大数据未来发展之路机器学习与人工智能

对于这个未来10年会真正改变社会的核心技术来说，如果无法让海量的信息“发声”，阐明数据背后真正的价值，那数据无异于“垃圾”，将毫无意义可言。

与其说数据是瑰宝，不如说这些懂数据、用数据的数据分析师、市场研究分析师、首席数据官等人才，才是大数据时代真正的掘金者。

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21世纪什么最贵 壹

今年2月，万达一份求贤若渴的招聘贴引爆关注。在这份求贤贴里，万达希望吸纳的人才包括大数据架构师、数据研发工程师、算法工程师等，年薪全部开到50-70万，但能“揭榜”者却寥寥。

万达如此高薪招募大数据人才，也从侧面充分反映了大数据行业人才的紧俏。

就连美国政府首席数据科学家DJ·帕蒂尔，也品尝过大数据人才短缺所带来的烦恼。他指出，“数据是混乱不堪的，而且数据清理工作总会占据80%的时间。换句话说，数据本身就是问题的所在。”

麦肯锡做过预测，到2018年，美国可能在“具有深入分析能力的人才”方面，面临14万到19万的缺口；而“可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师”的人才短缺，或许会高达150万。

在中国，大数据专家估算认为，5年内国内大数据人才缺口数目直指130万甚至更多。随着IT技术的不断渗透，市场对于大数据人才的需求还会大幅增长。

有业内人士曾表示，50—70万年薪对资深大数据人才来说并不算高，有建模经验的大数据人才拿到100多万的年薪是常见的事。

21世界什么最贵？或许是大数据人才。这个贵不仅反映在价格贵，更体现于有市无价，因而尤显珍贵。

怎样弥补行业人才鸿沟 贰

大数据技术对社会的推进有着四个要素：首先，技术要不断发展迭代；其次，要有强烈的市场需求；再者，要有对大数据在资金与政策上的投入与支持；同时，最重要的一点，就是对于大数据人才的培养，人才涌入市场，才能让整个市场和资本充分运转起来。

人才如此紧缺，大数据技术又相对复杂，它不仅涉及分析和挖掘，还要注重新应用的开发，怎样才能弥补这行业的人才鸿沟？

挖人或许是解决办法之一，但这种快速弥补企业短板的办法，并不是根本的解决办法，对于企业来说也不是长久之计。

靠培训有经验的IT程序员也是一个可以考虑的方法。但中国程序员本就不多，还包括众多业务爱好者。并且，通过培训能够独立胜任开发，又愿意中途变换轨道从事大数据行业的，更是少之又少，目前这个办法缺乏可执行性。

对大数据最感兴趣的，反而是一些没有选定职业路径的大学生等开发菜鸟。但怎样让这些小白，或是具有一定JAVA基础的开发菜鸟们顺利打通升级之路，看起来似乎更难。

从IT到DT时代，大数据真正成为一种常规技术手段，开始为各个领域、行业所用。