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从「千人计划」说起,传统企业归根结底还是要培养自己的大数据人才

大数据

作者:傅一平

公司搞大数据运营,如果没有各类大数据人才,即使有再好的平台、机制、流程和组织,也失去了意义。GOOGLE,微软和亚马逊为人工智能顶级人才开出了200万美元的薪水,BAT、华为等公司疯狂席卷大数据人才,我们传统企业何去何从?

千人计划,以前是指国家海外高层次人才引进计划,这里是指任何企业要搞对内大数据运营,也需要有一个针对自己企业一线大数据的人才培养计划,比如笔者所在的公司,就提出了这么一个计划, 希望通过1-2年时间,为公司培养1000名大数据建模和应用能手,具体内容包括1000名大数据PaaS使用人员,1000个自建模型及1000次培训。

针对大数据运营,对于大多数企业,应是业务第一,数据第二,算法第三,衡量企业大数据运营水平的高低,始终来自于企业一线搞营销,搞网络、搞分析,搞管理的人是否能真正在工作中潜移默化的进行大数据应用,一定程度讲,用大数据为现有人员赋能是最高效的价值变现方式。

传统企业相关大数据组织、机制流程的建立,在相当长的时间内,都要为一个目的服务:就是培养自己的大数据人才,而这个使命,不是设立一个部门、引进一些社会人才马上能解决的。

为什么这么说呢?

1、对于大多企业来说,传统业务仍然是核心,用大数据来改良旧的业务是务实的做法,但改变存量显然无法靠大规模引入人才解决,更多需要依赖于存量员工的挖潜,这才是基本面。

2、每个行业都有自己的专家,是企业最为宝贵的财富,从机器学习的角度讲,精通业务的人员本身就是半个数据专家了,只要给予一些数据和工具上的支撑,就拥有相当的大数据潜力。

3、大数据并不是那么高大上,企业很多同事对于大数据还处在从0到1的阶段,他们也许不需要AlphaGo,需要的是仅仅是从经验决策向数据决策迈进一步,或者再向上探探头,已经能为企业的精益化运营带来很大的变化。

因此,用大数据改良传统业务应是大多企业的选择,走的估计也是保守主义路线,策略应是授人以渔,而不是授人以鱼,因为不可能单靠某只特种部队就能改变整个企业的基因。

那么如何做呢? 笔者也在探索,这里给出一些思路:

1、尽量打造企业自己的大数据讲师队伍

第一,虽然外聘讲师有必要,但企业自己的员工培训自己的员工更能激发共鸣,因为大家拥有同样的企业文化,使用同样的数据,工具和平台,知识的传递会更为通畅,这是任何外聘讲师达不到的境界,传授的东西更容易产生现实的生产力。

第二,大数据不确定强,决定了相关的培训也是个迭代的过程,从这个角度讲,打造自己的讲师队伍是性价比很高的方式,比如培训后我们开了微信群,长尾效应就很好,大量的问题是通过日常沟通去答疑解决的,而不是靠某次培训。

第三,企业的大数据运营水平是个金字塔,如果当前处于金字塔的第79层,不要想着一步跳的很高,因为人员、思想、数据、工具、算法、机制、流程是需要协同进步的,再好的算法,缺乏了其它的协同,也没有价值,因此,虽然研发Alphgo的工程师能博得满堂喝彩,但其在大多传统企业并不一定有用武之地。

无论是传统BI还是大数据,能发挥出效用应是天时地利人和的结合,在当前阶段,普及数据、平台和思想是第一位的,毕竟更深层次的人工智能对于大多企业还处于探索阶段,大多企业也还没到靠人工智能改变命运的时候,企业需要做渐进式的改变。

诸如浙江移动的培训课件全部由自己的建模师和平台工程师编写,并且亲自现身说法,是面向一线的真正实操培训,关于具体的培训课程,笔者已经在《我们需要什么样的大数据培训》一文中进行了阐述。

2、提供一个强大的PaaS平台

有了讲师和培训远远不够,更为关键的是要提供一个强大的PaaS平台,能满足所有的团队在自己的租户上高效建模和构建应用的需要,这是大数据平台需要承担的使命,理念跟AWS,阿里云没什么区别,只是我们的平台是私有云,得先服务好自己再说吧,亚马逊、阿里都经历过这个过程。

大数据

其实平台能力的挑战非常大的,没有积累很难办到,比如在数据交换层,要能够开放数据采集引擎,提供多样、可视化的数据采集能力;在平台资源池层,提供hadoop、MPP及流处理资源池,具备资源所见即所得的开通能力;在基础数据层,提供全域的DWD模型和融合模型,让所有的人能方便的使用自己企业的数据;在服务组件层,要能提供多种应用组件,方便一线自己开发应用;在开发管理方面,要能提供可视化开发工具,屏蔽底层技术细节,提升数据开发效率;在机器学习方面,既能提供诸如SPARK、TensorFlow供高端用户使用,也能提供诸如SPSS分布式版本给普通用户使用,以满足各类角色的需要等。

PaaS在千人计划中处于核心地位,对于企业的技术能力,产品能力及数据能力是巨大的挑战,没数据不行,没技术也不行,有数据有技术没体验也不行,这个要求其实很高。

3、通过持续的运营去提升公司的大数据氛围

“搭台唱戏”是需要遵循的原则,笔者在《业务人员的革命:从大数据运营是一台“戏”开始》一文中提到了原因及意义。

这里特别来提一下大赛,当前大数据对于企业一线其实还是个陌生事物,笔者有次给一线政企人员去培训大数据,从大家的眼神还是能看出其对于大数据抱有新鲜感,因此,企业开展大数据建模及应用大赛活动并不是噱头,自顶向下是一种有效的推广手段,这符合大多传统企业的实情,目的就是以赛促教,以赛促建,让大家了解大数据,参与大数据,激发创新热情,挖掘和培养大数据应用人才。

比如浙江移动今年计划组织三期建模大赛,每期选择一个市场重点课题,诸如宽带拉新、视频推荐等等,省市县公司人员自行组队报名参赛,根据评比结果(营销成果)给予参赛团队(个人)一定积分,三期合计个人积分评定最终优胜者。

当前第一期大赛正在如火如荼的开展,共有184名队员自行组队参赛,合计64支队伍,覆盖公司所有地市及主要部门,目的还是希望一线人员能通过大赛熟悉数据,掌握相关技能,只有点燃了他们,整个公司的应用氛围才能起来。

大数据

那么,千人计划有什么挑战呢?

首先,是企业各层级对于大数据的态度和决心,因为再好的培训,如果主观能动性不够,传统的做事方式不改变,培训就是皇帝的新装,看着好看其实也没啥用,这是最大的挑战。

其次,是数据和平台能否经受住考验,即能否提供更多、更有价值的数据,能否提供一个体验好、速度快的平台,这是立身之本,如果这些没有足够的吸引力,没人愿意上来跳舞,千人计划也就成了无源之水,这还区别于传统企业的劳动竞赛,因为它是以大数据平台为基础的。

再次,才是千人计划的具体运营举措,包括自建的师资,培训课程,技能大赛及沟通互动等等。

因此,千人计划虽然是人才培养计划,但其成功却受限于诸多其他因素,总是要摸着石头过河,不确定性很强。

比如某次培训后,很多学员就反馈系统上操作的问题,数据的导入导出问题,部分课程过于技术化问题等等,当然,也提出了不少好的建议,比如录制培训视频方便一线推广,让优秀地市进行最佳实践培训等等,这些既敲响了警钟,也给了很多启示。

可能有人会问,千人计划具体会有什么效益?

大数据千人计划对内价值更多体现在它的驱动效应,就是要驱动企业的数据文化,促成搭台唱戏模式的形成,引导尽可能多的人,用更精细化的手段去提升企业运营效益,搞大数据不能天天期盼奇迹出现,应扎实多做“颇为朴实”的事,理解大数据千人计划要采用“蜜蜂模型”,蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜,而是传粉对农业的贡献。

冯.诺依曼指出:“在每一门学科中,当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题,发展出一些可以不断加以推广的方法时,这门学科就得到了巨大的进展。”

当前很多行业的大数据氛围渐起,相关企业,特别是传统企业要能抓住这个机会,打造出属于自己的千人计划。

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