小牛学堂谈大数据人才前景：金融领域需求最强烈
从IT时代到DT时代，大数据已经并不仅仅为互联网公司所用，传统行业如家电、餐饮、地产都开始利用大数据挖掘用户需求、定位精准人群，以获得更大商业价值。甚至连政府也用大数据提高政务处理效率。重庆、贵州、云南等中西部地区将大数据作为一个独立的产业来发展，重点关注大数据产业的基础设施建设。马云还在2015年提出“从IT时代走向DT时代”。
“从2015年起有明显的标志，就是大数据真正成为一种常规技术手段，为各个领域所用。”吴博说，他是国内首家大数据在线教育平台小牛学堂的讲师，并在英国利兹大学攻读博士后，从事谷歌研究支持。
但哪个领域与大数据结合最紧密？
这个问题的一般答案是电商。大数据对电商渠道、用户重塑，使得电商从货架式销售走向场景式销售，完全具有不一样的形态。不过，从事大数据研究多年的小牛学堂讲师吴博给出的答案是“金融”。
为什么是金融？
金融业主要包括三大类：银行类、投资类和保险类，一般有商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等，新型的金融机构还有消费贷、P2P。
“消费贷、P2P等新兴金融机构就是大数据技术与金融结合的产物。”小牛学堂讲师吴博说，美国有名的大数据公司Palantir还将服务提供给摩根史丹利(Morgan Stanley)做量化对冲。而量化对冲，是大数据技术在对冲基金的典型应用。
“其实金融算是最早使用大数据技术的行业。世界最大的金融数据公司Bloomberg即是利用金融大数据为金融机构提供金融数据服务。”小牛学堂讲师吴博说。
为什么是金融行业？小牛学堂讲师吴博解释道，“金融业本就是各行业中最依赖数据，也最容易实现数据变现的行业。征信就是大数据在金融行业最典型的应用之一。征信是风险与收益的平衡，要应用征信的领域，如贷款，是利息收益与违约风险的平衡；保险，是保费收入与理赔金额的平衡。
“这就不难理解，能更快处理大数据、精确到每一个个体的大数据技术一出现，马上就被金融行业所用。”小牛学堂讲师吴博说。
大数据技术的出现，让金融产品可以精确到每一个人，根据每一个人的过去推测其未来的财务状况及履约情况，给与每个人不同的授信额度以及利率；；国的保险公司通过在车上安装检测OBD数据的硬件设备来获取数据，对司机评级，从而对车主提供更个性化的保费方案；蚂蚁金服、拉卡拉等互联网金融机构都在研究并启用大数据作为贷款发放依据。而这一系列信用审核，更是通过风控模型自动完成。
金融最愿为大数据人才买单
正是由于大数据在金融行业应用得法，大数据人才在金融领域能获得高出得多的报酬。
在高端人才方面，国内有金融机构开出百万年薪仍找不到合适的首席数据官或首席风险官。而在普通和中级水平人员方面，吴博介绍，海外中级经验水平的大数据风控人员，年薪在12万美元以上，而国内对金融对大数据人才的需求更为强烈。仅互联网金融一项，每年的增长速度就达到3-5倍。普遍认为，互联网金融将有100万人才缺口，而其中最为缺乏的是大数据风控人才，包括从初级到高级的各类数据挖掘、统计建模人才。
目前金融机构为解决兼具金融与大数据人才的困境，多数采取从成熟的互联网金融公司、银行挖人的办法。
“挖人可以快速弥补企业短板，但不是根本的解决办法，对企业发展来说也不是长久之计。”小牛学堂讲师吴博说，他任职讲师的小牛学堂是将大学完生等初级用户进行严格的技能培训和考核，达到认证标准后再将这些初级人才输送给用人机构，从而达到从源头上解决用人问题。
小牛学堂是国内首家专门做大数据人才培训的在线教育平台，采用一线大牛实战教学的方法，向小白用户教授最新最实用的IT技术，其培训内容涉及大数据应用的各个领域，如企业级分布存储与计算系统设计研发、电信行业经营分析系统、搜索和广告技术、云计算。
为能向金融领域输出优质的大数据人才，小牛学堂从阿里巴巴、马上消费金融、中关村大数据产业联盟等地请来拥有丰富实战经验的资深大数据人才作讲师。
金融行业的薪资水平普遍高于其他行业的平均水平，加上金融行业与大数据技术的衔接几近无缝衔接，因此金融行业能为大数据人才提供出远高于平均水平的薪资。通过在小牛学堂授课与大量学员有沟通的吴博确定，“金融领域在未来一段时间成为大数据人才就业首选。”