大資料無處不在，發現人才要用到大資料，企業決策要用到大資料。事實上，大資料早已覆蓋了我們生活的方方面面，資料探勘、資料分析的技術在各行各業都有其用武之地。本次51cto邀請了【wot2015"網際網路+"時代大資料技術峰會】特邀講師、獵聘網首席資料官單藝，從企業、人才和技術等角度解讀大資料。
用大資料指導優化招聘流程
在社交領域，很多人在求職或者做職業發展計畫時，希望能多結識同行。獵聘同道中的人脈推薦系統對使用者所屬行業、職能、同事、同學和好友關係進行分析和挖掘，用機器學習和社交圖譜分析技術挖掘使用者關係，為使用者呈現乙個高質量的職場交友推薦列表。
此外，通過運用機器學習演算法，我們還為註冊使用者做了乙個打分模型，篩選出有商業價值的使用者，幫助公司精確定位目標使用者群，使客服部門和運營部門的效率得到很大的提公升。
資料人才現狀
近幾年來大資料概念火熱，那麼資料人才市場的現狀是怎樣的呢？據單藝介紹，從獵聘網掌握的資料來看，市場對大資料人才的需求近兩年的確有乙個飛速的**性增長。從職位數來看，2023年2月份時獵聘網資料分析師的職位只有大約250個，但是到了2023年8月份的時候，在該職位數的需求已經超過3000。刨除掉獵聘網快速增長的企業客戶數帶來的影響之外，這個增長依然是非常可觀的。我們也可以觀察到類似的其它大資料職位的需求的增長，可以看到整個市場的需求是很旺盛的。
按地區劃分，一線城市，尤其是網際網路發達地區，如北上廣深和杭州地區，對大資料人才的需求是最旺盛的。相比較下，其他地區對該類人才的需求比較少。所以我們對於大資料人才的建議是目前留在北上廣深這些一線城市發展。
以行業劃分，資料分析人才大多集中在網際網路、金融、消費品、製藥等行業，同時這些行業對其它大資料人才的需求也是非常大的。
在薪酬方面，單藝告訴記者，大資料行業的薪酬水平要明顯高於網際網路其他職位。這個高不是體現在就業早期，而是體現在其薪資水平會隨著經驗的積累、技能的發展而快速提高。應屆生在開始做資料分析師工作的時候，工資其實也跟平均水平差不多，但是在三年以後，就會有明顯的提公升，會明顯比其他的崗位薪資水平要高。
有志於資料行業，該如何學習和成長？
既然大資料行業前景如此廣闊，那麼有志於在大資料相關領域發展的人該如何學習和成長呢？單藝認為選擇職業首先要考慮自己的興趣和專長，「盲目地追求潮流不是最佳選擇，這是乙個通用法則。如果你志於從事這方面的工作，先要看自己的能力，是否對資料敏感；第二是否喜歡用量化的方法進行思考，要數學基礎好；第三，要研究大資料行業的不同崗位要求和自己的技能的匹配程度。」
他告訴筆者，當前大資料的崗位主要分為三類，每類都有獨特的職業特點。第一類是大資料工程師，這一類是以程式設計開發大資料的基礎設施為主，對程式設計的能力要求較高，要求熟悉分布式系統、資料庫、網路程式設計等方面的技能。
第二類人是資料分析師，其特點是以業務為中心，用量化的方法去發現業務當中的規律和問題，同時提供一些相應的策略，還要做不少資料建模的工作。這種工作就要求：第一，要喜歡研究業務，要有對商業的興趣和感覺；第二，要懂得量化和數學建模的方法；第三，要能熟練使用資料分析常用的工具，包括最基礎的excel。
第三類人是資料探勘工程師，也叫演算法工程師，特點是既擅長演算法也擅長程式設計，能夠把這兩種結合起來，建立用於生產環境的資料探勘系統。這個崗位要求數學和程式設計能力都要強，尤其是在程式設計方面，要有相當的水平才能夠把這方面的工作做好。
針對這三種資料人才的不同發展方向，單藝建議，如果大家有志於此，在程式設計方面得心應手的，比較適合做資料工程師；數學基礎好、對業務有興趣，不擅長程式設計，但能熟練使用資料分析工具的，適合做資料分析師；如果兩者都擅長，則可以嘗試做資料探勘工程師。他告訴筆者，雖然以上三種人都處在大資料領域，但是技術和側重點都是各有不同的，所以每個人應該根據自己的興趣和特長選擇乙個合適自己發展的領域。除此之外，因為該領域是應用性非常強的，所以到有比較好的資料基礎的公司或者是重視資料驅動的公司去工作，對職業發展也是很有幫助的。
大資料能夠幫助優化企業運營
談及如何用資料分析和資料技術推動企業發展，單藝告訴筆者資料能夠對於公司的運營有很大的促進作用，主要表現在兩個方面：一是基於資料做決策，例如獵聘網每天都要做很多商業決策，比如銷售應該聯絡哪一類客戶、客戶能帶來多大的銷售機會，比如廣告應該如何投放、如何保證投放的回報率，這些都需要通過資料來做決策。二是用資料的技術和方法去優化去優化商業執行當中的環節，「比如說像剛才提到的銷售機會的排序，我們可以用資料的方法來幫助銷售去找到最適合他的，或者是機會最大客戶。」他又提到獵聘另乙個服務叫「面試快」，也是通過資料驅動的方法，確保將企業的招聘需求匹配到最合適的獵頭，讓整個服務流程變得更高效合理。
「除了做資料產品和資料驅動的產品之外，還可以用來幫助企業用資料做決策，或者是用資料技術去優化企業運營當中某些關鍵環節，來提公升企業的效率和收入。這些我覺得在將來都是大有可為的地方。」單藝說道。
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