2021《数字化转型中的人才技能重建》解码报告.pptx

2021 数字化转型中的人才 技能重建 解码报告 01 数字化时代背 景 企业数字化转型的困 境 什么是数字化人 才 数字化人才发展现 状 与行业场景高度匹配的数字化技 能 数字化人才梯队的建设实 践 数字化人才培育的四个困境与四点关 注 05 06 07 02 03 04 目 录 01、 字化时代背 景 数字化转型成为经济增长的重要引 擎 14.2% 2005 2019 36.2% 2.6万 亿 35.8万 亿 数据来源 ： 信通院 中国数字经济发展白皮书 (2020) 数字经 济 数 字 产业 化 产 业 数字 化 传统 ICT产 业 在经济结构中占比相对稳 定 数字化技术在制造 、 物流 、 零售 、 金融 、 农业等产业的赋能 、 融 合 体现出高效率提升 、 高边际产出等特 征 成为驱动经济转型和快速发展的最大确 定 性 供给侧 ： 社会层面的数字化资源要素逐渐丰 富 提供数字转型 、 智能升级 、 融合创新等服务 的 基 础设施体 系 5G基 站 特高 压 城际高速铁路和城市轨道交 通 新能源汽 车充电 桩 大数据中 心 人工智 能 工业互联 网 数 字基建 +要素供给 ： 人 才 技 术 资 本 具备数字 化技能的 专业领域 人才 抽象共性 能力 辐射技术 资源 政策性扶 持资金 产业投资 基金 供给公共资 源 供给新型服 务 将大数据 、 云计算 、 人工智能等技术作 为 公共基础资源向金融 、 零售 、 农业 、 工业 、 交通 、 物流 、 医疗健康等各行业赋 能 提供车联网 、 智能交通 、 智慧能源 、 智 慧 城市等新型融合基础设施 ， 将孤立的系 统 连接成网 ， 扩展到政务 、 民生 、 公 益 需求侧 ： 产业互联网正在各行各业开展实 践 能力需求不断升 级 各行业深入实 践 金融 农业 交通 医疗 健康 零售 物流 制造 精准定 位 泛在感 知 高速互 联 千人千 面 敏捷组 织 柔性生 产 . . 二、 企业数字化转型的困 境 企业的数字化能力决定转型成败 数字化人才缺失成为主要制约 企业的数字化能力决定转型成 败 数字化战略和外部协 同 数字化组织和流 程 数字化人才及其技 能 数字化技 术 自身前瞻性的战略规划 、 创新的思维模式 ， 面向用户及商业伙 伴 的统一规划和协同运 营 基于信息及数据流通的流程转型和业务赋能 ， 敏捷的组织架 构 拥有在专业领域有能力实现数据资产价值的复合型人才 ， 具有 持 续培养 、 获取数字化专业人才的潜在能 力 企业关键数字化技术成熟度 、 使用效 率 数字化人才及其技能决定了数字化技术在企业生产过程中能否实现数据资产的衍生价值 ， 也保障了数字化 战 略 、 数字化组织的实施和管理 ， 是企业实现数字化 能力的关键 。 数字化人才缺失成为主要制 约 传统企业 ： 深处变革浪潮 ， 人才普遍面临技能重 建 新经济企业 ： 数字化能力的获取受制于人才缺 失 2019中国高科技高成长 50强榜单 大多数企业意识到自身 数 据分析与洞察能力不足 ， 生产业务与 IT结合度低 是 其在未来面临的巨大挑 战 32% 的企业认为投资人 才 发展战略是其需要关注 的 重 点 图 企业认为在未来将要面临的各种挑战占 比 数据来源 ： 德勤中 国 转型过程小步快跑 企业往往保留部分原有大型系统 、 岗位设置也需要 逐 步调整 、 还存在大量低技能水平的员 工 技能培养针对性强 企业需要针对性 、 系统性 、 长周期的内部培训以匹 配 数字化时代的人才技能需 求 技能重建周期缩短 软件工程师 、 大数据科学家等数字化时代的热门职 业 每 12-18个月亟需技能重 建 三、 什么是数字化人 才 重新认识数字化人才 实现数字化能力的五类角色 重新认识数字化人 才 我们认为 ， 现代意义上的数字化人才 ， 是 ICT专业技能和 ICT补充技能的融合 ， 且更倾向于 ICT补 充技 能的价值实现 即拥有数据化思维 ， 有能力对多样化的海量数据进行管理和使用 ， 进而在 特定 领 域转化成为有价值的信息和知识的跨领域专业型人才 。 主要指开发 ICT产品和服务所需要数字技能 ， 如编程 、 网页设计 、 电子商务 、 以及最新的大数据分析 和 云计算等技 能 ICT普通技 能 ICT专业技 能 ICT补充技 能 O ECD （ 经济合作与发展组织 ） 将数字经济所需要的 ICT技能分为三类 ： 绝大多数就业者在工作中所使用的基础数字技能 ， 如使用计算机打字 、 使用常见的软件 、 浏览网页查 找 信息等技 能 指利用特定的数字技能或平台辅助解决工作中的一些问题 ， 如处理复杂信息 、 与合作者和客户沟通 、 提 供方案等 等 数字化领导能 力 战 略 拥抱变 化 数据化 数字 化 连 接 可 视 自适应管 理 数字化组织运营能 力 数据赋能 组织赋能 文化赋能 相互嵌套 ， 可持续的服务人才发展 数字化价值实现能 力 场景化 跨领 域 人机交 互 场景需 求 试点应用管 理 价值化 数据思 维 数据技 能 商业价 值 愿 景 目 标 创造变 化 数字化战略主 管 技术实现专 家 转译 员 数据型专业人 才 组织保障人 员 规划战略愿景 推动组织转型 、 文化建设 应对变化 、 拥抱变化 、 创造变化 数字化技术改造 自适应的数据生命周期管理网络 适配供应链管理 、 生产管理 、 营销管理 、 组织管理 跨领域人才 管理技术试点 、 推广 、 规模应用 场景需求与技术能力的匹配 数字化思维 数据化技能 数据到价值的实现 组织建设 、 技能重建 、 文化塑造相互嵌套 打造敏捷 、 开放 、 持续更迭的学习型组织 实现数字化能力的五类角 色 图 企业数字化能力模 型 四、 数字化人才发展现 状 数字化人才市场现状及特征画像 AI& 大数据人才荒尤为严重 AI& 大数据人才特征画像 数字化人才市场现状及特征画像 人才供需和流 向 广东省 2020年新基建实施项目全国 领 先 ， 数量占比达 34.1% ， 数字化人 才 需求极为旺 盛 北京 、 江苏 、 上海等省市也积极开 展 新基建 ， 数字化人才需求保持高 位 数字化人才的流动伴随 ICT企业扩张 ， 呈现 “ 马太效应 ” ， 具备规模优势 的 企业自身对人才的需求不断增加 ， 也 吸引着更多人才向其聚 拢 图 信息基础设施产业核心技术岗位招聘需求人数占比 2016Q 1 2020Q 1 2016Q 1 2020Q 1 5.29% 15.89% 15.54% 26.21% 1000-9999人企 业 图 信息基础设施企业技术岗位招聘人数占比 数据来源 ： 智联 2020年新基建产业人才发展报告 万人以上企 业 排 名 省 市 2020Q1招 聘 人数占 比 2020Q1招聘人数 占 比与 2016Q1 差 值 1 广 东 15.52% +4.13% 2 北 京 13.46% -6.81% 3 江 苏 10.86% +4.06% 4 上 海 7.41% -1.98% 5 山 东 5.87% -0.67% 数字化人才市场现状及特征画像 职业和岗 位 图 新基建背景下四大产业招聘需求 top10职业 数据来源 ： 智联 2020年新基建产业人才发展报告 图 2020Q 1平均招聘薪酬 top20职业 具有管理能力的技术人才最具市场价 值 IT技术 /研发总监 、 管理类 、 架构 类 数 据库开发工程师 、 通 信 研发工程师 、 算 法 工程 师 等岗位的 招 聘需求 逐年提 高 人工智能技术岗位市场热度较 高 数据 、 算法相关的音频 、 图形开 发 产品类职位愈发受到重 视 产品实现 、 用户体验相关的互联网产品 /增值产品开发经 理 IT技术 /研发总 监 系统架构设计 师 IT项目总 监 算法工程 师 IT技术 / 研发经理 /主 管 IC验证工程 师 25932 24277 21655 19124 19003 18672 17063 16934 16910 16694 15932 15803 15286 15188 15093 14479 14462 14256 14075 13987 集成电路 IC设计 /应用工程 师 音频 /视频工程师 /技术 员 音频 /视频 /图形开 发 高级 软件工程 师 高级硬件工 程 师 模拟电路设计 /应用 工程 师 技术研发经理 /主 管 互联网产品经理 /主 管 增值产品开发工程 师 脚 本开发工程 师 互联网软 件工程 师 IT项目经 理 射频工程 师 游戏设计 /开 发 数字化人才市场现状及特征画像 技能分布和择业因 素 图 数字化专家工作因素排名 数据来源 ： BCG和 The Netw ork调研分 析 32% 38% 图 各级数字化人才关键技能 专家级别最重要的技能 包 括 数 据挖掘 、 编程与网 络 开 发 、 数 字营 销 等 人工智能与机器学习 、 敏 捷工作方式等重要且急 需 的数字技能只有极少数 人 拥 有 在择业过程中 ， 数字化人才相较于薪酬 ， 更注 重 工 作 与生活的平衡 、 学习与培训机会 、 职业发展机 会 ， 且并不排斥为 了更好的工作基于进行居住地迁 移 1 工作与生活的良好平 衡 2 3 4 5 6 7 8 9 学习与培训机 会 职业发展机 会 与同事的良好关 系 薪 酬 与上司的良好关 系 雇主的财务稳 定 工作内容有 趣 工作得到赏 识 数据挖 掘 36% 22% 23% 18% 编程与网络开 发 28% 18% 28% 26% 移动应用开 发 25% 17% 26% 32% 数字营 销 25% 17% 28% 30% 数字设计 （ UX/UI） 20% 20% 30% 30% 敏捷工作方 式 18% 20% 26% 36% 机器人与自动化工 程 16% 14% 27% 44% 人工智能与机器学 习 14% 16% 专 家 高 级 基 本 非专 业 AI& 大数据人才荒尤为严 重 人工智能 、 大数据产业应用爆发式发展 ， 而另一面在全球范围内呈现严重人才荒 。 我国人工智能人才缺口超过 500万 ， 国内供求比例约为 1:10； 大数据人才缺口也高达 150万 ， 供需比例严重失衡 。 主要原因 ： AI&大数据领域对人才素质的要求较为综合 ， 不但要求相关的硬核技能 ， 如人 工 智能 、 算法 、 互联网等方面的知识和技 能 ， 还需要懂得产品 、 市场相关的知 识 储备 ， 如数据分析 、 产品研发 、 市场营销等技能 。 AI& 大数据人才特征画像 人才特征和行业分 布 互 联网行业最为集 中 ， 无 论 人才 需求还是供给均已过半 ， 在 各大行业中具有绝对优 势 国内 AI与大数据人才呈年 轻 化趋势 ， 以 25-30岁之间 最 多 ， 占比超 4成 ， 工作 5-8年 的 人 才占比最 高 ， 达 23.0% 62.3% 图 2019年 1-7月全国各大行业中 AI& 大数据人才的需求与供给分布 数据来源 ： 猎聘大数据研究 院 需 求 分 布 供 给 分 布 服务外 包 7.8% 7.8% 7.3% 2.7% 2.2% 1年以 内 1-3 3-5 5-8 8-10 10-15 15年以 上 图 2019年 1-7月全国 AI& 大数据人才年龄及工作年限分布 互联网 电子通 信 机械制 造 金 融 制药医 疗 57.3% 10.8% 10.7% 5.7% 3.3% 3.1% 4.4% 13.8% 18.5% 23.0% 11.0% 19.3% 10.1% AI& 大数据人才特征画像 人才流向和地域迁 移 图 2017Q 1-2019Q 2全国 20个重点城市 AI& 大数据人才净流入率 数据来源 ： 猎聘大数据研究 院 图 2017Q 1-2019Q 2全国 AI& 大数据人才在各大行业净流入率 互联网庞大的人才需求 、 较高的 薪 资 、 灵活的工作方式 ， 以及多元化 、 年轻化 、 自由的企业文化 ， 显然 更 吸引 AI& 大数据人才加 入 反观电子通信 、 交通贸易 、 文化 传 媒等行业人才流失严 重 全国 AI& 大数据人才净流入率排 名 方面 ， 杭 州排名最高 ， 与合肥 、 西 安 位列第 一梯 队 人才对城市的选择不仅考虑城市 的 行业发展情况 ， 更关注一个城市 的 发展潜力 、 以及工作和生活的平 衡 状 态 4.89% 1.75% -0.73% -1.68% -2.68% -3.82% -7.35% -9.48% -11.46% -11.57% -13.48% 互联网 制药医疗 房地产 金融 机 械制造 消费品 能源化工 服务外包 文化传媒 交通贸易 电子通信 杭 州 合 肥 西 安 深 圳 成 都 武 汉 佛 山 长 沙 重 庆 上 海 宁 波 北 京 东 莞 南 京 无 锡 广 州 苏 州 厦 门 青 岛 14.94% 11.92% 10.03% 7.52% 7.24% 6.58% 6.47% 6.33% 5.88% 4.85% 4.59% 3.85% 2.79% 2.31% 1.80% 0.77% -0.25% -0.31% 天 津 -3.55% -3.01% 五、 与行业场景高度匹配 的 数字 化技 能 制造业 ： 数字化岗位标准化程度低 ， 职业技能跨度大 金融业 ： 对应新的经营管理和用户增长逻辑 ， 数字化技能面临重构 零售业 ： 打造以顾客为中心的数字化快速行为组织 制造业 ： 数字化转型逐步深入 ， 数据的纵向集成是目前的主要 发 力 点 伴随两化融合及工业互联网应用的快速推进 ， 我国制造业企业数字化能力显著增强 。 调查结果显示 ， 81% 受访企业已完成计算 机 化阶段 ， 其中 41% 处于连接阶段 ， 28% 已 进 入数据可视阶段 。 由此看来 ， 大部分企业 正 致力于 数据的纵向集成 ， 并向数据应用展 开 积极探索 。 计算机 化 连 接 可 视 透 明 预 测 自适 应 图 我国制造企业数字化进程 数据来源 ： 德勤 中国智能制造报告 （ 2018） 0% 100% 80% 60% 40% 20% 19% 9% 2% 2% 计算机化 连接 可视 透明 预测 自适应 28 % 41% 制造业 ： 数据价值体现在生产流通全过程 ， 数据资产成为贯穿制 造 全链条的生产资 料 数据采 集 存储共 享 智能分 析 决策执 行 库存动态管理 设备自动检测 能效优化分析 人员安排管理 生产环境监控 生产安全保障 用户深度体验 增值服务 自动化排产 产品质量追踪 生产参数优化 协同工艺规划 远程调度 人机交互模拟 虚拟制造 设计验证 生产工程预测 设计协同辅助 沉浸式工艺 产品 设计 生产 制造 经营 管理 产品 服务 远程诊断模块 生产过程监测模块 质量控制模块 节能减排模块 产品营销及增值服务模块 试验仿真模块 工艺数据 材料数据 原理数据 历史设计数据 设备运行数据 环境数据 功能数据 历史状态数据 历史测试数据 供应链数据 库存物料数据 员工状态数据 制造业 ： 数字化岗位标准化程度低 ， 职业技能跨度 大 数字化互 联 综合规划和管 理 预防性维 护 流程可视化 /自动 化 数字孪 生 人才能 力 模 型 管理企业的综合规划和排产 ， 从 M ES到 ERP， 涵盖供应商和客户等外部伙伴 ， 对数字化资源可用性和需求变化做出响 应 应用传感器和大数据 ， 实现状态监控 、 故障检测与诊断 、 设备预测性维护与 健 康管 理 工业数据的挖掘 、 建模 、 分析 ， 通过智能化的数据分析和控制 ， 为流程 /质量 / 资源优化提供洞 察 模拟生产类资产 、 设备运转 ， 或进行产品模拟和测试 ， 设定和优化关键参数 ， 实现预防性修护 、 增强现实等场景应 用 设计 、 开发基础中间件和基础数据服务 ， 建立相互连通的数据网络系统 ， 实 现 资源 、 设备 、 物流 、 产品的数字 化 配置传感器 、 设备安装 、 软件部署 、 系统联调测试 ， 改善人机协作和创新型 的 用户接口 ， 实现数据化 、 虚拟现实等解决方 案 大数据驱动的流程 / 质量 /资 源优 化 金融业 ： 数字赋能加速金融机构经营和增长逻辑发生根本性转 变 数字化技术 、 场景 、 生 态 提升功能和重塑经营逻 辑 数字化路径和方 向 融入更多场景 、 打造开放生 态 降低运营成本 、 提升业务效 率 打造创新型组织 ， 促进供应链金 融 升级和金融产品创 新 开放的数字化生态 优化风险控制 ， 建立企业 /用户的征 信 档案 、 信用考 评 打造开放银行生态 ， 输出金融 、 安全 、 数据等服 务 全渠道营销 、 线上服务体验 在线申请 、 提贷以及自动还款的模 式 打造线上线下一体化的全融合营销体 系 用户为中心的创新型组织 打造创新型组织 ， 孵化创新项 目 发展供应链金融 、 推出个性化产 品 基于算法的专家决策系统和信 用 评分模 型 智能投顾 、 服务型机器人 、 智 能 客服 、 舆情监 控 生物识别技 术 区块连 、 物联网 、 RPA技 术 金融业 ： 对应新的经营管理和用户增长逻辑 ， 数字化技能面临重 构 大数据分 析 基础设施平台管 理 敏捷创新工 具 数字化用户体 验 数字化品牌与营 销 人才能 力 模 型 管理应用专有云平台 、 分布式数据库 、 微服务平台 、 大数据平台 、 AI平台等 基 础设施资 源 通过移动开发平台快速构建 APP、 小程序 、 公众号 、 H 5， 打造体验一致 、 多 端协同的 C端渠道入 口 打通数据中台自有渠道和外部生态渠道 ， 进行商业数据洞察 ， 开展社区网络 管 理 、 口碑营销 、 流量获 取 用户行为数据分析 、 用户体验设计 、 数字前端开发 、 移动端品质保 障 提供丰富实时的商业信息 ， 建立基于算法的专家决策系统和信用评分模型 ， 进 行非结构化的数据挖掘 ， 服务风险管理和创新性营 销 前 台 中 台 生产模式 流通链条 后 台 消费场景 商品 消费者 消费行为 营销 市场 数据 基础设施 人工智能 物联网 AR/VR 伴 随商业数字化进程 ， 识别 、 计量 各 类 数 据 传 统消费品类叠加数字化服 务 健身 咖啡 旅游 评价推荐 融 合新品类与新流量 ， 带来新的消 费 链路与目标客 群 IP属性 游戏玩法 社群属性 跨界属性 回归门店 直播 新 品 类 新 流 量 新 场 景 零售业 ： 数字化技术深度赋能消费生态 ， 衍生新品类 、 新流量 、 新 场 景 现有业态的客流数字 化 线上延展的新增业 态 供应链伙伴的数字化管 理 行为数据 消费数据 地缘特质 人群画像 供应链数据 私域流量 零售业 ： 打造以顾客为中心的数字化快速行为组 织 供应链运营管 理 顾客行为数据分 析 顾客关系管 理 全渠道销 售 数字化品牌与营 销 人才能 力 模 型 借助全域营销体系和数据银行的支持 ， 进行可视化的消费者行为数据洞察 、 产 品数据分析 ， 指导业务流程改 革 通过全渠道终端直接服务顾客 ， 进行顾客行为数据洞察 、 开展顾客体验设计 、 开展自动化服务设 计 改善消费新场景 ， 开展社区网络营销 、 生态联盟管理 、 消费场景设 定 O 2O 店面管理 ， 打通会员 ， 提供体验良好的消费旅程 ， 推动内部运营改善 、 实 现 O 2O 引 流 向外延伸运营机制和绩效评价体系 ， 激励跨渠道合作和资源共享 ， 强化与上 下 游关联方伙伴的数据共享 ， 实现跨渠道可视 、 可售 、 可发 、 可退的品类管理 体 系 ， 实现供应链全程质量管理体系标准与监 控 六、 数字化人才梯队的培育实 践 打造学习型组织 建设企业大学 开展产学研联合培养 打造学习型组 织 优 势 劣 势 伴随企业业务需要进行技能提升 ， 能够快速实践应 用 打造相互促进 、 容错 、 协同的学习氛围 ， 培养进取思 维 将技术实践效果与绩效考核相挂钩 ， 实现效果的量化 、 快速反 馈 较高的时间和物质成 本 需要与业务发展 、 组织架构相协 同 建设企业大 学 可实现独立运营 ， 成本可控 ， 综合收益 高 汇聚内外部知识资源 ， 供员工自主选 择 实现较好的外部影响 力 技能针对性不 强 与企业前沿业务 、 组织架构脱离 ， 学习 效果难以量化反 馈 优 势 劣 势 产学研联合培 养 有直接的人才来源保障 ， 人才获取成本 低 人才技能高度贴合企业需 求 便于与高校 、 科研机构开展更高层次合 作 人才获取缓慢 、 培养周期 长 优 势 劣 势 七、 数字化人才培育的四个 困 境 与四点关 注 缺乏外部来 源 我国数字化人才总量和 结构性 短缺并存 ， 外部招聘环境竞争激 烈 技能极具个性 化 数字化技能驱动数据资产实现价值的场景极具个性化 ， 不同领域的数字 化 人才能力模型差异巨 大 长期向心力 弱 数字化人才技能重建周期短 ， 企业普遍缺乏对人才发展的持续性关注 ， 导 致人才长期向心力不 足 与组织环境不嵌 套 企业普遍缺乏激活创新合作关系所需的敏捷性 、 互谅和协作能 力 数字化人才培育的四个困境 数字化不只是技能提升 ， 更是组织能力的重构 ， 涉及到思维方式 、 协 作方式 、 组织方式的系统性转 变 （ 1） 企业应针对技能提升建立清晰的宏观目标 ， 员工的技能提升方式应 个 性化 、 局部 化 （ 2） 建立动态 、 快速的效果反馈检测机制 ， 着眼于帮助人才的长期成 长 （ 3） 将局部化的技能提升与系统化的制度改革 、 文化建设进行充分整合 ， 打造相互嵌套的学习型组 织 （ 4） 数字化人才培育的四点关注 THANKS