山东：产业升级更需要的是“数据矿工”

　　东明、茌平、单县、平阴、郓城、高唐、郯城、临清、汶上、巨野……山东这些五六线城市的职校生，如何成为现在炙手可热的大数据产业链中的一环?

　　山东有大数据富矿

　　“挖矿工”缺乏

　　10月13日，由山东省经信委、省网信办、省教育厅等六部门主办的山东省新一代信息技术创新应用大赛的大数据分析与挖掘分赛在威海结束。

　　此次大赛的冠名方、山东联科云计算股份有限公司(以下简称联科云)董事长吕雪岭在大数据分析与挖掘决赛现场呼吁，欢迎进入决赛的学生们来公司学习，希望带队老师能参与到公司的项目中，校企结合，企业可以外包些项目给学校师生做项目开发。

　　这一呼吁显示出目前山东在新一代信息技术上人才短缺的现状。以联科云为例，这个山东唯一一家数据处理和存储服务的新三板企业，位于山东省三个大数据产业聚集区之一的济南高新区内，由于在山东招人很困难，公司研发团队设在北京、武汉、西安和海外。

　　吕雪岭说，大数据高端人才集中在北京，而西安、武汉高校数量众多，有个巨大的人才库。同样的人才，济南缺，北京也缺。山东企业很难开到北京企业给的薪水，即便薪水相同，人才还是会选择北京。

　　这家2014年成立的创业公司，目前业务快速膨胀。吕雪岭坦言，企业并不需要大数据、AI基础理论研究的顶级人才，而是急需那些能利用成熟工具，结合企业实际需要做大数据分析和应用的人才，希望此次大赛能为山东挖掘一批动手能力强的大数据人才。

　　承担此项大赛云与大数据应用设计分赛的华三公司，也和联科云抱同样目的，这几年来一直通过赛事走校企结合的路子，挖掘企业急需的人才。

　　联科云西安研发团队负责人朱飞说，像大数据开发和大数据分析岗位，经培训，高职生、中职生均可胜任，而算法工程师至少是数学或者统计学研究生以上学历方可胜任。

　　目前，山东省80%的中职专和高职专都开设了计算机专业，且逐渐设置了计算机专业下的大数据分析与挖掘等方向的培训，包括枣庄经济学校、薛城职业中专、嘉祥职业中专也都在规划设置大数据专业。

　　大赛主办方之一、山东省经信委信息化推进处调研员张旸说，山东信息化人才相对欠缺。在大数据方面，不仅仅高端人才，从事算法、模型的数据架构师，以及做数据清洗、整理、分析等底层应用的大数据分析师也很缺乏。

　　赶超广东、浙江

　　工业急需换“燃油”

　　张旸在杭州学习时，浙江大学老师在和他交流时认为，山东经济要换新动能、快速跑起来:一换发动机;二换燃油。把汽油换成柴油，或者动力更强劲的航空煤油;三是踩油门。原来没踩，现在踩踩也有劲，踩到底。浙江、广东换的“发动机”都是数字经济。换燃油也是现成的，把产业数字化改造，把大数据、人工智能，工业互联网这些“新燃料”加到现在的经济发动机上，这就是新燃油，就可以激活山东的新经济。

　　张旸长期对山东工业进行跟踪调研，在他看来，山东工业领域最需换“燃油”。山东跟广东、江苏相比，最大的优势在工业。山东工业基础非常雄厚，全产业链，且以重化工为主，而作为高新技术基础和先导的新材料就出在重化工业上。山东的雄厚基础摆在这里，信息化和工业化深度融合，就会激发出新的动能。在这方面，山东需要大量的“数据矿工”，从海量的工业大数据中清洗出可用的、有价值的数据。

　　山东省电子信息产品检验院副总工程师李宁宁表示，山东新一代信息技术的突破在工业互联网上。企业上云后会积累大量的工业大数据，这些数据必须清洗后才能使用。

　　比如浪潮现在给山东煤矿行业做的一款大数据分析应用——“配煤大脑”。先从煤矿、煤炭交易平台上扒取从生产、流通，再到终端煤矿、贸易商、用户(电厂、钢铁厂等)的海量交易数据。在外行看来这就是“数据沼泽”，下手无门，活活渴死，而企业智能却能轻易挖出“金矿”。

　　这个“AI魔术”怎么变?煤矿出产的优质煤和劣质煤价差很大。而在用户端，各个电厂每天都要按水分、灰分、环保指标等配煤。

　　企业智能通过分析电厂的配煤数据，一点点试，寻找参数规律，去发现哪些指标影响配煤工艺、质量，最后形成算法和模型。这样，煤矿就很清楚电厂到底需要什么煤，根据算法把煤配好卖给客户。通过大数据配煤，一个煤矿一年可增加一两千万元收益。

　　这样的“配煤大脑”是典型的数据+算法+场景的结合，而且服务电厂越多，掌握数据越多，算法越优化，模型越准确，并且可以复制到其他任何煤矿。在这个场景中，就需要“数据矿工”先把有效、有用的数据清洗整理出来，再根据企业需求拿这些数据进行分析。

　　张旸说，现在一些地方在发展新一代信息技术上有脱实向虚的倾向，一年一个概念，前年是3D打印，去年炒作企业上云，今年是工业互联网。对于山东而言，现在急需要落地。光踩油门不行，全国都在踩油门，都踩到底了，要赶超广东、江苏，山东必须换发动机、换燃油。

　　在信息化和山东工业领域深度融合的“大换油”中，这样的“数据矿工”将会有大量需求。从数据公司而言，选择校企合作，由企业提供数据、大数据公司提供分析平台和工具，由学校承担项目进行开发，这是一条可操作性强，也容易落地的路子。