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野蠻數(shù)據(jù)時代,企業(yè)和從業(yè)者如何應對變革焦慮?

2018-09-27    來源:raincent

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大數(shù)據(jù)和人工智能正成為了這個時代的主題曲,與此同時,焦慮感也開始在行業(yè)中蔓延,從初創(chuàng)公司、行業(yè)巨頭到從業(yè)者,都急切地想要跟上這股越來越熱的浪潮。

 

 

但在數(shù)據(jù)化轉型的嘗試中,很多企業(yè)卻面臨著數(shù)據(jù)團隊建設目標不清晰、業(yè)務界限模糊、人才缺乏等問題。

我的公司是否需要獨立的數(shù)據(jù)團隊? 我該何時、怎么樣建設自己的數(shù)據(jù)團隊?

在之前的課題基礎上,9月26日,今年的《2018頂級數(shù)據(jù)團隊建設全景報告》(下稱報告)在清華大學重磅發(fā)布。

本次《報告》將鏡頭拉近,對準AI轉型浪潮中,數(shù)據(jù)團隊的變革情況,以及數(shù)據(jù)從業(yè)者的自我建設:在AI革命大潮下,數(shù)據(jù)團隊需要做哪些準備?多數(shù)數(shù)據(jù)從業(yè)者的對自己的認知更偏向AI還是數(shù)據(jù)?AI轉型中他們如何發(fā)展自己,如何看待自己的技術責任?

調研囊括110,000+條海內外網絡數(shù)據(jù)分析、1,000+份調查問卷內容,和8位海內外業(yè)界大咖深度訪談內容,從數(shù)據(jù)團隊本身、技術從業(yè)者和高校三個方向,給出了一幅頂級數(shù)據(jù)團隊建設圖景。

 

 

以下為《報告》部分要點。

人工智能大背景下的數(shù)據(jù)團隊建設

人工智能正在成為時代重要議題,也對數(shù)據(jù)團隊建設產生了重要影響。部分數(shù)據(jù)團隊也已經承擔或者計劃開展人工智能相關工作。

據(jù)調研問卷結果顯示,人工智能技術已經成為一半以上數(shù)據(jù)從業(yè)者所在機構的戰(zhàn)略性議題。八成以上從業(yè)者考慮在未來工作中更頻繁使用人工智能相關技術。

 

 

在人工智能項目實施上,18%的機構直接由原有數(shù)據(jù)團隊實施,14%的機構為數(shù)據(jù)團隊轉型的AI團隊實施,22%的機構新建AI團隊實施項目,10%的機構將這一工作外包出去。

 

 

Python為數(shù)據(jù)從業(yè)者使用最多的數(shù)據(jù)分析工具,但C、C++、JS 含金量最高

根據(jù)數(shù)據(jù)相關職位描述中要求的編程語言信息以及相對應的薪資水平,我們計算出了每種編程語言的“技能含金量指數(shù)”。

從數(shù)據(jù)分析結果來看,Python可以說是數(shù)據(jù)從業(yè)者中最受歡迎的編程語言,問卷調研的受訪者中,超過 7 成在工作中需要使用 Python。

但大量的使用者也拉低了該語言的含金量。相反,使用人數(shù)占比相對較少的 C、C++ 和 JavaScript 在市場上更具薪資競爭力。

 

 

多數(shù)數(shù)據(jù)從業(yè)者愿意承擔相關技術責任,監(jiān)管機構和團隊管理者更應該對技術后果負責

數(shù)據(jù)從業(yè)者是否應該在技術之外分出心力,了解技術背后更深的影響呢?這一在戰(zhàn)爭年代常引發(fā)巨大爭議的話題,在數(shù)據(jù)安全和人工智能威脅日漸嚴重的今天,又被重新提上辯論場。

針對“開發(fā)者是否應該考慮代碼的道德性?”,“如果需要為不正當?shù)挠猛緦懘a,你會寫嗎?”兩個問題,多數(shù)從業(yè)者選擇為自己的技術/代碼結果負責。

開發(fā)人員或可以成為抵御不道德代碼和數(shù)據(jù)安全的最后一道防線。

在我們的問卷反饋中,針對“你認為誰應該為使用大數(shù)據(jù)與人工智能技術帶來的道德問題承擔主要責任”這一問題,36%的受訪者選擇了政府/監(jiān)管機構,30%選擇了管理者、19%選擇了技術人員。

 

 

在2018年 Stack Overflow 針對同一問題的全球調研中,近半數(shù)開發(fā)人員認為,機器學習和人工智能算法背后的創(chuàng)造者和技術人員最應該對人工智能所帶來的社會問題負責。

Stack Overflow相關調研

https://insights.stackoverflow.com/survey/2018/#overview

相比國際從業(yè)者普遍觀點,中國數(shù)據(jù)團隊從業(yè)者在“技術責任”這一問題上更強調監(jiān)管機構和團隊管理者的責任。

高校傳授技能與市場需求匹配存在偏差:高校注重基礎學科,市場更看重實操技能

通過對比國內高校傳授技能和公司技能需求,我們發(fā)現(xiàn)高校課程設計十分重視包括計算機系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結構、高等數(shù)學等基礎課程,然而這些基礎學科能力并不常出現(xiàn)在市場招聘需求中。

 

 

然而,市場招聘需求中更多地提到了項目管理、產品設計與管理在內的實操技能,這些技能在高校課程中并不常見。

 

 報告精華版(22頁):關注“網絡大數(shù)據(jù)”公眾號(raincent_com)回復關鍵詞“全景和報告” 即可獲得下載地址

 

 

 

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