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建貫應用型人才培養和認證標準
山東:產業升級更需要的是“數據礦工”
發布時間:2020-09-01 21:26:06

東明、茌平、單縣、平陰、鄆城、高唐、郯城、臨清、汶上、巨野……山東這些五六線城市的職校生,如何成為現在炙手可熱的大數據產業鏈中的一環?

山東有大數據富礦

“挖礦工”缺乏

10月13日,由山東省經信委、省網信辦、省教育廳等六部門主辦的山東省新一代信息技術創新應用大賽的大數據分析與挖掘分賽在威海結束。

此次大賽的冠名方、山東聯科云計算股份有限公司(以下簡稱聯科云)董事長呂雪嶺在大數據分析與挖掘決賽現場呼吁,歡迎進入決賽的學生們來公司學習,希望帶隊老師能參與到公司的項目中,校企結合,企業可以外包些項目給學校師生做項目開發。

這一呼吁顯示出目前山東在新一代信息技術上人才短缺的現狀。以聯科云為例,這個山東唯一一家數據處理和存儲服務的新三板企業,位于山東省三個大數據產業聚集區之一的濟南高新區內,由于在山東招人很困難,公司研發團隊設在北京、武漢、西安和海外。

呂雪嶺說,大數據高端人才集中在北京,而西安、武漢高校數量眾多,有個巨大的人才庫。同樣的人才,濟南缺,北京也缺。山東企業很難開到北京企業給的薪水,即便薪水相同,人才還是會選擇北京。

這家2014年成立的創業公司,目前業務快速膨脹。呂雪嶺坦言,企業并不需要大數據、AI基礎理論研究的頂級人才,而是急需那些能利用成熟工具,結合企業實際需要做大數據分析和應用的人才,希望此次大賽能為山東挖掘一批動手能力強的大數據人才。

承擔此項大賽云與大數據應用設計分賽的華三公司,也和聯科云抱同樣目的,這幾年來一直通過賽事走校企結合的路子,挖掘企業急需的人才。

聯科云西安研發團隊負責人朱飛說,像大數據開發和大數據分析崗位,經培訓,高職生、中職生均可勝任,而算法工程師至少是數學或者統計學研究生以上學歷方可勝任。

目前,山東省80%的中職專和高職專都開設了計算機專業,且逐漸設置了計算機專業下的大數據分析與挖掘等方向的培訓,包括棗莊經濟學校、薛城職業中專、嘉祥職業中專也都在規劃設置大數據專業。

大賽主辦方之一、山東省經信委信息化推進處調研員張旸說,山東信息化人才相對欠缺。在大數據方面,不僅僅高端人才,從事算法、模型的數據架構師,以及做數據清洗、整理、分析等底層應用的大數據分析師也很缺乏。

趕超廣東、浙江

工業急需換“燃油”

張旸在杭州學習時,浙江大學老師在和他交流時認為,山東經濟要換新動能、快速跑起來:一換發動機;二換燃油。把汽油換成柴油,或者動力更強勁的航空煤油;三是踩油門。原來沒踩,現在踩踩也有勁,踩到底。浙江、廣東換的“發動機”都是數字經濟。換燃油也是現成的,把產業數字化改造,把大數據、人工智能,工業互聯網這些“新燃料”加到現在的經濟發動機上,這就是新燃油,就可以激活山東的新經濟。

張旸長期對山東工業進行跟蹤調研,在他看來,山東工業領域最需換“燃油”。山東跟廣東、江蘇相比,最大的優勢在工業。山東工業基礎非常雄厚,全產業鏈,且以重化工為主,而作為高新技術基礎和先導的新材料就出在重化工業上。山東的雄厚基礎擺在這里,信息化和工業化深度融合,就會激發出新的動能。在這方面,山東需要大量的“數據礦工”,從海量的工業大數據中清洗出可用的、有價值的數據。

山東省電子信息產品檢驗院副總工程師李寧寧表示,山東新一代信息技術的突破在工業互聯網上。企業上云后會積累大量的工業大數據,這些數據必須清洗后才能使用。

比如浪潮現在給山東煤礦行業做的一款大數據分析應用——“配煤大腦”。先從煤礦、煤炭交易平臺上扒取從生產、流通,再到終端煤礦、貿易商、用戶(電廠、鋼鐵廠等)的海量交易數據。在外行看來這就是“數據沼澤”,下手無門,活活渴死,而企業智能卻能輕易挖出“金礦”。

這個“AI魔術”怎么變?煤礦出產的優質煤和劣質煤價差很大。而在用戶端,各個電廠每天都要按水分、灰分、環保指標等配煤。

企業智能通過分析電廠的配煤數據,一點點試,尋找參數規律,去發現哪些指標影響配煤工藝、質量,最后形成算法和模型。這樣,煤礦就很清楚電廠到底需要什么煤,根據算法把煤配好賣給客戶。通過大數據配煤,一個煤礦一年可增加一兩千萬元收益。

這樣的“配煤大腦”是典型的數據+算法+場景的結合,而且服務電廠越多,掌握數據越多,算法越優化,模型越準確,并且可以復制到其他任何煤礦。在這個場景中,就需要“數據礦工”先把有效、有用的數據清洗整理出來,再根據企業需求拿這些數據進行分析。

張旸說,現在一些地方在發展新一代信息技術上有脫實向虛的傾向,一年一個概念,前年是3D打印,去年炒作企業上云,今年是工業互聯網。對于山東而言,現在急需要落地。光踩油門不行,全國都在踩油門,都踩到底了,要趕超廣東、江蘇,山東必須換發動機、換燃油。

在信息化和山東工業領域深度融合的“大換油”中,這樣的“數據礦工”將會有大量需求。從數據公司而言,選擇校企合作,由企業提供數據、大數據公司提供分析平臺和工具,由學校承擔項目進行開發,這是一條可操作性強,也容易落地的路子。

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