畢達(dá)宇 柳鑫政

（1.中南民族大學(xué)管理學(xué)院；2.國家民委人文社科重點(diǎn)研究基地：民族地區(qū)數(shù)字化發(fā)展與治理研究中心）

21世紀(jì)是數(shù)據(jù)的時(shí)代,隨著數(shù)據(jù)的不斷累積，信息素養(yǎng)已經(jīng)無法滿足對(duì)駕馭數(shù)據(jù)的要求。作為對(duì)信息素養(yǎng)的延伸與擴(kuò)展，數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為了數(shù)字社會(huì)中的核心競爭力之一。因此為了提升信管專業(yè)人才數(shù)據(jù)素養(yǎng)，培養(yǎng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展潮流并滿足大數(shù)據(jù)背景下社會(huì)就業(yè)需求的信管人才，必須以數(shù)據(jù)素養(yǎng)為核心，創(chuàng)新信管專業(yè)數(shù)據(jù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式，為社會(huì)輸出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)人才。

一、信管專業(yè)數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念和內(nèi)涵

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的興起，數(shù)據(jù)密集型社會(huì)對(duì)于個(gè)人數(shù)據(jù)管理能力的要求越來越高。美國信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)主席保羅·澤考斯基曾于1974年提出“信息素養(yǎng)”的概念，信息素養(yǎng)通常被定義為“發(fā)現(xiàn)信息、查詢信息、確認(rèn)信息、評(píng)價(jià)信息，利用信息有效地解決所遇問題的能力”，但隨著科技時(shí)代的進(jìn)步和數(shù)字信息教育的普及，信息素養(yǎng)逐漸成為了生活在數(shù)字信息時(shí)代中的普羅大眾都應(yīng)擁有的一種基本素養(yǎng)[1]，已經(jīng)無法滿足在數(shù)據(jù)時(shí)代中對(duì)于人們駕馭與掌控?cái)?shù)據(jù)的能力需求。數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為以傳統(tǒng)的信息素養(yǎng)為根基從而進(jìn)一步發(fā)展和深化的高層次能力逐漸引起了人們的注意和研究。尤其是在進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代之后，數(shù)據(jù)素養(yǎng)的重要性日益凸顯，成為開展科學(xué)研究理應(yīng)具備的必備要素與關(guān)鍵技能，面對(duì)適應(yīng)未來社會(huì)的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)素養(yǎng)將會(huì)是起決定性作用的核心能力。

什么是數(shù)據(jù)素養(yǎng)？目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)此均沒有一個(gè)統(tǒng)一確切的定義。2011年,Hogenboom[2]等人將數(shù)據(jù)素養(yǎng)概述為：閱讀、解釋、分析、批判性思考統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為證據(jù)的能力。J.Carlson[3]等人認(rèn)為數(shù)據(jù)素養(yǎng)包括：數(shù)據(jù)的基本格式、數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)與獲取、數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用與數(shù)據(jù)的保存、數(shù)據(jù)管理與組織、數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換與操作、數(shù)據(jù)的利用與再利用、數(shù)據(jù)分析以及結(jié)果可視化等。2014年，孟祥保[4]等人認(rèn)為數(shù)據(jù)素養(yǎng)由三個(gè)層次組成：首先是具有數(shù)據(jù)意識(shí),即能夠認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)是一種資源；其次是具備數(shù)據(jù)基本知識(shí)與技能,熟悉數(shù)據(jù)生命周期與科學(xué)研究生命周期,在特定專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)具有查找、管理、利用與共享數(shù)據(jù)的能力,了解相關(guān)數(shù)據(jù)管理政策法規(guī)、數(shù)據(jù)倫理等知識(shí)；最后是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,能夠利用數(shù)據(jù)資源發(fā)現(xiàn)問題、分析問題與解決問題。2016年，黃如花[5]等人將數(shù)據(jù)素養(yǎng)界定為以下3個(gè)方面：首先是數(shù)據(jù)意識(shí)：對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)生情況和來源分布的敏感程度；其次是數(shù)據(jù)能力：在完整的數(shù)據(jù)生命周期中對(duì)數(shù)據(jù)的采集獲取、存儲(chǔ)、管理檢索和分析處理等步驟所需要的技術(shù)；最后是數(shù)據(jù)倫理：即在法律的約束下遵守公序良俗，做到合理合法合規(guī)的獲取使用數(shù)據(jù)。徐劉靖等人[6]認(rèn)為數(shù)據(jù)素養(yǎng)是由數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)知識(shí)、數(shù)據(jù)能力和數(shù)據(jù)倫理共四部分組成的，其中數(shù)據(jù)意識(shí)是先導(dǎo),數(shù)據(jù)知識(shí)是基礎(chǔ),數(shù)據(jù)能力是核心,數(shù)據(jù)倫理是方向標(biāo)。筆者認(rèn)為數(shù)據(jù)素養(yǎng)是指在數(shù)據(jù)意識(shí)的引導(dǎo)下,遵守法律約束和公約良俗,擁有數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、采集、管理和利用的能力以及對(duì)數(shù)據(jù)的辨別批判和理解能力。

表1 數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[7]

二、大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)素養(yǎng)評(píng)價(jià)與培養(yǎng)

大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)教學(xué)模式脫離了時(shí)代變化的步伐，不利于創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)，需要通過建立全新的能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系幫助信管學(xué)生循序漸進(jìn)的形成數(shù)據(jù)素養(yǎng)。綜合錢瑛[7]等人的觀點(diǎn)，將數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)知識(shí)、數(shù)據(jù)能力以及數(shù)據(jù)倫理共同組成數(shù)據(jù)素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。首先，數(shù)據(jù)意識(shí)方面包含了數(shù)據(jù)敏感意識(shí)、安全意識(shí)和批判意識(shí)，要求學(xué)生能夠發(fā)現(xiàn)目標(biāo)數(shù)據(jù)源，認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、重要性、隱私性、價(jià)值和生命周期，積極交流，同時(shí)正確理解數(shù)據(jù)保持批判態(tài)度避免盲目跟從；其次，數(shù)據(jù)知識(shí)方面包括了數(shù)據(jù)基本知識(shí)和數(shù)據(jù)高級(jí)知識(shí)，要求掌握數(shù)據(jù)的理論概念、特征內(nèi)涵以及相關(guān)政策法規(guī)等基礎(chǔ)知識(shí)，精通數(shù)據(jù)處理流程中使用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)等高級(jí)知識(shí)；第三，數(shù)據(jù)能力方面包含了數(shù)據(jù)收集、過濾、處理、管理、分析、利用與再利用、呈現(xiàn)能力，要求通過多種途徑收集不同類型數(shù)據(jù)，熟悉各種檢索方法獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，通過算法編程獲取數(shù)據(jù)中信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并且能夠熟練運(yùn)用各種數(shù)據(jù)庫保存管理數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)方法分析數(shù)據(jù)得出結(jié)論，利用數(shù)據(jù)預(yù)測未來發(fā)展情況充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，能對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行可視化處理通過圖表的形式展示出來的能力；最后，數(shù)據(jù)倫理方面包含了相關(guān)的法律法規(guī)及社會(huì)道德[7]。根據(jù)黃如花[5]的建議，可以通過學(xué)位項(xiàng)目、學(xué)分課程、短期培訓(xùn)、專題研討會(huì)、免費(fèi)的在線課程以及多種形式并舉開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)的多樣化教育，幫助信管人才具備與時(shí)代同步的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

三、信管專業(yè)人才數(shù)據(jù)素養(yǎng)培養(yǎng)目標(biāo)

（一）激發(fā)信管人才數(shù)據(jù)意識(shí)與數(shù)據(jù)理解

數(shù)據(jù)是蘊(yùn)含信息的寶藏，把枯燥的數(shù)據(jù)以人們可以理解和接受的形式呈現(xiàn)并挖掘數(shù)據(jù)深處的價(jià)值，這需要深入的觀察力、分析力和專門的執(zhí)行力。數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)理解是挖掘數(shù)據(jù)信息最基本的前提和要求。數(shù)據(jù)意識(shí)是在任何場景之中，都擁有敏銳的數(shù)據(jù)嗅覺和敏捷的數(shù)據(jù)視覺，對(duì)數(shù)據(jù)保持高度的敏感。數(shù)據(jù)理解是不僅能夠理清數(shù)據(jù)的不同來源，還能初步理解隱含在數(shù)據(jù)背后的信息含義。龐大繁雜的數(shù)據(jù)在表面上只是無數(shù)個(gè)字符的組成與堆疊，如果沒有數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)理解，想要發(fā)現(xiàn)數(shù)字背后的規(guī)律并從中挖掘隱含的價(jià)值，往往使人望而卻步更無從入手，因此信管人才的數(shù)據(jù)意識(shí)與數(shù)據(jù)理解成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代的敲門磚。

通過培養(yǎng)信管專業(yè)數(shù)據(jù)素養(yǎng)，激發(fā)數(shù)據(jù)意識(shí)與數(shù)據(jù)理解，形成數(shù)據(jù)探尋的意識(shí)，開闊數(shù)據(jù)獲取的思路，豐富數(shù)據(jù)獲取的方法，在更短的時(shí)間內(nèi)針對(duì)實(shí)際問題迅速思考需要獲取哪些數(shù)據(jù)、如何獲取這些數(shù)據(jù)以及獲得的數(shù)據(jù)對(duì)于解決問題有何意義與幫助?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)理解包含五個(gè)層次：從下到上依次是數(shù)據(jù)層、描述層、解讀層、結(jié)論層和認(rèn)知層，其中數(shù)據(jù)層是對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗、加工和計(jì)算，描述層是對(duì)數(shù)據(jù)層進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，解讀層是深入挖掘數(shù)據(jù)所映射出的現(xiàn)實(shí)含義，結(jié)論層是對(duì)數(shù)據(jù)的總結(jié)和提煉，認(rèn)知層是對(duì)數(shù)據(jù)邏輯和規(guī)律的理解[8]。數(shù)據(jù)意識(shí)包含以下三個(gè)方面：首先是對(duì)數(shù)據(jù)的需求意識(shí)。能夠根據(jù)實(shí)際場景的不同要求明白獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，了解潛在的數(shù)據(jù)來源。其次是對(duì)數(shù)據(jù)的使用意識(shí)。根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)整理出分析報(bào)告，從中找出解決問題的方法，在摒棄原有經(jīng)驗(yàn)決策的基礎(chǔ)上，主動(dòng)擁抱數(shù)據(jù)，得出有數(shù)據(jù)支撐的決策方案。最后是對(duì)數(shù)據(jù)的法律意識(shí)。用戶是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者，在享受數(shù)據(jù)帶來信息的同時(shí)，對(duì)于用戶隱私和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)與尊重是使用一切數(shù)據(jù)分析的基本前提，要堅(jiān)持在法律允許的范圍內(nèi)合理使用用戶數(shù)據(jù)[9]。

（二）強(qiáng)化信管人才數(shù)據(jù)分析與處理能力

信息化時(shí)代的到來以及web2.0技術(shù)的發(fā)展，每個(gè)用戶都成為了信息的產(chǎn)生者，源源不斷地輸送海量數(shù)據(jù)。面對(duì)不可勝數(shù)的數(shù)據(jù)海洋，善于利用搜索引擎和分布式數(shù)據(jù)庫從中快速高效且準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)任務(wù)所需的數(shù)據(jù)后去粗取精剔除雜亂有誤的冗余數(shù)據(jù)就理所應(yīng)當(dāng)?shù)某蔀榱藦牟煌慕嵌瘸霭l(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理的能力基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)分析是根據(jù)初步過濾的海量數(shù)據(jù)通過各種分析模型精煉總結(jié)出有價(jià)值的信息，然后將提取的信息凝結(jié)成分析報(bào)告支撐商業(yè)管理決策，需要掌握各種數(shù)據(jù)處理模型和分析工具，如Hive、SPSS、Hadoop、Yarn、智能商務(wù)分析軟件以及Python等主流的大數(shù)據(jù)分析語言[6]。對(duì)于數(shù)據(jù)的分析與處理更深層次的要求包括根據(jù)具體的業(yè)務(wù)主題和實(shí)際的運(yùn)用環(huán)境，通過對(duì)以往數(shù)據(jù)的分析處理能夠?qū)ξ磥硎袌龅陌l(fā)展趨勢和潛在危險(xiǎn)做出合理的有依據(jù)的預(yù)測和建議，從而助力企業(yè)在競爭中取勝。

總之，通過對(duì)信管專業(yè)數(shù)據(jù)素養(yǎng)的培養(yǎng)，要求學(xué)生在已經(jīng)能夠熟練運(yùn)用各類模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，能夠清晰明白地歸納不同模型的特征表現(xiàn)、總結(jié)不同模型的適用范圍、分清不同模型的優(yōu)劣區(qū)別，從而可以在以后解決具體實(shí)際問題的操作過程中能夠更加合理地選擇數(shù)據(jù)分析模型，可以根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同流程階段所面臨的不同處理需求組成多層次、多元素的混合數(shù)據(jù)分析模型。

（三）引導(dǎo)信管人才數(shù)據(jù)創(chuàng)新與應(yīng)用

一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目在具體實(shí)施過程中要求大數(shù)據(jù)人才能夠?qū)?shí)際場景中來源不同、類型不同、特征不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)散性的創(chuàng)新融合，數(shù)據(jù)創(chuàng)新即從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的價(jià)值、通過數(shù)據(jù)找到更多已有問題的解決思路、發(fā)現(xiàn)潛在的問題和決策的風(fēng)險(xiǎn)，或者這些數(shù)據(jù)還可以應(yīng)用于哪些新的領(lǐng)域。因此，信管人才要具有足夠的創(chuàng)新應(yīng)用能力，只有充分發(fā)揮創(chuàng)新應(yīng)用思維，才能成為合格的應(yīng)用型大數(shù)據(jù)人才。數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)與展示是數(shù)據(jù)處理的最后一步也是數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵一步，通過運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)度量指標(biāo)和數(shù)學(xué)計(jì)算公式描述有效數(shù)據(jù)的分布集中情況、變化離散趨勢等實(shí)際特征，并借助于圖形化手段，將平淡乏味的數(shù)據(jù)增添生動(dòng)形象的想象，通過簡潔直觀的可視化展示，清晰有效地表示數(shù)據(jù)蘊(yùn)含信息。數(shù)據(jù)創(chuàng)新與應(yīng)用是信管專業(yè)數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育的高維層次，培養(yǎng)學(xué)生在面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的社會(huì)市場變化的情況下，遇到問題能發(fā)現(xiàn)原因分析要求，掌握運(yùn)用多元化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析的技能的同時(shí)能夠根據(jù)目標(biāo)階段的需求變化靈活應(yīng)用數(shù)據(jù)處理結(jié)果，提煉總結(jié)為具有數(shù)據(jù)支撐的管理決策報(bào)告，并根據(jù)對(duì)市場環(huán)境要素的判斷，了解“可能發(fā)生什么”，明白“將要發(fā)生什么”，選擇合適的決策方案，為企業(yè)謀求利益，為社會(huì)尋求發(fā)展[6]。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為數(shù)據(jù)分析人才所必須具備的基本素養(yǎng)，發(fā)展成為了數(shù)字社會(huì)的核心競爭力。在理解領(lǐng)域數(shù)據(jù)含義、開拓?cái)?shù)據(jù)獲取渠道、掌握數(shù)據(jù)處理技術(shù)、提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值等方面具有重要作用。通過創(chuàng)新信管專業(yè)教育模式，培養(yǎng)和提升專業(yè)人才的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，對(duì)專業(yè)人才充分掌握并合理運(yùn)用新興信息技術(shù)來解決特定場景的現(xiàn)實(shí)問題，進(jìn)而提升管理能力及效率具有重要意義。