技能

曾经出任瑞银财富管理公司商业风险与分析总监的Sandeep Sacheti称：“现在对‘大数据专业人员’还没有一个统一的定义。” 目前Sacheti已跳槽至威科集团，并出任该集团下属企业法律服务公司客户洞察与营运绩效副总裁。

Sacheti的新职位全部是关于大数据的：利用分析法了解客户、开发新产品、削减运营成本。在他主管的一个项目中，威科集团为律师事务所提供电子账单服务的部门正在使用分析法挖掘从客户那里汇集到的数据(已取得了许可)，以开发新的产品。

为了处理这些大数据工作，Sacheti目前采取双管齐下的办法，一方面从外面招聘人才，一方面培训内部员工。他根据四组技能对大数据职位进行了划分：数据科学家、数据架构师、数据可视化人员和数据调整代理人。

由于不同的人会使用不同的技能，因此目前这些职位还没有一个标准的称谓。Robert Half Technology公司高级执行董事John Reed称，同一个职位在一家公司里可能被称为数据分析师，但是在另一家公司里可能并不叫数据分析师。有的大数据职位的称谓就像Sacheti给出的职位名称那样，职位的称谓中既没有“大”这个字也没有“数据”这一词。

Phillips称，目前已经有一些公司为了招聘到大数据人才向IIA寻求帮助。首先，他们会询问能够在哪里找到这类人才。“随后，他们会中止这些话题转而询问‘等一下，我怎么才能知道我正寻找什么?’”

Talent Analytics 公司首席执行官Greta Roberts称：“每个人都会问，你是如何鉴别这些人的?你关注的是哪些技能?他们需要拥有什么样的学位?”

Phillips 和Roberts都表示，大数据职位相关的技能主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理。尽管还没有达成一致，但是数据科学家、数据架构师等职位已经逐步获得了共识。

必须要有强烈的好奇心

Cloudera公司的数据科学高级总监Josh Wills称，在寻求大数据人才的同时，公司还开始大量招聘应用开发员和软件工程师，而不是IT运作人员。

这并不是说在大数据中不再需要IT运作人员。毕竟，要由他们构建基础设施，建立大数据系统。风险投资公司Greylock Partners的数据科学家D.J. Patil 称：“这是Hadoop人员的领域。”

“如果没有这些员工，你根本没办法做任何事情。他们构建了一个令人难以置信的基础设施，但是他们不必做任何分析。”他指出，通过传统的培训或是自学，IT员工能够轻而易举地快速掌握Hadoop技能。主要Hadoop厂商中的培训项目已经证明了许多IT员工能够通过这一途径掌握相关的技能。

也就是说，大数据中的许多职位需要编程知识和应用开发能力，需要知道如何满足业务需求。

最重要的资质并不是学位、大学文凭，任职经历和职称。而是一些软实力：好奇心、与非技术人员沟通的能力、坚忍不拔的性格和对创新的不懈追求。

Patil 称：“杰出的员工都有一颗强烈的好奇心。” Patil与Cloudera创始人Jeff Hammerbacher一起被《福布斯》杂志称为“数据科学家”。Patil在LinkedIn任职期间曾经被任命为数据产品总监、首席研究员和首席安全官，帮助组建了数据研究团队，帮助制订了相关策略。

Patil为应用数学博士。Sacheti为农业及资源经济学博士。对此，Patil表示，与大学文凭相比，好奇心和创造力更为重要。“大数据人才必须要涉足多个领域，能够将一个领域内的想法应用到另一个领域中，此外还必须要能够适应模棱两可的东西。”

Cloudera的Wills则是通过一个迂回的方式成为数据科学家的。Wills本科阶段在杜克大学学习的是数学专业，并取得了学士学位。毕业后，Wills通过半工半学的方式在得克萨斯大学取得了硕士学位。期间，Wills曾经在多家公司工作过。在2007年，他还曾经休学为谷歌公司工作过。在谷歌工作期间，Wills的工作岗位是统计员。在跳槽至Cloudera公司成为数据科学家前，Wills已经成长为了一名软件工程师。

总之，大数据专业人员看似在许多岗位上工作，并且每一个岗位都不精通。他称：“每名大数据专业人员可能并不是世界最好的软件工程师，也不是世界上最好的统计员，但是他们拥有与这两个行业人员沟通的技能，能够在营销团队和高级主管之间进行沟通。他们最大的技能是在公司中发挥‘胶水’一样的作用，而许多公司都需要他们。”

“许多大数据人才都了解IT、软件研发、应用研发和分析学。” Wills认为这类员工在公司中的作用将日益突显。“我认为公司可以利用这类员工实现价值转移。”

Sacheti也在寻找这类大数据人才。他称：“我们发现有许多人擅长学习新技能，愿意进行反复设计和敏锐思考。”

为了调查大数据专业人员的成长途径，IIA和Talent Analytics公司近期发起了一项网上投票，旨在调查大数据专业人员的技能、受教育程度，以及他们的情感与性格。结果预计将在年底揭晓，届时人力资源专员将需要付费浏览。

Talent Analytics的Roberts称：“在一些调查案例中，员工与生俱来的性格，如好奇心，可能比他们在IT、IS、CS等方面的受教育程度更能预测他们的工作业绩。”

目标：冷静的性格和严谨的态度

直到近年来，IT部门才开始关注员工的创造力、好奇心和沟通能力，而这可能也是为什么大多数公司不让他们的IT员工主导大数据项目的原因。

Phillips表示，IIA认为数据科学受到三个方面的支撑：技术(IT、系统、硬件和软件)、数量(统计、数学、建模、算法)和业务(所从事领域内的相关知识)。“我所看到的专业人员都是在第二个方面取得成功的人。虽然他们通晓技术，但是他们并不会运用技术，他们需要依靠IT部门为他们提供工具。”

Wills认为，大数据还需要一个严谨的态度。他解释称：“当我们在谈论大数据科学时，实际上是在谈论一个由经验推动的程序。你常常需要尝试大量不同的事情，必须要以平静的心态来看待失败。你需要做这类工作的员工有着冷静的性格。”

市场研究机构Forrester Research 的首席分析师Brian Hopkins称，他们需要能够快速的调整自己的假设和解决问题的办法。“你不能将自己限制在一个计划中，而是需要适应在有着多个计划或没有计划的环境中工作。”

他称，这是一个与大多数IT员工所习惯的模式完全不同的运作模式。Hopkins 称：“来自庞大的企业IT商店的IT员工可能会对他们做事麻利、行动迅速和处理灵活而感到不适应。”

在招聘经理人时，一旦发现了这类人选，公司往往愿意对他们进行培训，让他们胜任大数据中的角色。Patil称：“在LinkedIn里，我们很大程度上是自己培训自己，因为许多事情都是开放的。”他认为大多数公司也都能够这么做，“如果他们拥有合适的性格，那么你可以选择他们。”

在员工方面，部分IT员工喜欢自己的工作更具创新力，为此他们可能愿意转而选择大数据作为自己的职业生涯规划。Sacheti称，如果一名IT员工处事灵活，愿意学习新的工具，并且拥有一些艺术家的气质，那么他会选择数据架构，甚至是数据可视化这一领域。

对于那些喜欢把握机会展示自己创造力的IT员工来说，大数据职业生涯也具有潜在的吸引力。

大数据的技能与职位

大数据中没有我们常见的职位，甚至没有从业资格标准，人们难以知道是什么因素让一部分人适合从事大数据工作。通过对大数据专家和招聘人员的采访，我们试着列出了大数据中一些最常见的职位和所需要的技能。

数据科学家：他们是大数据中的领导者。这一职位的角色与麦肯锡咨询公司报告中的“深度分析人才”十分相似。一些公司还为数据科学家设立了高级管理员的职位。其中的许多人都曾经从事过数学或传统统计学方面的研究。还有一部分人拥有人工智能、自然言语处理或数据管理方面的教育背景。

数据架构师：他们是擅长处理散乱数据、各类不相干的数据、未定义数据和模棱两可数据的程序员。数据架构师中的许多人都拥有传统编程或商业智能的教育背景，并且非常熟悉统计程序。为了能够用新的方式驾驭数据，提供新的深层次见解，他们需要拥有创造力和坚忍不拔的性格。

数据可视化人员：他们属于技术人员，职责是通过分析将数据转化为公司能够使用的信息。他们分析数据，然后用常人能够理解的语言表述出这些数据所蕴含的信息，以及它们对公司的影响。数据可视化人员需要能够理解公司所有部门，包括高级主管的意思，并能够与他们进行沟通。

数据调整代理人：数据调整代理人的职责是根据数据分析推动内部运作和处理程序进行调整。他们中的许多人都拥有Six Sigma的教育背景，并且拥有把行话翻译成其他人能够理解的术语的沟通能力。

数据工程师/操作人员：他们是大数据基础设施的设计者、建设者和管理者。他们开发出了可根据公司需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。