算法博士平均月入4万,数据可视化技能全球吃香 | 2020年《顶级数据团队建设全景报告》重磅发布

报告分析了全球数据团队发展现状,指出一线城市和新一线城市数据岗位需求旺盛,算法岗学历要求高,数据可视化成推崇技能。数据人才普遍乐观,规划稳定,硕士学历从业者占比超全球均值。

大数据文摘出品

作者:大数据文摘报告主创团队

 

2020年,对于“大数据”这个词,多数人很难再说陌生。

 

尤其是在疫情防控期间,从各地相继推出健康码,到全国个人行程查询,在及时发现并定位确诊患者,进一步阻止疫情扩散方面,大数据和相关从业者都做出了不可磨灭的贡献。

 

近年来,随着数据行业的逐渐成熟,大数据本身也开始向外辐射到医学、气象、交通等众多其他学科领域,为这些领域的从业者和科研人员提供了数据维度的知识解读。

 

对于大数据相关从业者而言,这既代表着一份前进的动力,同时也不可避免地引发问题和焦虑

 

在此背景下,2017年起,清华大学大数据研究中心联合《大数据文摘》发布了年度研究项目《顶级数据团队建设全景报告》,致力于盘点数据团队建设现状,回答数据团队发展中面临的问题,力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。

 

今年,《顶级数据团队建设全景报告2020》(以下简称《报告》)如约而至。在2020年的《报告》中,我们联合战略数据合作方领英,把目光扩展到全球,希望探索全球范围内数据团队的发展规律

 

年初,突如其来的疫情对全社会都造成了极大的冲击,数据团队同样受到影响。在疫情的影响下,数据从业者应该保持着怎样的心态?数据团队的建设应该逐步放缓还是迎合规律缓慢加速?

 

《报告》囊括十余万条网络公开招聘信息、近千份有效调查问卷内容,和全球6位优秀数据团队负责人深度访谈内容,从数据团队建设现状、全球数据团队观察和疫情对数据团队的影响几个方面,力求真实呈现现阶段数据团队的建设全景。

 

 

以下为报告部分精华内容。

 

一线城市、新一线城市持续吃香,算法类岗位对学历要求最高

 

目前,在数据团队的建设上,一线城市、新一线城市仍然保持着较大的招聘需求。

 

深圳、广州、上海、北京、杭州五个城市的在招职位数量最多,随后是成都、武汉、南京、长沙、苏州,整体呈现一线城市-新一线城市的梯队特征。

 

 

在学历要求上,数据行业过半都要求本科以上学历,但对硕士以上学历的要求并不明显。

 

算法、产品、数据、开发四类核心岗位是对学历要求比较高的岗位,本科及以上学历的要求均超过60%,其中算法岗位的学历要求中,本科及以上学历要求达到97%,硕士及以上学历要求达到35%。

 

网络、运营、运维三类职位的学历要求明显偏低,本科及以上学历要求均不超过50%,其中,网络类职位仅有18%要求求职者获得本科学历。

 

 

薪资待遇的差异也在各类职位中差异明显,拥有博士学位的算法岗位薪资水平最高,接近4万元。软件、开发、产品、数据等职位也在硕士或博士要求的职位中,出现了薪资的明显增长。而网络、维护等职位在本科与硕士学历岗位之间却出现了薪资倒挂现象,间接说明该类职位对于学历水平要求并不高。

 

 

数据可视化技能正在成为全球数据团队推崇技能

 

领英数据显示,数据分析技能和数据可视化技能是过去一年在全球数据人才中增长最快的技能,前者增长速度约为150%,后者增速同样超过100%,Microsoft Power BI在过去一年的增长速度为94%,是全球市场的新兴技能排序中首位增长速度最快的分析工具。

 

人工智能、数据科学与数据管理技能同样呈现较快增长速度。在过去一年中,人工智能与数据科学对数据分析的影响比较大,数据量的日益增长也促使了数据管理技能的高速发展。

 

在国内市场,过去一年中增长最快的技能为数据科学,增长速度为175%,相较全球范围,国内对于数据科学技能的需求更旺盛。其他技能的需求程度与国际整体较为相似。

 

 

数据从业者对职业和行业发展普遍乐观,职业规划稳定

 

数据团队的内部建设和氛围营造对于数据从业者来说也有着十分重要的影响,对目前的职业满意度进行调研后,我们发现,超过40%的从业者对当前的职业保持着十分积极的态度,15%左右的从业者认为目前的职业不够令人满意。

 

此外,《报告》也针对数据团队成员的职业规划进行了探讨。根据调研结果,在从业者的五年规划里,数据人才更愿意深挖数据方向的工作,意愿达到39%,其次有15%希望升职成为企业决策层。还有一部分数据人才更希望转型做产品经理或者尝试创业,占比均约为12%。希望维持目前工作不变的比例同样约为12%,真正考虑转行的从业者数量仅为1%。

 

 

整体而言,数据团队成员对于自己的职业规划主要集中在决策者和专家两条道路上。

 

中国数据团队从业者硕士学历比例超全球均值,英国博士学历从业者最多

 

对于数据团队或数据产业的观察,目光不应该仅局限在国内,全球前沿国家的发展现状同样至关重要。综合领英平台的数据,我们也获取了全球数据行业发展的一些趋势和动态。

 

随着数据行业近年来的发展,从全球范围看,招聘市场对数据人才表现出极高的需求,全球数据从业者也在稳步增长,过去一年增长率为4.4%

 

从全球数据从业者的学历分布来看,数据人才普遍受教育程度高,98.5%拥有本科或以上学历,其中持本科学历的数据从业者最多,占比44%,持硕士学位者次之,占36.4%,持MBA学位者占12.1%,持博士学位者占比6%。

 

具体观察各个国家,领英站内印度本科及以上学历水平的从业人员占比最高,几乎所有数据行业从业人员都拥有本科或以上学历,英国拥有最多博士学历的数据从业者,占比达8.3%,美国博士学历的数据从业者占比7.4%。

 

与以上三国对比,中国的硕士学历从业者占比最多,达51.2%,本科次之,占比41%,但MBA与博士学历从业者较少,分别为3.6%和3.1%。

 

 

各行业数据人才涌入互联网,高等教育行业数据人才流失严重

 

与其他专业人才相似,数据人才同样会在不同行业之间流动。观察全球范围内数据人才最集中的十大行业,我们通过定义“行业人才吸引力指数”,发现不同行业对数据人才的吸引力指数也有所区别。

 

(注:行业人才吸引力指数 = 流入指定行业的人才/流出该指定行业的人才)

 

互联网行业毋庸置疑在全球都保持着较高的吸引力,在数据人才的流动上,信息技术与服务、金融服务、管理咨询、通信和高等教育行业中的数据人才多流入到互联网。

 

在计算机软件、银行、医院与护理、保险行业和互联网行业,数据人才都是从其他行业流入,而高等教育的数据人才流出现象严重,其中互联网的吸引力指数最高,达到6.27,金融服务次之,为5.20。

 

 

疫情凸显数据价值,超4成数据团队业务量不降反增

 

面对年初爆发的疫情,数据行业也受到了一定程度的影响和波及。

 

综合问卷信息,超过半数的数据从业者认为数据团队的工作受到了不同程度的影响,超过20%的受访者认为疫情对于数据团队工作的“影响较大”。

 

 

在业务量上,超过4成的受访者表示数据团队的业务量有不同程度的增加,其中3.6%的数据团队的业务量翻倍,但仍然有接近17%的数据团队表示业务量有明显减少。

 

不过,可以看到,尽管受到了疫情的冲击,47%数据团队从业者认为疫情对数据团队工作影响较小。

 

大数据文摘在此前投放的问卷调查中了解到,疫情对于企业中数据团队的业务并未造成很大的影响。在所有受访者中,17.5%表示自己所供职公司的数据团队完全没有受到影响,29.1%称几乎无影响,认为产生较大影响的比重为23.3%。

 

在疫情对于业务量的影响上,38.8%受访者认为数据团队业务量没有产生变化,16.9%业务量减小。44%的受访者则反映数据团队业务量增长,其中3.6%团队业务量翻倍。我们可以看到,疫情冲击下,大数据相关业务的价值正在凸显

 

 

不难看出,一支高效运作、抗压的数据团队不仅对于所在公司至关重要,也是整个社会持续、健康发展的生力军。整体来说,疫情对于数据团队的影响并非完全负面。虽然有部分企业出现了裁员或降薪情况,但同样也出现了不少业务量增长的情况,说明数据业务价值在疫情中逐渐凸显。与此同时,疫情对于从业者的职业规划还是产生了一定影响,部分受访者原本的跳槽计划出现了变动。

 

没看够?点击下载报告,获取更多数据团队洞察:

http://www.bigdatadigest.cn/pdf/data-race-2020.pdf

数据一词对于大众来说,已经不 再陌生。根据 Wikibon 研究数据, 作为大数据产业发展的基石,全球 的大数据市场规模预计从 2018 420 亿美元增长至 2024 的 840 亿 美元。(如图 1-1-1) 在中国,自 2015 国务院颁布《促 进大数据发展行动纲要》后,大数据 正式上升为国家发展战略,而 2016 由工信部印发的《大数据产业发 展 规 划(2016-2020 )》 则 掀 起 了大数据产业建设的浪潮。根据赛 迪数据与《2019 中国大数据行业 研究报告》,2018 中国大数据产 业规模达到 4384.5 亿元,同比增长 23.5%,据预测到 2021 ,中国大 数据产业规模将超过 8000 亿元。(如 图 1-1-2) 在具体的大数据应用领域,生态环 境、农业、水利、医疗、交通旅游服 务等都在一系列政府政策的支持下, 成为了大数据技术的实际应用场景; 而政府资源的支持与技术实力的稳 步增强,为这些领域的大数据实践 打下了至关重要的基础。 专业的数据人才缺乏,这是整个数 据行业面临的第一大困境。经过最 近几高校的大数据专业设置以及 相关大数据职业培训,中低层数据 分析人才逐渐成熟并进入市场,满 足了一些数据团队基础职位需求, 但是,顶级和有丰富经验的数据人 才依然难求。 调研过程中我们发现,互联网行业 对数据人才的吸引力最高,规模大、 薪水高的大公司对于人才的吸引力 也一直居高不下。相对而言,初创 企业和刚刚进行数字化转型的传统 企业往往难觅经验丰富的数据团队 领头人。此外,高等教育领域的数 据人才流出现象严重,高校和研究 院“留不住人”的现象在最近几 愈演愈烈。 目前,行业内已经达成了普遍共识: 数字化转型和数据团队建设是“一 把手”工程,需要领导层对数据驱 动保有完整的认知和贯彻决心,以 完成“自上而下”的推动。 很多企业中,高层管理者自己并没 有想好是否要进行数字化转型,就 “赶时髦”开始了建设,遇到困难 后立刻回到了固有的传统管理模式, 这些企业的数据建设目标不清晰, 因此很难获得成效。 失败的团队各有各的问题,成功的 团队却一定是相似的。 不同的行业、企业的数据团队,虽 然建设路径有所不同,但从整体来 看,“成功”的数据团队都有着相 似的发展阶段、趋势,和一套明确 的价值衡量体系。 除了高层的认知,整个公司的数据文 化也对于数据团队建设至关重要。 这又与企业本身的文化和属性密不 可分。例如工程师文化浓厚、创新 意识强的互联网公司往往在数据团 队建设和数字化转型中进展更顺利、 快速,而不够开放务实的企业往往 在数字化转型中推进困难。
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