随着2023年国内劳动市场的深刻变革，数字化转型和智能化升级已成为推动国家经济高质量发展的关键因素。这一过程中，数据岗位的需求和发展趋势受到了前所未有的关注。技术进步、经济结构调整以及人口老龄化等因素共同作用下，数据岗位成为了连接创新与发展的桥梁，不仅催生了新的职业机会，如数据科学家和数字营销经理，而且对企业人才管理提出了新的挑战和要求。特别是在计算机互联网、医药生物和半导体等快速变化的行业中，企业对数据岗位的重视程度日益增强。
在2023年国内数据岗位的招聘需求及其发展趋势的研究中，通过全面分析数据岗位的行业分布、地域分布及技能需求等方面，我们期望帮助各方利益相关者更好地适应数字经济的发展，把握未来的就业和发展机会。
一、数据岗位的定义、筛选
通过识别岗位描述中是否包含关键词“数据”，筛选出的数据岗位包括传统的数据岗位和泛数据岗位，传统数据岗位如数据分析师、数据科学家和数据工程师，这些岗位直接关联数据的收集、处理、分析和应用，侧重技术和专业技能的深度运用。
例如，数据分析师侧重于使用工具如Excel、SQL进行数据的基本处理和展示；数据科学家则利用高级算法、机器学习来挖掘数据深层次的洞察；数据工程师专注于数据架构和流程的设计与维护，确保数据的质量和有效性。
泛数据岗位是指不仅局限于传统数据处理和分析的职位，而是泛指所有涉及数据技能的工作。这种定义的原因在于，数据技能的应用已经不再局限于专业的数据分析或算法处理，而是普及到了各行各业。这种泛数据岗位的⽬的是为了更全面地描绘数字技能在不同行业中的重要性和普及性，强调在现代职场中，对数据敏感和能够利用数据进行决策的能力变得日益重要。
泛数据岗位包括那些对应聘者数据相关技能有基本需求的职位，如某些产品经理、市场分析师、财务分析师等。这些岗位可能需要利用数据进行市场趋势分析、预算编制和业绩跟踪等，虽然涉及数据但并⾮其主要工作职责。这类岗位体现了数据技能的广泛性和多样性，在不同行业中对数据的应用呈现出灵活多变的态势。
例如，市场分析师负责收集各类市场相关数据，包括消费者数据、竞争对手信息和市场规模等，使用统计方法对数据进行清洗和验证，进而结合业务需求，通过图表、报告和演示⽂稿的形式，向团队和管理层提供数据驱动的市场分析结果，⽀持决策制定；财务分析师使用SAP等企业级财务管理软件进行数据处理和分析，利用高级Excel技巧进行财务建模和预测，为公司管理层和股东准备详细的财务分析报告和预测模型，用于评估公司的财务健康状况和未来的财务策略规划。
二、地域分布
北京、上海、深圳、广州作为中国的一线城市，它们的数据岗位数量占其所有岗位的比例相对较高，分别为24.06%、21.50%、21.56%和21.07%。这反映了一线城市在数字经济、高新技术产业发展的领先地位，以及对数据相关专业人才的强烈需求。成都、郑州、杭州等新一线城市在数据岗位招聘数量比例上同样位列前列，如成都的17.57%、杭州的20.78%。这表明随着区域经济的快速发展和产业结构的优化升级，新一线城市正成为数据人才的新焦点。
另外，多数城市中，数据岗位占所有岗位的比例超过了15%，这一现象说明数据处理、分析能力的广泛需求，以及数据技术在推动当地经济发展和产业升级中的重要作用。可以看出，经济发展水平较高的城市和地区，其数据岗位需求相对较大，且在职业市场中占比也较高。这与当地企业对于数据分析、大数据应用和信息技术的重视程度有关，同时也与这些地区高等教育资源丰富、创新能力强有直接联系。
成都市的数据岗位招聘数量在全国所有城市中的排名为第四名，我们分析原因是成都作为新一线城市之一，其在吸引年轻人就业方面的表现突出。郑州市的数据岗位招聘数量在全国所有城市中的排名为第六名，同样也受到上述原因的影响，还受益于郑州市政府实施了《郑州市数据要素市场化配置改⾰行动计划 (2023—2025年)》的政策，旨在加快推动数据要素市场化配置改⾰。
⻘岛市、石家庄市、沈阳市、福州市的数据岗位招聘数量在全国所有城市中的比例排名排在前列。原因是这四个城市都是以传统制造业与服务业为主的城市，2022年受疫情影响，制造业以及服务业用工需求整体下降，进⼊2023年，疫情结束后制造业以及传统服务业用工需求的数据转型，让这四个城市的数据岗位招聘数量占比得到提升。
对于求职者而言，关注这些数据岗位需求集中的城市，有助于抓住更多就业机会。同时，提升自己在数据处理、分析和相关技术领域的能力，将更加有利于职业发展。对于企业来说，了解这些地域分布特点有助于在人才招聘和战略布局上做出更有针对性的决策，通过建⽴或加强数据相关部门，可以充分利用当地的人才资源和技术优势，推动企业的数字化转型和创新发展。
三、行业分布
计算机互联网行业在数据岗位的需求占比排名第一，这一现象反映了几个关键趋势。首先，这一行业的持续领先地位表明，技术和数字化转型的浪潮仍然在全球范围内加速发展。随着云计算、大数据、人工智能、机器学习和物联网等技术的快速进步和广泛应用，对于具备相关技能和专业知识的数据专业人员的需求也随之增加。
在此基础上，计算机和互联网行业已成为推动创新与技术进步的前线阵地，其对数据的重视程度很高。这不单是对擅⻓收集及分析数据的人才的需求，更关键的是需要那些能解读数据、预⻅趋势并基于此提供战略性建议的专家。随着经济全球化及市场竞争的激烈化，对于数据相关岗位的需求日益增加。企业在竞争激烈的环境中，拥有出⾊的数据分析能力更容易在市场竞争中取得优势。
COVID-19大流行更是加快了数字化转型的脚步，促使众多传统行业迅速转向数字化和网络化以应对疫情挑战和影响。因此，计算机和互联网行业在这波转型中得到了显著的推动，对数据处理和分析的能力需求也因此大增。
咨询服务行业的数据岗位占比排名第四，这一排名由多重因素驱动，主要包括数字化转型、数据分析与人工智能(AI)的应用、云服务的扩展以及新兴技术如元宇宙的发展。首先，随着企业加速数字化转型，市场对专门提供此类咨询服务的公司的需求随之增⻓。数字化转型咨询服务帮助企业采纳最新的数字技术，改造其商业模式和运营模式，以提高效率、灵活性和竞争力。
其次，数据分析和人工智能在咨询行业中的重要性日益增强。能够利用数据分析和人工智能为客户提供深⼊⻅解和建议的咨询公司将更受市场欢迎。这种趋势反映了公司越来越希望做出基于数据的决策。
此外，对AI和数字化的需求不断增加，咨询公司正在利用AI自动化去优化重复的过程。这不仅提高了时间效率和成本效率，也促进了数据共享的价值。云服务的扩展也是推动需求上升的关键因素之一。随着越来越多的公司采用混合工作模式，对灵活和可扩展的云解决方案的需求也随之增加，这些解决方案使企业能够有效和有竞争力地运营。最后，元宇宙作为互联网的下一步演进，正在改变商业技术的现状，并转变公司管理其员工、客户、运营等方面的方式。元宇宙的全球市场价值预计将显著增⻓，这一新兴技术的发展为咨询服务行业带来了新的机遇。
半导体行业在2023年的数据岗位占比排名第六，这一排名反映了中国半导体行业在2023年的快速发展。我国对于高性能计算、智能设备、电动汽⻋、5G通信技术的需求急剧增加，推动了对高级半导体产品的需求。这些技术的发展和普及对半导体的性能、效率和集成度提出了更高的要求，促使半导体公司加大研发投⼊，以提高产品的技术水平和竞争力。
此外，半导体公司重新评估和优化其供应链，以确保更强的韧性和供应稳定性，这进一步增加了半导体公司对数据岗位的需求。同时，随着技术的发展和创新速度加快，半导体行业的竞争也日益激烈。企业需要利用数据分析来优化生产流程、降低成本、提高产品质量和加速产品上市时间，以在竞争中保持领先。另外，环境可持续性和节能减排成为全球共识，半导体行业也面临着提高能效和减少环境影响的压力。利用数据分析来监控和优化能耗、降低废物产生，成为行业转型升级的重要方向。
最后，人工智能和机器学习技术的发展对半导体行业提出了新的挑战和机遇。这些技术不仅需要高性能的半导体⽀持，而且也为半导体设计和制造提供了新的工具和方法，使得数据分析和处理能力成为半导体公司核⼼竞争力的一部分。综上所述，全球技术进步和市场需求的变化、供应链优化的需求、行业竞争的加剧、环境可持续性的关注，以及人工智能和机器学习技术的应用，共同推动了半导体行业对数据岗位的高度重视。
人力资源服务和制造业行业在数据岗位的排名分别为第十二和第十三，这两个排名反映了这两个行业对数据技术和分析能力的需求。对于制造业而言，数字化转型的加速是其排名靠前的主要驱动力。随着物联网(IoT)、人工智能(AI)、机器学习和大数据分析等技术的应用，制造业企业正寻求通过优化生产流程、提高效率和降低成本来保持竞争力。此外，全球供应链的优化也成为焦点，COVID-19大流行揭示了供应链中的脆弱点，迫使制造企业利用数据分析来增强供应链的韧性和效率。智能制造和自动化的推广进一步增加了企业对能够分析和解读大量数据的专业人才的需求。
在人力资源服务行业，人才分析和管理的重要性不断上升。企业越来越依赖于数据来⽀持人才获取、绩效管理和员工满意度分析等关键人力资源决策。远程工作模式的普及也促进了对数据处理和分析能力的需求，因为企业需要新的方法来管理分散的劳动力。同时，随着对工作场所多样性和包容性的关注日益增加，人力资源服务提供商需要利用数据来监控和改进这些方面的表现。
医药生物、科学研究与技术服务业在2023年数据岗位的排名分别为第二和第十五，这一趋势反映了这两个领域当前面临的机遇。对于医药生物行业而言，全球健康危机，尤其是COVID-19大流行，加速了对新疗法、疫苗和诊断工具的研究与开发。这一切都需要大量的数据分析来⽀持临床试验、疾病监测和治疗方案的优化，从而推动了对数据专业人员的需求。
同时，科学研究与技术服务业的排名靠前反映了数字化转型和技术创新在科学研究中的重要性日益增加。随着大数据、人工智能和机器学习技术在科学研究中的应用变得越来越广泛，对能够管理、分析和解释复杂数据集的专业人才的需求也随之增加。这些技术的应用不仅加速了科学发现的过程，还提高了研究的效率和精确度，使得科学研究与技术服务业成为数据岗位需求增⻓的热点领域。此外，这两个行业的增⻓也受益于政府和私人部门对健康、医疗和科技创新的持续投资。随着全球对健康和科技解决方案的需求不断增⻓，预计这一趋势将继续推动医药生物和科学研究与技术服务业对数据专业人才的需求。
这些排名揭示了几个关键趋势。首先，随着经济全球化和技术进步，数据技术和分析能力在各行业中变得越来越重要；其次，一些传统行业通过数字化转型寻求新的增⻓点，增加了对数据人才的需求。结合这些排名和行业分布特点，可以为求职者提供更具针对性的职业规划建议，帮助他们识别增⻓潜力大和需求稳定的领域。对于教育机构和政策制定者，了解这些趋势有助于调整教育培训项⽬，以满⾜市场对数据技能的需求，同时促进就业和行业发展。
四、薪资分布
4.1 行业薪资分布
电子、人力资源服务和游戏行业的数据岗位平均年薪分别达到21.8万元、17.6万元和16.9万元，位列前三。相比全部岗位的平均薪资，这些数据岗位薪资均显著较高。
其他行业中，计算机互联网、咨询服务和政府部门的数据岗位平均年薪分别为15.8万元、15.8万元和15.6万元，比全部岗位平均年薪高出 10.77%、14.76%和16.24%。这表明，计算机互联网和咨询服务等以知识和技术密集为特点的行业对于数据人才的需求日益增加，同时政府部门也开始加大对数据岗位的重视。
从整体趋势来看，数据岗位的薪资水平普遍高于全部岗位平均水平，其中电子、人力资源服务、游戏等行业尤为显著。随着企业数字化转型的深⼊推进，数据相关岗位在各行业的重要性与日俱增，导致数据人才的薪资水平稳步提升。特别是在人力资源服务和游戏等行业中，数据岗位的薪资差距明显反映出企业对数据人才的重视与需求。这些差异不仅反映了行业对数据技术的依赖程度，也可能与行业的成熟度、技术创新速度以及对数据分析能力的需求有关。
对于求职者而言，这意味着选择专注于数据技术和应用的行业可能会带来更高的薪酬回报。同时，这也提示企业，为了吸引和保留数据人才，提供具有竞争力的薪酬策略是⾄关重要的，尤其是在对数据依赖度高的行业中。此外，企业还需要关注行业薪酬标准的变化，确保其薪酬结构能够反映数据岗位的价值和对企业发展的贡献。
4.2 城市薪资分布
北京、上海和深圳在数据岗位的平均年薪方面领先，分别为20.2万元、19.1万元和18.6万元，这反映了这些一线城市对数据人才的高需求及其愿意为此⽀付较高薪酬。与此同时，成都、广州和郑州等城市虽然在数据岗位的平均年薪较上面的城市低，但仍展现出对数据人才的重视。
从数据岗位与全岗位的平均年薪差距来看，大多数城市的数据岗位平均年薪较全岗位平均年薪高出3%到8%不等，这揭示了数据岗位在市场上的价值和企业对数据技能的人才的需求持续增⻓。特别是在北京、上海和深圳，数据岗位与全岗位的薪酬差距超过约6%，这可能与这些城市的经济发展水平、行业结构和对新兴技术的依赖程度有关。
这些数据强调了数据技能在各个城市就业市场中的重要性，对求职者而言，意味着具备数据岗位的相关能力可能会在就业市场上获得更高的薪酬和更好的职业发展机会。同时，这也提示企业，尤其是位于这些城市的企业，为了吸引和留住数据人才，提供有竞争力的薪酬是十分必要的。
4.3 技能薪资分布
数据融合、数据算法和云数据服务位列前三，平均年薪分别为28.2万元、27.5万元和26.7万元，明显高于其他技能的薪资水平。这表明在数字化转型和大数据应用不断深化的背景下，企业对掌握高级数据处理和算法技能的人才需求显著增加，愿意为拥有数据融合和算法等高端技能的专业人才⽀付更高的薪资。同时，云数据服务作为企业上云和数据基础设施建设的关键技能，也表现出较强的薪资竞争力。
在数据质量管理、数据湖、数据结构和数据治理等领域，平均年薪均在22万元左右。这些技能涉及数据标准化、集成与治理，强调确保数据的完整性、一致性和可用性。数据质量管理（23.5万元）、数据湖（23.2万元）和数据治理（22.4万元）的高薪资水平表明企业重视构建稳定可靠的数据基础设施，以⽀持更高级别的数据分析和数据驱动决策。
总体而言，高级数据技能如数据融合、数据算法和云数据服务依然保持领先的薪资优势，而数据治理、安全和质量管理相关技能的重要性日益突出，反映出企业对高质量数据管理与应用的追求。未来，拥有多元数据技能组合、能够提供全方位数据解决方案的专业人才将在招聘市场上继续保持较高的竞争力和薪资水平。
五、总结
数据岗位成为现代经济发展的关键，其薪酬水平和需求在劳动市场中占据显著地位。在招聘特征方面，岗位分布呈现明显的季节性波动，其中第一、二、三季度较为活跃。这可能与企业的年度预算安排和项⽬启动以及学生毕业季节相关。
- 学历分布显示出市场对于具备实用技能和应用能力的本科和本科以下学历人才的高需求，而对博⼠和硕⼠学历的需求则较为有限。
- 行业地域分布研究发现，数据岗位招聘数量最多的行业主要集中在计算机互联网、咨询服务、医药生物等行业，且大城市如北京、上海、深圳和广州在数据岗位的总量和比例上处于领先地位。这反映了一线城市在数字经济、高新技术产业发展的领先地位。
- 从企业规模的⻆度来看，中型企业在数据岗位招聘中最为活跃，表明这些企业可能在寻求利用数据分析来优化业务流程、提高效率和竞争力。
- 薪资分布揭示了数据专业在不同行业中的价值，其中电子行业的数据岗位平均年薪领跑，显示出该行业对数据技术和专业人才的高度重视。
- 在福利分布方面，我们发现培训福利普遍占较高比例，表明企业注重人才发展和技术适应力。同时，五险一⾦的普及度显示出中国职工对稳定和保障的需求，而带薪休假、双休和假日等福利体现了对工作生活平衡的普遍重视。
这些发现对求职者而言，意味着他们可以根据季节性趋势来优化求职策略。对于企业来说，了解市场需求变化对招聘和培训策略的调整⾄关重要。同时，企业和政策制定者需要深⼊理解劳动市场的变化，以制定有效的人才战略，从而促进经济的持续增⻓和社会的全面发展。
本文摘编自香港中文大学经管学院、高等金融研究院（深圳）、数据学徒发布的《2024年中国数据岗位招聘研究报告》。
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