当前，中国数据分析行业正处于高速变革期：大数据、人工智能、云计算等技术深度融合，驱动金融、制造等各领域数字化转型，数据分析逐步从技术工具升级为企业的核心生产力。然而，行业仍面临企业认知不足、数据应用深度有限、高端人才短缺等挑战。

  中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生围绕行业趋势、人才培养及跨界合作等话题进行分享。

  新华网：当前中国数据分析行业有哪些值得关注的趋势？

  邹东生：中国商业联合会数据分析专业委员会已经成立16年，从中国的第一个分析师出现，到组建数据分析师事务所发展至今，实际已有21年历史。随着大数据、量化研究等概念的引入，数据价值已经获得越来越广泛的认可。通常大家对大数据的理解更多的集中在技术方面，如分布式架构、区块链、数据中台等。在chatGPT出现后，数据分析从后台走到前台，我们发现数据分析是未来的重要生产力，通过算法对数据处理，帮助企业在数字化转型过程中实现降本增效，帮助我们解决实际问题。当前数据分析已经成为推动产业数字化转型，提升企业竞争力的核心驱动力，尤其是在人工智能、大数据云计算等技术的加持下，数据分析的应用场景不断拓展，为各个行业带来了深远的变革。无论是金融行业的风险管理和精准营销，还是制造业的智能生产与产业链优化，数据分析都在加速企业迈向高质量发展的进程。然而随着行业快速发展的同时，我们也面临了一些新的挑战。一是企业对数字化转型，还普遍存在认知不足的现象；第二是数据的融合深度不够，数据分析与人工智能的协同应用，仍需要更多的加深；三是高端人才供需矛盾依然存在。行业迫切需要复合型、创新型的高水平数据分析人才。面对这些机遇与挑战，如何推动数据分析行业更高质量、更可持续的发展，成为了摆在我们面前一个非常重要的课题。

  新华网：‌中国商业联合会数据委员会在推动人才培养等方面有哪些计划？

  邹东生：我们特别成立了数据分析行业专家库。专家库的成立意义重大，它将汇集全国数据分析领域的顶级专家和学术力量，搭建起共享资源整合、跨界合作的平台。我们希望通过专家库的建立，为行业提供政策解读、标准制定、技术创新等支撑，推动数据分析行业的规范化、科学化发展。同时专家库还将致力于解决人才供需矛盾，强化数据分析师实战应用，为行业源源不断地输送高水平的专业人才。

  此外，2025年我们将继续发布数据分析师认证课程的第11版。数据分析师认证课程第11版课程和DH平台4.0的同步更新，也标志着数据化人才培养和AI人工智能技术开始紧密融合。随着技术更新越来越快，我们的教材也在紧跟趋势，始终把行业知识、数据化思维以及先进的方法论相结合。同时，我们将搭建Datahoop数据分析公益平台，在平台上分析师们可以免费学习，在实战中培养他们分析解决问题的能力，构建行业协会的案例库和人才库。

  新华网：我们了解到，在人才培养方面中国商业联合会数据委员会与机械工业出版社在去年举办了“数智前瞻”2024数据分析行业专家论坛，未来还有什么合作计划？

  邹东生：我们已与机械工业出版社展开“智数领航者知识赋能计划”的项目合作，通过首席数据官栏目以及话题研究等内容，帮助企业构建数字文化。同时我们将把相关案例、分析方法等内容出版成对数字化转型具有实战意义的图书。我们会始终秉承专业协会理念，帮助更多人掌握数据分析的能力，为行业人才培养持续赋能。