近年来,随着互联网行业进入下半场,越来越多成熟的产品将业务重心放到了提升转化、实现盈利上,也就是从增量市场变成了相对稳定的存量市场,大部分公司给出的解法就是精细化运营,因此如何通过数据来去支持庞大的体系决策,就需要数据分析师利用数据给出答案。对此,我国著名数据分析师张若辰表示,“数据分析师这一岗位最本质的价值是完善企业的数据驱动体系,通过对数据的分析和解读产生洞察力,支持业务决策,并且提升经营效率,实现降本增效。”
作为中国最负盛名的数据分析专家,张若辰在数据分析方面展现了极为优秀的专业能力,并通过为公司业务赋能促进了公司业务的数字化转型与升级,赢得了公司和行业的认可与赞扬。特别是当前,随着物联网、高性能计算、高维可视化、大数据基础平台等技术的发展与支撑,基于大数据处理与分析技术,开展医疗企业各层次研发、生产、管理、服务等智能化决策应用模型的开发,已经成为解决医疗企业生产及经营管理层面的重要业务难题,也成为现阶段各大医疗企业智能化转型升级的核心工作之一。在数据分析领域深耕多年的张若辰,也早早地意识到了这一核心问题。近些年来,张若辰持续探索大数据、人工智能等前沿信息技术,致力于实现尖端技术与数据分析的深层次融合。在持之以恒的研究之下,张若辰自主研发出了多项处于行业领先水准的智能化技术成果,如基于云计算技术的医疗大数据分析系统、基于Portal技术的多源数据库跨源跨库融合BI系统、数据中心一体化智能搭建运维管理平台、基于贝叶斯统计技术的医药信息数据管理系统等。
这些技术成果的接连问世,在行业专家、学者之间产生了热烈的反响,数据分析领域的专家、学者纷纷对这些技术成果的创新性与先进性表达了强烈的赞赏。与此同时,这些技术成果还在医疗企业界引发了一股股的技术热潮与应用热潮。据有效反馈,这些技术成果一方面帮助应用医疗企业创造了数亿元的经济效益,极大程度上推动了医疗企业数据分析业务的数字化转型,另一方面还有力推动了数据分析行业在智能化技术研发上的跨越式发展,并为其他行业的决策发展都产生了极强的促进作用。
以“基于Portal技术的多源数据库跨源跨库融合BI系统”为例,该系统包括外部业务数据库、数据处理引擎和数据存储模块三大模块。相较于现有的BI系统,它将多种数据源中的相关数据进行提取、融合、梳理整合成一个分析数据集,解决了困扰传统BI系统数年的只能基于单一数据来源进行分析和报表开发的疑难问题,进而为数据分析业务提供了强大的技术支撑。目前,该系统已经为500多家头部企业提供数据分析服务,服务行业覆盖医疗、美妆、食品饮料、连锁零售、3C互联网、汽车制造、市场研究等十余个行业。同时经过一段时间的市场检验,该系统在这些应用企业中展现出了极强的应用性和先进性,获得了应用企业的一致认可,均认为该系统的应用为其带来了直观价值,帮助其实现了智能化管理、降本增效和科学决策。
据人力资源和社会保障部发布的《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,2025年前大数据人才需求仍将保持30%～40%的增速,需求总量在2000万人左右。尤其是当前随着数字经济的不断深化,大数据分析行业的人才需求量正在不断攀升,各行各业都迫切需要专门从事数据收集、处理、分析并能为企业提供决策依据的数据分析高级人才。对此,张若辰认为,随着大数据向各行业的渗透,数据科学从业者往往身兼数职,需要同时掌握数据技术和业务知识。就像其所属的数据分析专家一职,不仅需要具备丰富的跨学科知识、成熟的数据思维、熟练操作大数据的技能和建模能力等多项能力,还需要能对人工智能、云计算等前沿技术的创新应用与研发。但目前我国的数据分析高级人才在前沿技术的创新与应用上还有所欠缺,人才队伍建设亟须加强。
基于此,张若辰对数据分析领域的人才培养提出了以下几点建议:首先要建设多层次人才队伍,建立适应大数据发展需求的数据分析人才培养机制;其次要加强数据分析高级人才培养,整合高校、企业、社会资源,推动建立创新人才培养模式,建立健全多类型的大数据人才培养体系。
在张若辰看来,智能化时代中的数据科学并非一时兴起,而是要开启一场新的技术革命,毫无疑问,这场革命最终会波及各个行业的每一项业务。而未来,张若辰将继续以开发行业先进技术为己任,通过使用科学的方法、算法、流程、模型及系统来有效地提取和分析相关数据信息,以辅助企业用来做出最优的指令决策,为数据科学领域的业务创造更高的价值。
