数据分析人才-数据分析人才缺口

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析人才的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析人才的解答，让我们一起看看吧。

1. 人才九宫格分析法？
2. 人才优势和劣势评估？
3. 2012年与现在比较，CIO对于云、移动、安全、数据分析和人才观念认知有何变化？

人才九宫格分析法？

人才九宫格是一种以人才潜力和业绩为坐标将人才分布到九个区域中，从而发现优质的人才的方法。

这个九宫格按照业绩和潜能高低，将人才分为九个类别，放入对应的格子中。具体来说，横轴代表业绩，纵轴代表潜能。

业绩优秀，潜能优秀的人才应被放在左上角格子，这类人才是组织中的核心人才，应尽快提拔使用。

业绩优秀，潜能较低的人才应被放在右上角格子，这类人才具有较好的业绩，但潜能并未完全发挥，应考虑如何激发其潜能。

业绩一般，潜能优秀的人才应被放在左下角格子，这类人才具有较高的潜能，但目前业绩尚未得到充分发挥，应关注其业绩提升。

业绩一般，潜能较低的人才应被放在右下角格子，这类人才应关注其潜能的开发和业绩的提升。

业绩优秀，潜能未知的人才应被放在第一行中间格子，这类人才具有较好的业绩，但潜能尚未完全发挥出来，应加强对其潜能的观察和培养。

业绩一般，潜能未知的人才应被放在第二行中间格子，这类人才业绩和潜能都处于一般水平，需要加强对其的关注和培养。

业绩优秀，新进人才应被放在第二列中间格子，这类人才具有较好的业绩表现，同时需要关注其潜能的开发。

业绩一般，新进人才应被放在第三列中间格子，这类人才业绩表现一般，同时需要加强对其的关注和培养。

业绩和潜能都未知的人才应被放在第九格子，这类人才需要加强对其的关注和培养。

对不同格子中的人才的管理和使用应该***取不同的方式。例如：1格人才应尽快提拔使用；9格人才应考虑转岗使用；2格、6格、7格、8格人才需要加强关注和培养；3格、4格、5格、9格人才应加强对其潜能的观察和培养。

总的来说，人才九宫格体现了人才管理的分类原则，是一种有效的人才管理工具。

这是一种人才评估方法，通常用于企业或组织中对员工进行评估和归类。这种方法将员工的绩效和潜力分为九个不同的方格，有助于对员工的表现和发展进行分类和分析。

一般来说，这九个方格通常由三个维度构成：绩效、潜力和适应性。根据员工在这三个维度上的表现，可以将其归入以下九个不同的方格。

通过这种九宫格分析法，管理者可以更清晰地了解员工的表现和潜力，从而制定相应的培训、激励和晋升***，有针对性地进行人才管理和发展。

人才优势和劣势评估？

引进人才的优点是省时省力，能够引入较新颖的方法；缺点是引进的人才对组织会缺乏忠诚度，同时打消本组织原有员工的积极性，引进的人才对组织情况不熟悉会造成工作上的耽误。

培养人才的优点是组织原有员工对组织情况非常熟悉，能够很容易的上手，能够培养本组织原有员工的忠诚度；缺点是有时这样也会影响本公司原有员工的团结，不会得到一些新颖的方法，比较费时费力。

2012年与现在比较，CIO对于云、移动、安全、数据分析和人才观念认知有何变化？

可以说从2012年到现在，云，移动，安全，数据分析，和人才等概念发生了天翻地覆的变化。

大家都知道今天，云、移动、安全、人才等是数字化转型不可或缺的条件。但是如果不能清晰的认识，这些概念在这几年的进化，就不能更好的实现数字化转型 。对于CIO来讲，应该随着企业业务的发展、新应用的升级等需求对于数字化转型有更先进的认识。

VMware大中华区战略发展副总裁 李映博士

VMware大中华区战略发展副总裁李映博士从云、移动化、安全性、大数据分析以及人才这几方面角度，阐述了五年来这些概念已经发生了天翻地覆的变化，并对CIO提出新的思考。

第一，云。在2012年，CIO的观念还是利用云来控制成本和云的整合，到2020年，80%的企业将通过专有云来提供数字化服务，而企业利用云更重要的是实现业务的敏捷性，缩短产品上市的时间。

第二，移动化。在2012年，大家都在谈BYOD移动设备管理，今天企业利用移动互联更加关注业务、产品以及服务移动化。

第三，安全性。2012年谈到安全性，企业主要通过硬件和策略保护数据安全，很多CIO不认为安全和IT有关。但是今天大多数CIO已经将安全性视为自身职能和部门的核心预期目标。

第四，分析。在2012年企业数据仓库仅处理企业数据的20%，通过收集静态数据，汇总成重要情报，到了2017年80%的CIO已经将大数据分析项目划为工作重点，以实现随时随地访问更多数据的目的。同时通过自动化操作来利用数据情报信息来预测新的机会。

第五，技术型人才越来越重要。对于CIO来讲，缺少合格的技术人才是阻碍CIO实现目标的首要因素，到2024年，美国计算机编程工作的职位缺口达到100万。

到此，以上就是小编对于数据分析人才的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析人才的3点解答对大家有用。