随着数字经济时代的到来，大数据相关的人才需求也在逐年上升，据IDC中国估算，中国大数据市场支出在2024年有望突破200亿美元，根据中国商业联合会数据分析专业委员会的权威数据统计显示，未来五年内，中国基础性数据分析人才缺口将达到1500-2000万人。广阔的市场前景也拉动了高校在学科建设方面的热情。

目前，不仅很多工科类专业开始寻求与大数据结合找到专业升级新的突破口，很多高校的管理学院也纷纷开办大数据管理专业。目前国内不少高校的大数据管理专业是在原信管专业的基础上发展而来的，在实际的专业建设过程中，不少教师也在苦恼：大数据管理专业和传统信管专业之间，究竟应该如何区分？作为一个交叉学科和新兴学科，大数据管理专业如何找到自己的学科特色？

大数据管理专业和信管专业的区别

信管专业从诞生之初就体现出交叉学科的特点，在院系归属上，由于院系发展沿革不同，有些信管专业归属于管理学院，会更加关注管理学相关内容，而有些院校的信管专业是由信息技术甚至是图书情报沿袭而来，在课程设置上会更加倾向于技术和情报管理、信息行为相关，较为庞杂的课程设置也是传统信管专业学生难以找到明确的就业方向的原因之一。

而作为信管专业在数字经济时代的延伸，大数据管理专业在课程的设置上就会更加偏向实际应用层面，目前国内大部分大数据管理与应用专业会重视管理与大数据技术的结合，将课程重点放在数据分析方向上。

大数据管理专业如何打出特色

要想摆脱“前辈”信息管理类专业课程设置重点模糊，人才培养方案大而空泛，没有学科特色的窘境，大数据管理类专业在建设之初就要拿出相关的措施来应对。

首先在人才培养方案的规划和师资配备方面，大数据管理专业在人才培养定位上一定要清晰，要明白本专业人才培养面向的领域和就业场景是什么。在师资力量的组建上，要注重引进机器学习、人工智能相关的人才，将课程设置重心放在数据分析和决策支持等方向，将人才培养靠近产业真实需求。

其次，在专业课程设置方面，大数据管理类专业要注意利用好院校院系的宝贵资源，注意结合院校专业特色，进行行业专业领域上的深挖，才能将师资和院校资源实现最大化配置。

比如说目前能源、矿业领域非常欠缺既熟悉业务流程还懂大数据应用的技术复合型人才，各类石油、化工类院校的大数据管理类专业，就可以在学科建设中应该把握产业的人才缺口，结合院校的传统学科特色，为产业输出优秀大数据应用人才。

校企协同，才能让专业建设贴合社会发展

让我们再梳理下那些年传统信管专业发展走过的坑：一直以来，国内信管专业都被诟病专业课程与行业实际应用脱节严重，名为管理却设置了太多纯理论课程，真正的专业课设置的很少。实践就更加少了。但在美国大学中信息管理专业的课程中，则会非常偏重于专业性，以Business+System为主，有非常好的分析课程，实践课程。这样的课程体系，国内或许也有，但是案例都很差，因为大部分老师就没在企业里面实践过。

因此，在大数据管理专业建设过程中，我们有必要让教学一线的教师体验大数据企业业务应用场景，有利于让教学人员在实践中进一步聚焦人才培养目标；而通过与大数据企业合作建立高校实习基地，让学生在真实职场环境中提升应用能力，也有利于提升学生的就业竞争力。

同时，高校在选择大数据实验实训平台时，也应该注意实训案例的质量，让学生尽早在校园内接触到真实行业案例，有助于学生提高实际应用能力。

美林数据Tempo Talents实验实训平台基于美林数据多年行业服务经验，在数千个项目实践中，挑选来自11个行业，超过100项的行业典型应用场景，进行实训课程案例的包装，务求让学生真正接触到行业前沿实操状态和项目落地的实践方法论。通过这些案例的学习和实训，了解大数据与人工智能应用场景和方法，培养学生的数据思维和解决问题的能力。

此外，为了给学生们最真实的行业实践体验，Tempo Talents实验实训平台中还内嵌有行业内通用的成熟商业大数据分析工具—Tempo大数据分析平台（BI+AI），让学生利用真实行业项目工具还原项目逻辑，学会使用大数据知识去找到问题解决方案的路径，真正提升工程化应用思维模式。

关于美林数据：

美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。作为全国信标委大数据标准工作组・工业大数据专题组组长单位，美林数据2017-2021年连续五年参编《工业大数据白皮书》、《大数据标准化白皮书》，多个大数据典型案例被收录；参编《企业数字化转型白皮书（2021）》，参与国家及行业标准10多项，积极推动产业规范化、高质量发展。凭借在大数据领域的优异表现和突出实力，美林数据连续六年被评为“中国大数据企业50强”；入选工信部专精特新“小巨人”企业、中标工信部2020年工业互联网创新发展工程、工信部2020年大数据产业发展试点示范项目等。