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大数据一词对于大众来说，已经不 再陌生。根据 Wikibon 研究数据， 作为大数据产业发展的基石，全球 的大数据市场规模预计从 2018 年的 420 亿美元增长至 2024 年的 840 亿 美元。（如图 1-1-1） 在中国，自 2015 年国务院颁布《促 进大数据发展行动纲要》后，大数据 正式上升为国家发展战略，而 2016 年由工信部印发的《大数据产业发 展 规 划（2016-2020 年）》 则 掀 起 了大数据产业建设的浪潮。根据赛 迪数据与《2019 年中国大数据行业 研究报告》，2018 年中国大数据产 业规模达到 4384.5 亿元，同比增长 23.5%，据预测到 2021 年，中国大 数据产业规模将超过 8000 亿元。（如 图 1-1-2） 在具体的大数据应用领域，生态环 境、农业、水利、医疗、交通旅游服 务等都在一系列政府政策的支持下， 成为了大数据技术的实际应用场景； 而政府资源的支持与技术实力的稳 步增强，为这些领域的大数据实践 打下了至关重要的基础。 专业的数据人才缺乏，这是整个数 据行业面临的第一大困境。经过最 近几年高校的大数据专业设置以及 相关大数据职业培训，中低层数据 分析人才逐渐成熟并进入市场，满 足了一些数据团队基础职位需求， 但是，顶级和有丰富经验的数据人 才依然难求。 调研过程中我们发现，互联网行业 对数据人才的吸引力最高，规模大、 薪水高的大公司对于人才的吸引力 也一直居高不下。相对而言，初创 企业和刚刚进行数字化转型的传统 企业往往难觅经验丰富的数据团队 领头人。此外，高等教育领域的数 据人才流出现象严重，高校和研究 院“留不住人”的现象在最近几年 愈演愈烈。 目前，行业内已经达成了普遍共识： 数字化转型和数据团队建设是“一 把手”工程，需要领导层对数据驱 动保有完整的认知和贯彻决心，以 完成“自上而下”的推动。 很多企业中，高层管理者自己并没 有想好是否要进行数字化转型，就 “赶时髦”开始了建设，遇到困难 后立刻回到了固有的传统管理模式， 这些企业的数据建设目标不清晰， 因此很难获得成效。 失败的团队各有各的问题，成功的 团队却一定是相似的。 不同的行业、企业的数据团队，虽 然建设路径有所不同，但从整体来 看，“成功”的数据团队都有着相 似的发展阶段、趋势，和一套明确 的价值衡量体系。 除了高层的认知，整个公司的数据文 化也对于数据团队的建设至关重要。 这又与企业本身的文化和属性密不 可分。例如工程师文化浓厚、创新 意识强的互联网公司往往在数据团 队建设和数字化转型中进展更顺利、 快速，而不够开放务实的企业往往 在数字化转型中推进困难。

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