3 层人群定位 × 5 种赋能手段，企业全员数据能力提升指南

在 AI 重构商业规则的今天，数据能力已不再仅是企业的“数字化配件”，而是驱动智能革命的“数字神经中枢”。数据是 AI 价值爆发的“第一性原理”。无论是大语言模型对万亿级 token 的吞噬，还是工业 AI 对千万传感器信号的解析，缺乏高质量数据喂养的 AI 系统如同无米之炊。当传统企业的竞争停留于产品功能迭代时，数据驱动的企业已构建起“感知-决策-行动”的智能闭环，数据密度与业务智能度呈现指数级正相关。

当前，众多企业在构建数据人才体系时普遍存在一些问题：缺乏系统化培养路径，难以匹配不同层级员工的差异化需求；缺少实战导向的方法论，人才培养与业务场景脱节；以及专业师资与前沿课程资源不足。这些瓶颈正成为企业释放数据价值、实现智能升级的重要阻碍。对此，极客时间打造了一套覆盖“战略规划-业务落地-技术支撑”全链条的数据人才培养体系，帮助企业全员建设数据能力的解决方案。

企业数据人才培养痛点与挑战

在当今全球化时代，数据已成为企业和国家发展的重要战略资源。培养数据方向人才对于企业提升竞争力和推动国家数字经济发展具有重要意义。全球范围内对数字经济的重视程度日益提升，众多国家和国际组织围绕数据人才培养出台了一系列政策和战略。

企业在建设数据能力的过程中可能遭遇很多痛点和难题，可以总结为六点。

1. 数据分析深度不足。数据能力局限于表面解读，难以挖掘数据背后的潜在价值，无法为业务决策提供全面且深入的洞察。

2. 业务与数据脱节。数据人员难以精准把握业务痛点和关键需求，业务人员也无法有效利用数据优化业务，很难协同推进优化工作。

3. 数据标准不统一。数据标准混乱，各部门自成体系，缺乏统一的数据定义、分类和编码规范，导致数据整合、共享和交互困难，阻碍数据资产的有效管理。

4. 数据质量缺少管控。数据存在大量错误、缺失和不一致情况，缺乏完善的数据质量评估与监控机制，影响数据的可信度与可用性。

5. 数据处理技术滞后。传统的数据处理工具和技术无法应对海量、高速、多样化的数据，处理效率低下且成本高昂，难以满足企业需求。

6. 数据存储管理缺失。数据分散存储在不同系统和平台，缺乏有效的数据存储规划和管理，数据安全性和可扩展性差，易形成数据孤岛，限制数据的流通和应用。

针对上述痛点，极客时间结合多年的企业数据能力培训经验及行业研究成果，整理出企业数据工作场景的整体蓝图。

企业数据工作场景蓝图涵盖七大关键环节，形成完整的闭环体系。首先从业务场景出发，通过业务分析理解，明确需求，进而制定相应的数据分析指标，确立数据赋能业务的具体路径。随后进入数据采集整理阶段，重点包括网络爬虫技术、数据处理工具应用以及基于 AI 技术的数据预处理能力。

完成数据采集后，进入数据治理管控环节，企业需要建立完善的数据标准和存储规范。规范化的数据将存储至企业数据平台，并开展数据开发处理工作，涉及数据平台开发、数据仓储、大数据技术以及流批一体等数据开发技术。

在企业平台和规范完善后，到数据分析洞察阶段，通过对规范化数据的深度挖掘，运用有效的数据分析方法以及数据分析工具，系统性地提炼数据价值。最终形成的数据结论将为企业的战略决策提供可靠支持，实现从数据到价值的完整闭环。

这一体系中的每个环节都对应着关键能力项和工具方法，同时需要三类核心人才的协同：企业管理者负责战略规划，业务应用人员（市场、销售、运营等）推动业务落地，技术人员（数据治理、分析、开发专家）提供专业支撑。

结合上述三个人群，极客时间设计了一套分层赋能培养框架，上述每一个层级的人员都有对应的痛点、能力和培养目标。

● 企业管理者。管理者存在的痛点在于数据战略的制定及落地，以及如何对不同部门和业务条线的数据进行跨部门协调沟通，做跨界融合，还有如何深化挖掘企业的数据价值。与之对应，重点要培养企业管理者的数字战略规划能力、数据治理能力，企业内部的生态构建，还有企业内部数据驱动决策和企业相关的文化建设能力等。

● 业务应用人员。包括对外的市场营销和对内的财务、行政人员。对于他们而言，培养的侧重点是培养大家整体的数据思维，让大家意识到我们的很多问题都可以通过数据分析以及数据分析产品来获取有效的方案或参考。这里培训的重点是数据思维培训，以及简单的数据工具、数据分析技能等方向，让大家学习如何进行数据分析，怎样解读数据，尽量保证数据分析不会出现偏差，能够有效地将其结合到工作中。同时还要了解如何使用 AI+ 数据分析以及生成式 AI 应用，帮助业务应用人员提高数据效率。

● 数据技术人员。这部分涉及的工作非常全面，包括数据的采集、处理、分析、建模、挖掘以及企业内部的数据治理工作，还有大数据平台开发、大数据应用等相关技术。对于技术人员，重点要放在专业技术能力提升上，帮助大家学习最新最先进的技术，包括利用 AI 相关的技术更好地服务企业。

数据人才培养给企业带来的价值是非常可观的，具体而言可以分为几个方向。首先是数据人才培养可以增强企业的数据洞察与决策能力。其次，通过数据分析可以有效做好精细化的运营和定制化的服务，从而更好地服务客户，提升客户体验。同时，通过建立数据标准，做好数据治理工作，可以有效地帮助企业内部各个部门实现数据的高效协调，从而打破数据孤岛，整体盘活企业内部数据。此外，企业的数据人才能提升企业内部数据资产的价值，实现资产的有效运用。整体来看，数据人才培养的最重要收益，第一是帮助企业实现降本增效，提高数据处理效率和企业运营效率。第二是通过数据相关技术和企业数据能力提升，帮助提升业务创新能力。

数据人才培养方案

将企业内部人员划分为三个类别后，极客时间针对各个人群设计了适配的培养方案。

企业管理者培养方案

企业管理者，也就是企业内部的中高管人员，面临的主要痛点是数据战略规划难落地，管理、数据、业务跨界难融合。对应的培养思路，重点在于对企业管理者的数据认知进行升级，同时提升企业数据能力建设。

对于企业管理者的培养思路包含两个关键维度：数据认知培养、业务能力融合。在认知层面，重点培养对数据产业政策、前沿技术趋势的洞察能力，包括对国家数据战略报告的解读及新兴数据技术应用的分析能力。业务能力融合层面着重提升数据价值挖掘能力，涵盖企业数据资产的有效开发利用、场景化治理体系建设等核心管理技能。同时，管理者还需要聚焦数据技术与业务场景的深度结合，通过构建数据驱动的企业文化实现价值转化。

针对上述培养需求，极客时间对应的赋能方式包括线上课程体系，帮助管理者拓展数据思维认知，掌握前沿技术动态；线下数据战略工作坊由行业专家领衔，通过方法论传授和实战演练，指导企业中高层管理人员制定可落地的数据战略规划，构建完整的企业数据发展蓝图。

此外还有科技讲堂，邀请行业内部的专家，结合企业内部的实际情况，为管理者们带来前沿视野以及行业经验的分享。以及行业峰会，例如 QCon、AICon 大会，还有企业游学会议，可以通过前沿的技术趋势案例以及企业内部的最佳优秀实践，帮助企业管理者实现认知和能力的全面提升。

业务应用人员培养方案

业务应用人员的痛点有两方面，第一是数据思维、数据意识的培养，第二是数据技能和工具的学习和熟练。对应业务人员在工作中的数据应用场景，极客时间将从业务优化、决策支撑和风险预警三个大方向依次展开。

业务优化，是指通过数据能够帮助业务做好哪些事情，优化了哪些业务流程，提升了哪些效率？决策支撑，是指通过数据帮助业务完成企业内部的一些决策，比如做好一次促销活动，帮助制定一些竞争策略等。风险预警，是指企业内部数据导向的风险监控机制，当出现相关舆情和潜在风险时，可以通过数据模型进行有效的预警和提醒，帮助企业及时发现问题，减少损失。

在这三个方向上，业务人员需要具备的能力可以提炼为四个模块：

1. 业务理解：业务人员需具备深度理解业务场景的能力，准确识别业务需求，并转化为可量化的数据需求，明确数据赋能业务的具体路径。

2. 数据采集处理：在明确需求和目标方向后，相关数据的采集和整理需掌握多渠道数据获取方法，为后续数据分析工作奠定基础。

3. 数据分析：学习具体数据分析工具和方法，掌握数据分析技术，重点培养包括回归分析、聚类分析、漏斗分析等方法，同时熟练掌握 Excel、SQL、Python 等分析工具及 Power BI 等可视化平台的应用技能。

4. 数据呈现与应用：着重提升数据可视化设计能力，包括数据大屏、数据动态报表、数据分析报告等呈现形式的开发，确保分析成果能够有效支撑企业决策。

针对业务人员，极客时间有一个标准的培训产品，名为数据分析思维训练营。

数据分析训练营采用线上学习+线下学习混合式教学模式。线上阶段为期四周，重点培养数据思维建立、数据意识培养、数据分析工具方法，还有一些实操学习，帮助大家建立基础的数据思维和能力。线下阶段通过三天集中实训，深化数据可视化技术应用，包括数据可视化图表制作、数据透视表函数应用等训练。实际产出时，结合业务的具体课题展开。实训课题依托极客时间在多个行业的数据培训经验，精选具有代表性的企业数据案例，确保学员能够将方法论直接转化为业务解决方案，把所学的知识直接应用到真实的业务场景里，比如：

● 金融行业场景包含信贷风险模型评估案例，及企业内部高净值客户的分析和运营策略制定。

● 汽车制造行业，会练习制作车间流水线的运营监控报表，全国 4S 店订单成交数据的分析优化，从而制定不同地区的销售策略。

● 零售电商行业，通过数据对门店的运营效率进行整体的评估分析，研究仓储物流的整体效率，从而提升企业内部的运营效率。

● 运营商用户流量行为分析，从而调整流量套餐和销售策略。

● 地方高速公路的客流量分析，帮助运营方进行智能调度；对互联网企业深度用户数据分析，帮助企业做好用户运营和推送策略，等等。

此外，还会从岗位维度进行具体的数据业务课题培训，包括人力岗位、财务岗位、市场营销、运营管理、供应链管理、销售等岗位。

数据技术人员培养方案

数据技术人员需要学习最前沿的数据开发和应用技术。这里涉及的痛点主要是技术迭代需要实时跟进，以及技术和业务需求的对接不畅两点。

数据技术岗分为三个方向，包括数据分析工程师、数据治理工程师和数据开发工程师，对应不同的要求和能力。按照基础能力、进阶应用以及决策规划进行了三个层级的能力划分。基础能力主要分为思维培养和工具方法的了解，进阶应用涉及具体的实战应用，决策规划结合技术和场景来对企业业务进行指导和赋能。对应三个方向的岗位，有对应的成长路径和整体的培养方案。感兴趣的读者可以扫描二维码，获得更进一步的了解。

极客时间的赋能手段

极客时间主要有六大赋能形式，体系化助力企业完成数据人才培养蓝图。

1. 体系化线上课程：极客时间采用 PGC 内容生产模式进行课程设计，由专业的教研人员与老师共同打磨课程，课程内容体系化，且拥有丰富的案例讲解，可以帮助学员更好的消化和理解所学知识。

2. 线下专家内训实践：极客时间拥有丰富的线下内训项目交付经验。内训师资团队遴选主要来自两个维度：其一，具有头部互联网企业或前沿科技公司现职技术专家背景，在技术创新和项目实战方面具备深厚积累；其二，来自各行业的资深分享者、布道师，拥有丰富的知识传播和教学经验。既保证了课程内容的前沿性和实践性，又确保了教学效果的专业性和可落地性。

3. OMO 训练营：企业学员通过线上课程学习打好基础，集中进入线下训练营进行定点专项学习，同时结合业务课题进行整体的实践落地，从而赋能业务，给业务带来实际的价值。

4. 数据应用创新大赛：这种形式可以帮助企业批量孵化数据产品应用落地实践，同时帮助企业在数据应用方向进行创新。

5. 大会活动 & 圈层交流：包括 InfoQ 技术大会、TGO 鲲鹏会和闭门研讨会的形式，能够为大家带来行业最前沿的知识和内容的分享。

6. 行业报告 &案例集：每年定期的行业报告白皮书和数据案例集，以及整体的项目运营方案，都能为企业提供数据建设方向的很好的参考。

在数字经济与人工智能深度融合的时代浪潮下，数据能力已成为企业核心竞争力的关键要素。极客时间基于对 3000+ 企业的服务实践，构建了覆盖战略决策层、业务管理层到执行层的全维度数据人才培养体系。携手一线大厂专家，以前沿课程内容和实战导向的教学方法，助力企业系统化培育具备数据思维、AI 工具应用能力和业务洞察力的新型人才。在数据驱动决策、AI 重塑增长的今天，极客时间始终致力于为企业提供可落地的数智化人才培养解决方案，为企业的转型升级注入持久动能。期待本篇内容能为您的数据人才培养思路带来启发，期待我们携手共建面向未来的数据智能人才梯队，在 AI 时代抢占发展先机。

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