大数据背景下数字化人才培养途径研究

赵慧广 张丽巍 王华伟

摘要：大数据的发展促进了企业的数字化变革，催生了市场对于数字化人才的需求，数字化人才的培养对于社会经济的发展具有重要意义。本文首先分析了大数据产生的意义和大数据思维特征，然后对数字化人才培养可行性以及相应的策略进行了探讨。

关键词：大数据;数字化人才;培养途径

在网络信息时代各种数据量呈现爆炸式增长，并由此推动了大数据技术的产生。目前大数据技术已经在各行各业中得到了广泛应用，对人们的工作模式和思维方式产生了重大影响，并有效促进了数字化人才的培养。因此本文探讨大数据背景下数字化人才培养途径，对于数字化人才在未来得到更好地成长和发展具有积极的意义。

1 大数据产生的意义和大数据思维特征

1.1 大数据产生意义

近些年随着物联网技术、互联网技术以及云计算技术的不断发展，数据量呈现指数式增长，对于大数据的处理和应用逐渐成为人们关注的重点。2005年Google公司参加由美国标准与技术研究所举办的翻译比赛，Google公司在阿拉伯语到英语的翻译中以及英语到中文的翻译中均以显著的优势取得了第一名，其核心原因在于Google公司翻译团队应用了大数据技术，从而在翻译中产生了质的飞跃。这次翻译大会为人们提供了大數据模型样板，同时开启了大数据的发展时代。大数据技术产生后随着计算机数据处理能力的不断提升，大数据技术开始在各个行业中广泛应用，并且取得了显著的成果。天文学家托勒密利用大数据技术准确计算了太阳系所有行星的运动轨迹，Google公司利用大数据技术完成了谷歌无人驾驶汽车实验，具有大数据思维的医疗诊断计算机可以自动为恶性肿瘤患者进行诊断。可见大数据技术已经在各个行业中进行应用，并有效促进了各个行业的发展。

1.2 大数据思维的特征

大数据的产生和广泛应用对于人们的工作和生活方式产生了重大影响，同时有效带动了人们思维方式的转变。在大数据时代人们思维方式的转变主要体现在三个方面。一是人们在处理数据时将传统的对抽样数据进行处理转变为对所有样本数据进行处理，分析问题的基础数据发生了本质性变化，基础数据更加完整，但是数据量相比以前显著增大[1]。二是在数据处理中存在显著的混杂性问题，由于不在抽样而是采用全部的样本数据，必然导致在样本数据中有用数据和无用数据混杂迭代，为了有效解决该问题，需要通过多维角度来分析数据之间的相互联系，构建多维度数据模型。三是在对数据进行处理过程中不需要再关注数据之间的因果关系，而是需要关注数据之间的相关性。基于以上分析大数据具有规模大、多维度以及相关性等特点，这为数字化人才的培养奠定了理论基础。

2 数字化人才培养可行性分析

2.1 政府层面

我国政府已经将“由信息化向数字化发展转型”上升到了国家战略发展的高度，在国家政策的影响下各个行业均在积极发展数字化技术。特别是近几年随着人工智能技术、云计算技术以及大数据技术等一系列先进技术的发展，逐渐掀起了我国数字化发展的浪潮。目前物理世界中的所有活动均可以在计算机中通过数字化来进行表示，然后通过机器学习、物联网以及区块链等技术进行应用分析来体现这些数据在实际应用中的巨大价值[2]。数字化人才作为数字化技术的掌握着和应用者，对于数字化技术的推广变革具有重要的作用。基于数字化人才对于各个行业发展的重要价值，我国在人才教育培养中应该本着数字化、信息化和智能化的培养原则，加大数字化人才的培养力度，着重用数字化思维来解决实际问题，有效促进科技成果的转化落地。

2.2 企业层面

科学技术是第一生产力，人才作为科学技术的掌握者和应用者从根本上决定了科学技术的应用水平。对于企业来说，人才已经成为企业参与现代市场竞争的核心资源，只有先进的人才才能够充分体现出先进技术在企业生产发展中的重要作用。目前随着科学技术的不断发展，全球企业已经开始进行第四次工业革命，云计算、大数据以及人工智能等先进技术必然将改变人们的工作和生活方式，成为社会经济发展的新动力[3]。目前很多大中型企业在发展中要想实现自动化和智能化，必然要经历数字化转型，而数字化转型最需要的便是数字化人才。

2.3 高校层面

数字化人才的培养主要来源途径包括两个方面，分别为企业和高校。相对来说企业培养的数字化人才更加偏重于实践，而高校培养的数字化人才具有更加坚实的理论基础和完善的理论体系，是数字化人才培养的主要途径。一方面高校应该顺应时代发展趋势，创新变革传统的教育理念，运用数字化技术对教学模式以及学科建设进行优化和完善，并且加大数字化教育方面的师资力量，制定科学合理的数字化人才培养标准。两一方面高校在数字化人才培养过程中应该加强与企业之间的合作，通过双方合作进一步明确数字化人才培养方向，提高数字化人才培养质量。

3 大数据背景下数字化人才培养途径

3.1 在数字化人才培养中要注重整体性思维的培养

在数字化人才培养中应该从传统的样本思维转变为整体性思维，可以通过云计算以及移动互联网等途径获取相关的大样本数据，不再对样本数据进行采样或者抽样，从数据基础上改变人才培养的思维模式，最终构建课程、平台、服务和企业四位一体的数字化人才培养模式。同时在数据教学平台上可以对数字化人才的行为进行有效分析，进而可以有效预测、评价和改进教学质量。此外还可以基于企业平台关于数字化人才的招聘信息，来开展数字化人才针对性培养，有效促进数字化人才培养的良性运行。

3.2 在数字化人才培养中要注重容错思维的培养

大样本数据中既有结构性性数据也可能存在非结构性数据，同时具有海量级数据规模。基于大数据的特点，在对大数据进行收集整理和分析过程中一方面要提升获取知识的能力，能够从海量的数据中获取自己想要得到的有效信息，另一方面传统的精准思维模式受到巨大挑战，在大数据分析中是否还需要进行精准分析有待于重新进行审视。如果在大数据分析中仍然执迷于传统的精准性，可以断定还没有形成大数据思维。只有在数据分析中接受容错，放弃对绝对精准的要求，在一定范围内允许错误以及混杂性，才能够从宏观层面更好地对数据进行分析，发掘数据中所隐含的内在规律和价值，找到解决问题的关键所在[4]。因此在大数据背景下进行数字化人才培养应该注重培养数字化人才的容错思维，只有这样才可以更好理解大数据分析的精髓。

3.3在数字化人才培养中要注重相关思维的培养

由上述分析可知相关性是大数据自身的典型特点，大数据中由于含有大量的数据信息，而不同数据之间可能存在彼此之间的联系，因此相关性分析是大数据分析的重要内容之一。通过相关性分析有助于更好了解大数据的结构特点，降低大数据的复杂程度，提供数据分析的可靠性和准确性。因此在数字化人才培养过程中应该加强对于相关思维的培养，形成相关思维和相关意识。具体来说可以在数字化人才培养过程中通过大数据平台来分析不同事物之间的相关程度，并且基于相关分析结果建立数据相关性模型，加深对于相关思维的理解和认知，真正由传统的因果思维转变为相关思维，降低数据分析成本，提高数据分析质量。

3.4 在数字化人才培养中要注重智能思维的培养

大数据技术应用的重要领域便是智能领域，通过采用全样本数据对问题进行分析，并通过机器学习等形成智慧化思维，从而有效实现行为的智能化和生命化，在生产经营管理中有效提高质量和效率，这也是大数据技术能够得到快速发展的基础。因此在数字化人才培养过程中应该加大智能思维的培养。目前人是最具有智慧的生物，其核心原因便在于人脑可以全样本收集数据，分析数据，并基于所有数据之间的相互关联来发掘数据深层次的内在联系，最终做出归纳总结和逻辑判断。在大数据时代背景下，人们可以利用大数据技术通过对海量数据的收集、整理和分析来发现数据隐藏的内在规律，并基于该认识来构建模型实现对未来数据的预测，即体现了大数据的智能判断思维。2017年ALPHAGO与围棋世界冠軍李世石进行比赛，最终以4比1的显著优势赢得比赛，充分体现了大数据智能思维的巨大力量。ALPHAGO之所以能够赢得比赛便是后台大数据大量运算的结果。因此我们应该充分认识到大数据的发展对于智能领域所带来的重大突破，同时在数字化人才培养中应该注重智能思维的培养。

4 结语

目前我国已经全面进入了大数据时代，在大数据影响下产业的发展模式和发展理念均开始出现重大转变，进而催生了市场对于数字化人才的旺盛需求。因此应该加大对于数字化人才的培养力度，注重培养数字化人才的整体性思维、容错思维、相关思维和智能思维。

参考文献：

[1]苏青军.企业数字化转型人才的能力结构[J].产业创新研究，2019（11）：149-150.

[2]顾春燕.关于大数据时代企业数字化人才培养的思考及探索[J].经济师，2018（06）：256-257.

[3]项寅，杨传明.数字化人才需求导向下高校物流专业教学改革探索[J].物流技术，2020（02）：141-145.

[4]郭刚.数字化，是机遇更是挑战[J].中国勘察设计，2019（02）：46-49.