阅读提示

●智能时代是数据洪流时代，数据分析师已成为互联网行业需求最旺的人才职位之一。

●适应大数据的规模性、多样性、流动性和价值度，大数据人才应具备突出的复合能力。

●培养大数据人才需要注重学科交叉性、突出创新能力培养、加强军民融合和相应学科建设力度。

随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，影响深远的大数据时代已然开启大幕，在不知不觉中改变着人们的生活和思维方式，并对世界军事发展产生深远影响。以无人机、无人舰船等作战平台投入实战为标志的智能化战争雏形，正在逐步显现。然而在迎接智能化战争挑战之际，不能忽视大数据在智能化战争中的核心作用，不能忽视高效处理大数据的人才是智能化作战发展的坚实根基，必须把大数据人才培养作为智能化作战的基础工程抓好抓实。

大数据竞争的核心是高素质人才的竞争

从精于围棋的AlphaGo开始，人工智能逐步渗透到医疗、金融、虚拟现实、无人驾驶等人类生活的方方面面。当前，世界主要军事强国不约而同纷纷开发并投入使用陆?？崭骼辔奕俗髡狡教ǎ杓品淙旱任奕俗髡秸绞?，预示着智能化作战正在大踏步登上历史舞台。

如果把石油比喻为机械化战争之血，催动机械化时代的钢铁洪流奔涌向前，网络则有如信息化战争的“底盘”，支撑信息流驱动能量流、物质流斩关夺隘。那么，大数据就是智能化战争的“石油”与“动脉”，决定着智能化作战能走多远、发展到何种程度。目前，国际上已经取得共识：大数据是一种非常重要的资产、资源和生产要素，拥有和控制数据的规模以及运用数据的能力，已成为衡量企业乃至国家核心竞争力强弱的重要标志。未来世界发展趋势之一就是“数据的核心地位将越来越突出”。对于企业来说，要通过数据描绘用户画像，寻找用户特征，精准开发用户需要的产品；对于智能化战争而言，数据是提升智能化作战水平的关键。但大数据技术的战略意义并不单纯体现在掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，萃取精华?；谎灾绻汛笫荼茸饕恢中滦瞬?，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”。如果想发挥大数据在智能化战争中的基础作用，就必须通过“加工”实现数据的“军事增值”。而数据专业化处理的核心是高端人才，大数据人才是开拓智能化战争空间必不可少的决定性因素。

不可否认的是，大数据人才在世界范围内仍处于紧缺状态?！?016年中国互联网最热职位人才报告》显示，在大数据团队内部，数据分析师是核心人才，在组织架构中负责关键岗位。数据分析师已成为互联网行业需求最旺的人才职位之一，而且数据分析人才最为稀缺。报告表明，当前社会数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。此外，数据分析人才的跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。虽然目前各类统计报告，对于未来国内大数据人才缺口具体数字的估计差别较大，有的认为将达上千万，有的估计有数百万，并且诸如此类的数据也仅是关乎企业大数据人才缺口的初步统计，只能提供一个相对的参考。但毋庸置疑的是，要迎接智能化战争挑战，加速完成由机械化信息化再到智能化的复合发展过程，必须准确把握大数据人才发展现状，瞄准未来，把握规律，注重相关人才培养。

大数据人才的突出特征是具备复合能力

大数据作为一种海量数据，从不同的源头持续产生并汇聚而成，具有一定的规模性；大数据来源于多种数据源，类型繁多，具有多样性；大数据的流动性非?？?，具有特别强的时效意义。当然，最重要的是大数据含有大量可挖掘的价值。虽然其价值密度低，并非所有数据都是有用的，只有一部分数据具有核心价值，但只要善于挖掘，就可能获得非常有价值的发现。

大数据所具有的规模性、多样性、流动性和价值高等特征，决定了大数据人才必须是复合型人才，需要具备超强的综合能力。数据分析者必须有更为宽广宏观的视野，全面的综合素质。对大数据的处理和分析已然超出信息化的范畴、超出了传统管理和应用范畴，传统的单方面能力突出的人才已难以利用大数据做出高效决策。有专家指出，过去的人才多是“T”型人才，即一专多能；今后的大数据人才应为“π”型人才，即两专多能。所谓“两专”是指既要有专业知识，更要有数据思维。大数据人才应系统掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析和自然语言处理等。具体来说，应具备获取大数据的能力，例如能根据任务要求，综合利用各种计算机技术和知识，收集、整理海量数据并加以存储，为支撑相关决策和行为做好数据准备。具备借助技术分析大数据的能力，能根据具体需求，采用有效方法和模型分析数据并形成报告，为解决实际问题提供决策依据。具备良好的团队合作精神。大数据时代的数据分析任务，多数需要与他人合作实现既定目标。

培养大数据人才要善于把握规律突出特色

十年树木，百年树人。从普遍意义上来讲，大数据人才培养规律与其他各类人才培养规律并无根本区别。也需要加强战略扶持、顶层设计或适当的政策倾斜等。但具体而言，针对大数据人才培养，也需要制定一些符合其特殊发展要求的政策措施，尤其要突出军事职能特点。

注重多学科交叉培养。大数据人才是多学科交叉型人才，不是某一个学科可以单独培养的。这是因为进行数据分析，既要有数据库和软件等计算机方面的知识，还要有数学和统计学方面的知识能力。尤其对于军事大数据人才而言，离不开对于军事学基础知识和若干领域前沿知识的掌握与了解。要达此目的，必须进一步改善人才培养方式路径，鼓励用多种形式培养跨界型大数据人才。

扎根军民融合的深厚土壤。大数据是一项军民通用特点更为突出的技术，在人才培养上具有很强的整合性。2016年12月发布的《大数据产业发展规划（2016－2020年）》就明确指出，“加强大数据人才培养，整合高校、企业、社会资源，推动建立创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系”。当前，一些地方企业和院校的大数据技术发展较快。有鉴于此，军方大数据人才培养可通过多种途径与地方企业、院校联合培养。利用企业和院校所具备的大量数据优势训练人才，通过针对性的实践训练来培养学员的大数据处理技能。

注重创新精神和环境的培育。所谓创新人才，一般来说，是指富有独创性，能够提出、解决问题的人才。要注重选拔创新个性鲜明，具有高度自觉性和独立性，旺盛的求知欲，强烈好奇心的人才，投入大数据研发工作。营造创新型人才成长所必需的宽松学术环境和较好的生活环境。不断完善大数据人才的引进政策制度，努力消除其后顾之忧，激发其创新动力和创新精神。善于精准管理，根据不同类型的人才推出不同的精细化管理方式，更好地激发出他们的工作效率。

加强军队院校大数据学科建设。为提供更好、更持久的大数据处理与分析技术，必须要有一个强大的数据科学学科做坚实后盾。如果没有数据科学学科的核心理论做支撑，大数据难免会泡沫化。因此可考虑在重点军事院校加强数据学科和专业建设，形成健全的教师人才体系，使之成为大数据人才培养的“航空母舰”。