OpenCertHub如何解决大数据人才缺口问题

李振业

昨天跟很多参会的朋友聊天，我问了一个问题—你们现在招聘数据人才难不难？

为适应大数据市场发展，我们要以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，促进资源配置优化，促进全要素生产率提升，为推动创新发展、转变经济发展方式、调整经济结构发挥积极作用。如今，大数据市场规模高速增长，数据市场成价值投资洼地，数据人才的需求飞速增长。

据某研究院预测，整个大数据产业以平均每年30%～40%的速度增长，大数据产业规模正日益扩大。大数据产业里增长最快的板块是政府数据治理工作，因为当一个产业刚兴起的时候，往往都是政府带动新产业开始发展，因而与政府密切相关。

问一下在座的朋友有多少人本身专业是数据工程师的，请举手。只有一个。看来99%都是企业家朋友。来看一下来自BOSS直聘的一组数据。从2016年第一个季度到2018年的第三个季度，数据人才需求走势快速持续上升，每隔两个季度人才需求增长100%，这是从用人单位的角度去看，是非常真实的需求。市场对数据人才储备供不应求，尤其在大数据与人工智能领域。领英（LinkedIn）发布的《2017年中国互联网最热职位人才报告》显示，人工智能、大数据、数据分析人才需求均以25%～70%的速度增长，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。如果我再年轻10岁，我要重新回到学校读大数据、人工智能专业，因为我知道将来可以找到很好的工作。

昨天跟朋友聊天，一个很知名的企业招聘了三个刚毕业的大数据博士，他们没有任何工作经验和社会经验，大家猜一下他们的年薪是多少？可能很难想像，三个博士的年薪是200万～300万元。如果将人才视作生产要素，当这个生产要素在生产环节里变为稀缺资源时，对产业是好还是坏呢？我们需要想一下，在面对大数据产业中众多的商业机遇时，我们究竟该在人才培养上做出怎样的努力？

四年前，中国在本科设立数据科学专业的大学有三个，到2019年9月份，中国有488个高等院校在本科开设了数据科学的课程，这个数字同样令人震惊。这是因为，政府预知数据人才稀缺是大数据未来发展的瓶颈，大力培养数据人才才能为市场储备足够的生产动力。但是，我们正处于最缺乏人才的階段，要等到四年后才能相对充分地满足我们的需要，现在我们究竟该怎么做？

我们看现在能不能聚焦数据产业最缺乏的人才类型，然后做一些相应的工作。我们于2017年年初在北京发表了一个研究报告，针对1036家使用数据的企业，调查企业是否使用开源的技术。2015年只有29%的企业使用开源软件，2016年同样去访问这1036家企业，不用开源软件的只有13.4%。商业使用场景开始出现，市场化产品出现，人才的需求也就出现了。报告也访问了企业会用哪些开源软件做底层结构，超60%的受访企业倾向选择将Hadoop与Spark作为大数据平台的技术架构。

说了这么多，想提出几个问题，究竟在行业人才培养体系里，现在缺乏什么东西？未来1400万的人才缺口将如何填补？如何让这1400万人具有数据能力，促使产业蓬勃发展？

人才的培养，需要很多的课程培训、行业标准等进行支撑，如果在招聘网站里搜索大数据这个工作岗位，往往要求求职人员懂大数据、有经验，并且跟传统IT行业工作岗位的要求类似，同样要有考试认证。这就显露出一个事实，人才资本行业空间庞大，痛点在于缺乏量化标准。

OpenCertHub希望拥抱开源，推广开源软件，同时建立标准，让开源软件学习者依照标准解决人才错配的问题。OpenCertHub专注未来企业均重视的开源技术认证，整合大数据及人工智能技术的考试平台，自主研发了亚太地区唯一官方授权的CPFA（Certified Professionals For Apache Projects）的专业资格认证平台。

CPFA是以企业岗位需求所开发的“职能为本Role-Based”认证体系，我们致力于做价值链中独立的认证机构和数据人才招聘市场的赋能者，在与培训机构、企业的合作过程中，以职能为本，从用人单位的角度去设计所有的考试，以此测试数据人才的能力水平，并满足企业的人才需求。平台提供公民数据师、数据架构师、数据科学家、人工智能工程师等多种资格认证，同时发出的证书将采用新技术，如人脸识别、区块链等作认证。

OpenCertHub有一个梦想，就是实现数据技术全民化，很多企业也希望公司40%以上的非技术人员都能掌握数据能力，我们面向社会不同阶层的劳动力推广数据相关技能，推动企业需要的中、高级数据专业技能。我们的使命是认证数据智商Data Quotient（DQ），鼓励学习，提升数据人才的能力，致力于推动智慧城市发展。我们希望与招聘中介、职业培训机构、学术机构、数据服务商协同合作，形成打造数据人才培养体系的强大合力，使整个大数据人才生态圈合作共赢。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）