大數據無處不在，發現人才要用到大數據，企業決策要用到大數據。事實上，大數據早已覆蓋了我們生活的方方面面，數據挖掘、數據分析的技術在各行各業都有其用武之地。本次51CTO邀請了【WOT2015"互聯網+"時代大數據技術峰會】特邀講師、獵聘網首席數據官單藝，從企業、人才和技術等角度解讀大數據。

單藝，畢業于清華大學和美國University of Arizona，獲得了管理信息系統專業的學士和碩士學位。 目前擔任獵聘網首席數據官，負責機器學習技術和產品研發、商業數據分析以及大數據基礎設施建設，具有15年的數據挖掘和系統研發經驗。之前，他擔任Omni-Dimension Inc（畢肯互動）和WPP Group/奧美ITOP 24/7 Networks的CTO職務，負責數據驅動的互聯網廣告優化技術和精準廣告網絡的研發；還曾經擔任空中網悟空搜索副總裁和美國Yahoo！網頁搜索資深工程師，從事大規模搜索技術和文本挖掘技術的研發。

用大數據指導優化招聘流程

獵聘網是一家國內知名的中高端招聘網站，服務于超過2400萬注冊用戶和40多萬家企業，每天提供的在線職位接近80萬，如此龐大的數據量中就包含了大量的用戶數據和行為數據。如何從這些數據中挖掘價值、創造財富呢？單藝告訴筆者，他們為之做了被稱之為“伯樂項目”的人崗匹配系統，首先通過NLP和文本挖掘算法對候選人和職位雙方做抽取和結構化，接下來從文本的相似性、語義相關性和用戶及HR的行為等不同角度對候選人數據庫進行多方位的查找和匹配，然后用一個模型對候選人進行綜合排序，最后呈現給企業適合其需求的人才。這個系統上線后在內部推廣，已經得到了不錯的反饋。從另外一個方向，我們也用相似的技術和算法為用戶推薦適合他的職位。

在社交領域，很多人在求職或者做職業發展計劃時，希望能多結識同行。獵聘同道中的人脈推薦系統對用戶所屬行業、職能、同事、同學和好友關系進行分析和挖掘，用機器學習和社交圖譜分析技術挖掘用戶關系，為用戶呈現一個高質量的職場交友推薦列表。

此外，通過運用機器學習算法，我們還為注冊用戶做了一個打分模型，篩選出有商業價值的用戶，幫助公司精確定位目標用戶群，使客服部門和運營部門的效率得到很大的提升。

數據人才現狀

近幾年來大數據概念火熱，那么數據人才市場的現狀是怎樣的呢？據單藝介紹，從獵聘網掌握的數據來看，市場對大數據人才的需求近兩年的確有一個飛速的爆炸性增長。從職位數來看，2014年2月份時獵聘網數據分析師的職位只有大約250個，但是到了2015年8月份的時候，在該職位數的需求已經超過3000。刨除掉獵聘網快速增長的企業客戶數帶來的影響之外，這個增長依然是非常可觀的。我們也可以觀察到類似的其它大數據職位的需求的增長，可以看到整個市場的需求是很旺盛的。

按地區劃分，一線城市，尤其是互聯網發達地區，如北上廣深和杭州地區，對大數據人才的需求是最旺盛的。相比較下，其他地區對該類人才的需求比較少。所以我們對于大數據人才的建議是目前留在北上廣深這些一線城市發展。

以行業劃分，數據分析人才大多集中在互聯網、金融、消費品、制藥等行業，同時這些行業對其它大數據人才的需求也是非常大的。

在薪酬方面，單藝告訴記者，大數據行業的薪酬水平要明顯高于互聯網其他職位。這個高不是體現在就業早期，而是體現在其薪資水平會隨著經驗的積累、技能的發展而快速提高。應屆生在開始做數據分析師工作的時候，工資其實也跟平均水平差不多，但是在三年以后，就會有明顯的提升，會明顯比其他的崗位薪資水平要高。

有志于數據行業，該如何學習和成長？

既然大數據行業前景如此廣闊，那么有志于在大數據相關領域發展的人該如何學習和成長呢？單藝認為選擇職業首先要考慮自己的興趣和專長，“盲目地追求潮流不是最佳選擇，這是一個通用法則。如果你志于從事這方面的工作，先要看自己的能力，是否對數據敏感；第二是否喜歡用量化的方法進行思考，要數學基礎好；第三，要研究大數據行業的不同崗位要求和自己的技能的匹配程度。”

他告訴筆者，當前大數據的崗位主要分為三類，每類都有獨特的職業特點。第一類是大數據工程師，這一類是以編程開發大數據的基礎設施為主，對編程的能力要求較高，要求熟悉分布式系統、數據庫、網絡編程等方面的技能。

第二類人是數據分析師，其特點是以業務為中心，用量化的方法去發現業務當中的規律和問題，同時提供一些相應的策略，還要做不少數據建模的工作。這種工作就要求：第一，要喜歡研究業務，要有對商業的興趣和感覺；第二，要懂得量化和數學建模的方法；第三，要能熟練使用數據分析常用的工具，包括最基礎的Excel。

第三類人是數據挖掘工程師，也叫算法工程師，特點是既擅長算法也擅長編程，能夠把這兩種結合起來，建立用于生產環境的數據挖掘系統。這個崗位要求數學和編程能力都要強，尤其是在編程方面，要有相當的水平才能夠把這方面的工作做好。

針對這三種數據人才的不同發展方向，單藝建議，如果大家有志于此，在編程方面得心應手的，比較適合做數據工程師；數學基礎好、對業務有興趣，不擅長編程，但能熟練使用數據分析工具的，適合做數據分析師；如果兩者都擅長，則可以嘗試做數據挖掘工程師。他告訴筆者，雖然以上三種人都處在大數據領域，但是技術和側重點都是各有不同的，所以每個人應該根據自己的興趣和特長選擇一個合適自己發展的領域。除此之外，因為該領域是應用性非常強的，所以到有比較好的數據基礎的公司或者是重視數據驅動的公司去工作，對職業發展也是很有幫助的。

大數據能夠幫助優化企業運營

談及如何用數據分析和數據技術推動企業發展，單藝告訴筆者數據能夠對于公司的運營有很大的促進作用，主要表現在兩個方面：一是基于數據做決策，例如獵聘網每天都要做很多商業決策，比如銷售應該聯系哪一類客戶、客戶能帶來多大的銷售機會，比如廣告應該如何投放、如何保證投放的回報率，這些都需要通過數據來做決策。二是用數據的技術和方法去優化去優化商業運行當中的環節，“比如說像剛才提到的銷售機會的排序，我們可以用數據的方法來幫助銷售去找到最適合他的，或者是機會最大客戶。”他又提到獵聘另一個服務叫“面試快”，也是通過數據驅動的方法，確保將企業的招聘需求匹配到最合適的獵頭，讓整個服務流程變得更高效合理。

“除了做數據產品和數據驅動的產品之外，還可以用來幫助企業用數據做決策，或者是用數據技術去優化企業運營當中某些關鍵環節，來提升企業的效率和收入。這些我覺得在將來都是大有可為的地方。”單藝說道。 

WOT2015更多訪談