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大数据人才分类培养研究

Research on the Classified Cultivation of Big Data Talents

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【作者】 刘江花陈加洲

【Author】 Liu Jiang-hua;Chen Jia-zhou;Gui Zhou University College of Management;

【机构】 贵州大学管理学院

【摘要】 随着大数据技术在各行各业的应用不断加深,大数据人才短缺问题变得日益严峻。现有的大数据人才多是按照岗位类型或者人才类型来进行划分的,本文则从大数据人才工作的内容出发将大数据人才分为数据驱动型人才和数据操作型人才,并对两类人才的内涵进行界定。数据驱动型人才是指在传统岗位上利用数据来驱动业务;数据操作型人才主要是生产大数据产品的人。针对两类人才本文提出从社会机构培养、自我培养以及学校培养三种不同的培养方式来进行培养,为解决大数据人才的匮乏提供一条途径。

【Abstract】 With the application of big data technology in all walks of life deepening, the problem of big data talent shortage has become increasingly serious. Most of the existing big data talents are classified according to the post type or talent type. This paper divides big data talents into data-driven talents and data-operation talents from the content of big data talents work and defines the connotation of the two kinds of talents. Data-driven talents refer to those who use data to drive business in traditional positions; dataoperation talents are mainly those who produce big data products. In view of the two types of talents, this paper proposes three different training methods: social organization training, self-cultivation and school training, to provide a way to solve the shortage of big data talents.

【基金】 贵州省交通运输厅年度科技项目:贵州交通大数据人才队伍建设研究,编号:2018-321-019;国家自科基金:新生代员工可雇佣性对离职倾向的影响机理及组织干预策略研究,编号:71862007;贵州大学人文社科项目,编号:GDYB2016018
  • 【文献出处】 江苏商论 ,Jiangsu Commercial Forum , 编辑部邮箱 ,2021年02期
  • 【分类号】TP311.13;C961
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】114
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