研究机构比企业更缺大数据专业人才

为了能够及时应对大数据时代带来的挑战，国内学术界最近有着不少新动静。中科院院士马志明近日就发表了这样的声明，上月他几乎每个礼拜都可以看到一家全新的、和大数据相关的研究机构或研究平台诞生。从中科院系统内部培育的重点实验室到国家基金委的“双清论坛”，再到日前上海财经大学携手国家统计局成立“大数据统计科学中心”—一个信号已经非常清晰：对大数据的深挖和系统研究，已是板上钉钉的国家性质的结构战略。

“在大数据时代，数据科学家和数据工程师非常紧缺。”根据一些机构的测算，未来5年，国内各行各业需要的大数据专业人才，缺口将高达1000万左右。

对海量数据信息的处理手段还远不够

大数据正给各行各业带来巨变。以保险业的车险为例，如果在每辆汽车上加载一个行驶监测设备，保险公司就可以轻松掌握每一个用户的车辆使用情况、个人驾驶习惯等。基于这些关键数据，保险公司就可以针对不同的用户“定制”不同的车险品种，从而提高投保的精准率。

上海财经大学统计与管理学院院长周勇教授说，无论是学术界还是企业界都已察觉，大数据是一座“富矿”，对大数据的收集、深挖过程，本身就伴随着很多的发展机会。

但开掘“富矿”并不容易。比如，对海量数据信息的处理手段，目前还远远不够。有业内人士做过测算，假设一个城市有3万个左右摄像头，在不经任何加工的情况下原始保存连续两个月的图像信息，耗资将高达上百亿元人民币。除了要解决数据存储的基础设施问题，如何从海量的图像信息中提取有效信息，也是目前学界正在加紧研究的课题。

“过去10年至15年来，基于互联网的信息技术革命已给全人类带来了颠覆性影响，信息科学从某种程度上说，已成为推动经济发展的一个重要引擎。现在还可以预见的是：在未来的几十年时间里，更多与经济社会发展相关的决策，都会被大数据推着走。”美国普林斯顿大学终身教授、上海财经大学大数据统计科学中心首席科学家范剑青教授说，对大数据的研究固然涉及众多学科、领域，但按照目前美国学术界的共同看法，数学、统计学和计算机科学的三者结合是构成分析、研究大数据的基础。

研究机构比企业更缺大数据专业人才

随着大数据时代的到来，专业数据处理人才已从“走俏”变成“紧缺”。“过去我们的毕业生一般喜欢到金融机构、保险机构等单位就业，做一些和数据分析相关的工作。但现在，互联网公司、大型药企都开出高薪抢人。”周勇说。颇有意思的是，来自企业的高薪揽才，客观上让学术界“尴尬”：“现在最需要、最缺少大数据专业人才的其实是高校和研究机构。高起点、高水平的研究亟需高层次的人才加盟，但因为科研机构的待遇不如企业，留住人才成了一桩难事。”

大数据“捧红”了作为传统学科的统计学；但另一方面，统计学受到的来自大数据的挑战，也比其他学科要猛烈得多。

“在大数据时代，很多传统的数据收集方法、统计方法显得失效，而且用统计的手段进行经济预测的功能，也出现了根本性的变革。”据介绍，国家统计局目前已经在和百度、阿里巴巴等互联网公司合作，深度开发挖掘大量实时在线的搜索数据，从而提升统计数据的准确性和及时性。过去，统计数据对经济走势预测、对宏观决策的作用往往是“用过去的经验来预测未来”，而今后，“经济雷达”在预测、预警时发挥的功效会显得更具时效性。

“有了互联网、大数据，收集信息的渠道和时效明显增强，无论是专业的统计部门还是智库，不用再为拿不到真实数据而烦恼了。”也有一位统计学专家告诉记者，虽然数据来源多样、获取渠道多样是大数据时代的“红利”，但它同时也滋生出信息安全、用户隐私权保护方面的新问题。

“学界与业界对大数据带来的变革和挑战有不同层次的关注、感受，业界有强烈的问题驱动，学界则对面临的学术任务非常明晰。”上海财经大学校长樊丽明说，上海财大此次联合国家统计局成立“大数据统计科学中心”，初衷就是聚焦国家战略，形成在大数据研究、社会经济统计等领域的合作研究项目，以学校的优势学科服务上海科创中心建设。