星洲日報:大數據時代 ‧ 究竟需要什麼樣的人才?

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星洲日報:大數據時代 ‧ 究竟需要什麼樣的人才?

資訊來源:星洲日報

數據專才簡單來說,就是能夠處理和分析海量數據,用數據幫公司做決策的人。這種人不只是會做電子報表而已,更重要是要懂得如何從數據中洞察出意義。這樣說還是很抽象嗎?且聽數據科學應用中心(CADS)主管分析,大數據時代究竟需要些什麼樣的人才。

我們正處於一個不折不扣的大數據時代,從我們在路上使用導航app,到我們在網上購物時,其實我們都在產生各種數據。這種數據對個人而言也許很零散沒有意義,但是聚沙成塔和經過專家的淘洗之後,這些數據就變得很有用,甚至能幫助商家做商業決策。

面對浩瀚似海的數據,關鍵在於如何從中洞察意義和萃取出有價值的資訊。而這就是數據專才的工作,負責解構大數據及預測未來趨勢。

隨著大數據應用越來越普及,數據專才可以說是目前最熱門的職缺之一,很多行業都在尋找這方面的人才,像是數據科學家、數據分析師和數據工程師。

掌握大數據
才有能力擁抱這一波科技浪潮

*“大數據”這名詞我們聽多了,但恐怕多數人對於大數據仍是一知半解,儘管我們每個人都是貢獻大數據的一份子。

有人認為,大數據其實不是甚麼新事物,這名詞雖然聽起來很時髦,但不過就是把傳統概念重新包裝。無論如何,有一點可以肯定的是,我們正處於數據爆炸的時代。那些懂得掌握和運用數據的人,將有更大機會成為贏家。

設於吉隆玻的cads(數據科學應用中心,全稱the center of applied data science),號稱是目前東南亞第一個也是唯一的數據科學一站式平臺,致力於培訓和強化數據專才。cads董事經理詹達恩本身是電腦與資訊科技背景出身,他說大數據正改變很多行業的形態,許多公司如今在做決策時不只是參考銷售報表,而是奠基於大數據的分析結果。

簡單而言,他說大數據就是海量的數據,數量龐大到傳統的電子報表已不足以應付。而且,大數據除了我們傳統認知的數據之外,也包含非結構式數據(unstructured data)。那些網上的留言、臉書的按贊數和我們所上載的影片,其實都屬於非結構式數據。這些數據正以幾何級數增加,對大數據分析非常重要。

大數據為什麼重要?

目前市場上有很多公司靠大數據制勝,甚至可以說有些公司根本就是靠數據來驅動產品。詹達恩說,現代商業競爭越來越激烈,公司如果要在狹縫中生存,大數據就是關鍵,可以説明公司更瞭解客戶,例如透過客戶的消費記錄,瞭解客戶的消費行為與習慣,再透過電腦演算來制定行銷策略。

以廣告行銷為例,他說,過去很多公司的廣告行銷手法是在電視打廣告和樹立看板,但廣告效應究竟如何,其實難以即時得知。“透過大數據分析,我則可以從網上掌握數據,例如公司名字一天被提及多少次,以及網上的留言到底是正面或負面居多。一旦有了這些數據,就可以根據分析結果制定公司的品牌行銷策略。”

另外,他說現今除了是大數據時代,也是大數據、人工智慧和物聯網密集交匯的時代。最簡單的例子,就是透過這3項技術去控制空調系統,讓空調系統可以依據天氣因素的變化自動調節,有助於避免電力浪費。

“這是科技趨勢”,詹達恩認為公司應該提升員工技能,唯有掌握大數據才有能力擁抱這一波科技浪潮。

他指出,目前我國有越來越多公司意識到大數據的重要性,卻不知道應該從何著手。“很多公司來找我們(cads)談,說他們有這樣那樣的數據,問我們可不可以幫他們。另外,有些公司來詢問則是想知道我們可以如何培訓他們的員工,説明他們做好迎接大數據的準備。”

大數據時代需要什麼樣的人才?

大數據固然重要,但是如果沒有加以分析,數據的價值就無法體現,蒐集了也等於沒用。

分析數據需要有一定的知識和能力基礎,尤其如果是大數據,那簡直浩瀚似海,沒有頭緒就會變得像是海底撈針或瞎子摸象。

要成為數據專才,詹達恩說首先需具備某方面的專長,例如來自數學、統計學、精算學或資訊工程學背景。

“第二重要的是,你必須有解決問題的能力和溝通的能力,因為不管你是多麼出色的數據科學家也好,倘若你不善於跟公司管理層表達你的分析結果,那也是徒然。”

還有一點不可或缺的是,數據專才需要有強烈的好奇心,還有對數據敏銳。“那樣的話,當你分析數據的時候,你就會設想你可以從那些數據中得到甚麼。”

他表示,數據專才主要有3大種職業選擇:數據科學家(data scientist)、數據分析師(data analyst)和數據工程師(data engineer)。

數據科學家的定義很廣泛,籠統來說就是知道可以如何利用數據來説明公司做決策的人,會根據商業需求規劃數據分析專案。至於數據分析師,則是專門從事蒐集、整合和分析數據的工作,而數據工程師則負責開發整合數據的系統或軟體,需具備寫程式的能力。

要成為優秀的數據科學家,數學、統計和程式語言最好都要掌握,但如果喜歡數位卻不喜歡程式語言的話怎麼辦?詹達恩表示,這樣的人依然可以從事數據分析的工作,只要懂基礎的程式語言,例如r程式語言即可,未必要掌握python這樣高階的程式設計語言。

“又或者你可以從事數據視覺化的工作,意思是用人人都明白的方式,把數據呈現出來。總之你即使不喜歡程式設計,不表示你就不能從事跟數據有關的工作。”

數據專才的職稱又“科學家”又“工程師”的,仿佛有很高的就業門檻,會不會像特許會計師那樣,必須得到公會認證才能執業?

詹達恩說,數據專才不像特許會計師那樣,需要通過一連串考試才能取得執業資格。但數據專才也會有測驗,例如測試他們對程式語言的掌握能力,不過無論如何都不像會計業那樣有重重的門檻。


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