专访劳动保障科学研究院张一名：大数据推动人力资源产业升级

 12月12至13日，2016中关村大数据日暨京津冀大数据协同发展高峰论坛在中关村国家自主创新示范区会议中心盛大举行。本次活动以“数据驱动创新，智慧引领未来”为主题。

 活动期间，数据观记者专访了中国劳动保障科学研究院仿真研究室主任张一名。他谈到，大数据不光是人力资源产业的风口，也代表一种社会责任。大数据在推动人力资源产业升级、服务个性化、高效化等方面会发挥非常重要的作用。

　 数据观记者：您可以给我们介绍一下中国劳动保障科学研究院在大数据人才培养方面有哪些举措吗？

　　 张一名： 中国劳动保障科学研究院是人力资源社会保障部的一个直属研究机构，从政策数量分析，过去叫数据仿真，现在叫大数据分析，院里对这件事情非常重视，着手也非常早。我接手以来，从07年开始一直在做这方面的硬件环境、软件环境、技术平台搭建等等。大概2011年的时候，整个实验环境就搭建好了。在这个过程当中，人才方面一直是个难题，我们也是想尽各种办法，通过了这几种方式:一种方式我们自己培养，培养院内甚至部里面其它相关单位有一定基础的人才。

第二种方式是通过项目合作的形式，我们这个系统开发建设中会对相关的一些高校、企业形成产学研用的机制，合作过程当中可以就项目带动人才培养。

第三种方式，研究院里也有博士后的工作站，通过博士后的工作站培养数据分析方面的博士后，然后这些博士后出站以后又回到高校各自带领一个团队，我叫它“星星之火一定要燎原”。总的来讲，人才短缺是目前存在的很重要的问题。

第四种方式，我们研究院通过致力人才引进方式研究，从美国等其他国家邀请大数据优秀人才。

　　 数据观记者：怎样推动全国大数据人才就业的问题？

　　 张一名： 从全国层面看，大数据人才处于短缺的状态，企业政府、研究机构都普遍短缺。常规理解来看，这部分人应该不存在就业难的问题，实际上它也是一个稀缺性的难题，需求量那么大，人才又那么少，怎样提高他们的就业质量或者人才匹配准确度，然后更好的去提高人才的使用效率，我觉得这个问题比较突出。从培养的角度上看，现在一些大学也在培养这方面的专业人才，企业自己也在想办法，但目前人才队伍与需求差距还是很大，需要尽可能提高他们的综合能力，培养复合型人才，数据分析要和相关业务融合，否则数据和业务分开人就更不够。另外，通过培养他们实际应用能力，才能更好促进就业，比如有一些统计学、数据分析甚至更高层面的数据科学家等都是短缺的，在应用转化方面更缺，在这方面提高他们的能力非常重要。

从更大的层面上讲，高精尖的专业技术人才需求包括一个领域、一个行业，而不单单是一个组织，应该在跨组织的合作、兼职等方面多做工作，让这些人才同时服务于更多的组织或机构，发挥他们的作用。

　　 数据观记者：大数据在人力资源管理方面起到什么样的作用，可以具体谈一下？

　　 张一名： 大数据已经上升为国家战略，大数据在各个领域所发挥的重大作用不言而喻。在我们这个领域常说大数据不光是人力资源产业的风口，也代表一种社会责任。大数据时代到来，整个人力资源服务产业也面临着产业和技术升级问题，从这个角度上来讲，大数据推动人力资源产业升级、服务个性化、高效化等方面会发挥非常重要的作用，这是一方面。

另外一方面，从政府层面来讲，大数据能够发挥更加重要的作用，比如决策科学化，通过大数据挖掘和分析找出就业、社保等领域背后的一些规律，从而制定更加科学合理的政策。另外，大数据在提高人社领域的服务个性化和便利化这方面也会发挥更大的作用。我们部里（人力资源社会保障部）也制定了最近发布的《“互联网＋人社”2020行动计划》，提出战略目标及48项专项行动，围绕互联网+和大数据的纲要提出一些重要目标，结合现在的一些新技术推动决策科学化、服务便利化和高效化、个性化。

　 数据观记者：目前研究院在大数据方面都做了哪些研究？

　　 张一名： 研究院对大数据方面的研究，在前期有很好的基础，之前谈到从07年以来我们就开展这方面的研究，也得到国家的支持。我们有实验环境，承担过科技部的“十二五”科技支撑项目；建立了劳动保障模型平台与决策支持系统，都是采用大数据进行科学决策最核心的模型算法和数据库；我们也还有很多成果，比如已经建立了人口基础模型、劳动力流动与供需模型、养老保险政策仿真的模型、医疗保险预警预测模型，同时也开发了一些相应的大数据软件，这些成果也逐渐运用到京保二期，京保二期是人社部的信息化重大工程。前期有这些成果，这些成果也正在走向应用。当然，这些成果离实际工作要求还差得很远，我们下一步也还会有更多的措施、更大的力度去加强这方面的研究、开发和应用。

　　 数据观记者：您觉得第一步要先做什么？

　　 张一名 ：我们还是以研究为主，在早期，一方面搭建实验环境，另外一方面大力去建一个模型库和算法库。大数据分析背后最核心的就是分析方法和算法，大数据的数据源在哪？因为没有这方面的分析技术和方法我们就看不到，所以，前期是在做这方面工作，下一步就是应用。要对数据进行分析，有一个比较核心的问题就是关于数据标准化和处理问题，这是我们正在做的。数据源非常多，怎么样去标准化这些来自于方方面面的数据，数据标准化以后，前期的一些研究方法、技术就可以去做更多的数据分析。（数据观记者 翟文静）

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责任编辑：陈近梅