栏目导航当下我们正处于信息化、大数据时代背景之下，在人才竞争愈趋激烈的社会现实中发展大数据产业，大数据产业快速发展也带来了人才巨大缺口。破解大数据产业发展中的人才瓶颈，出路就是靠创新，培养大数据产业技术技能型人才，创新人才培养模式、构建实战型实训课程体系、创新课证融合机制，实现供给与需求的有机衔接。
一、基本情况
近年来，我国大数据产业发展进入爆发期，大数据时代的到来给人才提出了高标准，现今利用互联网信息技术办公促进了企业产生更多的新型数据，这就需要大批大数据分析人才，我国目前大数据产业发展虽然已具备一定基础，但缺少真正掌握大数据分析与应用能力的机构和企业，总体来看，基础较为薄弱。如何培养符合时代特点的高素质人才，解决对专业大数据人才的紧缺问题是我们目前所需要解决的难题。
二、存在问题
（一）大数据安全保障缺失。大数据安全，包括应用安全、系统安全、数据安全、网络安全等层面，是关系到大数据开放、共享程度的一个很重要的因素。分布式计算的安全性，执行多个计算阶段分布式程序必须获得双重安全保护，一个用于程序自身的安全保护，一个保护程序中的数据。数据来源的安全性，数据源的出处复杂性在不断增长，当一个系统接收到海量多源异构数据时，大数据采集平台必须解决每一个输入数据的安全可信问题。如果不能从数据安全架构、体系、技术和立法层面，为企业创造安全的数据使用环境，将会成为制约各行业大数据融合应用的一道��
（二）数据开放程度不足。各级部门开放的公共数据普遍存在数据质量不高、数据价值低、机读性差等现象，在促进社会公众办事创业中的实用性还不高。掌握着各个行业、民生、公共等部门的大部分数据，但是数据开放度不够，限制了很多数据分析和应用企业的数据来源。很多数据分析企业，迫切希望无偿或有偿得到掌握的数据，进行商业开发利用，用大数据开发和分析来服务当地企业或部门。存在“形式开放”倾向。现有开放数据从量上看形成了较大规模，但涉及核心业务办理、社会公众迫切需求的数据较少，实用性较强的公共数据开放程度不足，无法满足社会公众的迫切需求；部分开放平台存在“有目录无数据”“有数据无价值”的情况，开放工作流于形式。
（三）大数据产业人才缺乏。全国（不含港、澳、台地区）大数据核心人才仍存在60万人的缺口。大数据行业的就业、创业机会不多，对大数据人才缺乏吸引力，本地人才正在被一线城市分流。并且，大数据人才分布不均匀，主要集中在互联网和金融两大领域，导致制造业等产业转型升级过程中极度缺乏大数据人才。从整体看，数字中国建设，产业转型升级、企业上云用云，这些都对大数据人才产生巨大需求量且需求呈快速增长趋势，而人才培养的数量和速度难以满足现实需求，导致大数据人才缺口持续增大，预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。
三、主要措施
（一）制定措施，吸引大数据产业人才。主动顺应发展趋势，制定大数据产业人才战略举措，不断加快发展步伐。利用高校的智力资源，为本地企业工程师提供大数据技术培训，提升技术能力，鼓励高校设立非全日制大数据或人工智能方向的研究生专业，提供继续教育机会。积极举办、承办各类创新论坛、创业大赛、创业培训，进一步夯实产业基础、人才环境、政策机制、平台支撑和要素保障。发挥高校、职业院校培养储备人才的基础作用和园区、企业集聚用好人才的主体作用，加大创业资助力度和企业聚才支持力度，“政校企”联动、“政产学研用”并举、项目与平台支撑、订单式培养大数据中高级人才和基础人才，为打造区域性大数据产业先行区和智能终端产业基地提供强有力的人才保障和智力支撑。
（二）探索数据安全，为数据开放保驾护航。系统面临的安全威胁来自多方面，有信息的泄漏，如击键窥探、电磁泄漏窥探、内存空间窥探、磁盘缓存窥探等等，有信息的伪造与篡改，有资源的窃取，有系统遭受蓄意破坏等。为保证系统安全必须首要考虑环境安全，采取有效措施，统筹兼顾，做到物理实体的选址考虑、应急措施与路径冗余、防电磁辐射泄漏、媒质的安全如介质的保存、保护与备份等。防止线路截获，如线路的短路、断路，并联盗窃，感应窃取以及通信干扰等。应从立法层面解决这个问题，从立法层面保障数据源企业的数据所有权，保障数据源企业的隐私权。同时，从实际操作层面参照国内外数据安全做的比较好的城市的做法。只有如此，才能保障数据源企业有偿或者定向开放数据，带来更大的社会效益。立了数据开放的规则，才能激活和带动一大批产业链的中游技术提供企业和下游数据应用企业的蓬勃发展。
（三）加强数据开放平台建设，为中小企业提供数据源。不断丰富数据集，提升平台易用性，数据源产业带动性强，处在大数据产业链的头部位置。统一数据存储、共享开放、安全管理等职能，消灭传统信息化平台建设中的“竖井式”业务、“数据孤岛”、重复建设、资源浪费等问题。国内大部分资源和数据都掌握在部门，数据开放度比较低。数据包括交通、电力、税务、工商、煤气、治安、民生、水务等社会主要层面，数据源非常丰富。如果在层面，制定切实可行的开放数据时间表，把可公开的数据，对大数据企业开放，给大数据企业提供丰富的数据源，将快速地激活大数据企业。通过平台资源的统一整合，在数据存储与交换机制中可以考虑数据可用不可见、数据不搬家、数据点对点直接交换等交换模式，大大提升交换效率。
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