官宣：最新版数字人才岗位能力模型和职业发展路径
随着国家政策对数字经济发展的持续推动，各行各业都在进行数字化转型的探索与实践，数字员工成为企业用人的新标准，掌握数字技能已不再是对技术岗位的专属要求。随着数字化进程深入，行业对数字人才画像和岗位能力要求也逐渐明晰。在这个大环境下，技术人要如何提升自己的职业竞争力？企业需要什么样的数字人才团队？
极客邦科技双数研究院联合各行各业的生态伙伴，共同发布《数字人才发展体系：粮仓模型白皮书》，结合数字经济观察以及在数字人才发展与培养方面的研究和发现，将共识的三类数字人才进一步细分为更加匹配企业架构的五层数字人才，以期为企业数字化战略落地构筑更加扎实的人才体系，帮助企业在数字化转型道路上顺利前行。
在数字经济下，企业要想实现数字化转型，首先要重构企业价值链，为了适应大环境，整个企业结构需要重新调整。而结构的改变，其实是规划和设计层面的改变。但要落地的时候，就离不开技术和业务的改变。
数字人才粮仓模型就是把企业做数字化转型必须要做的事情作为出发点，对应到需要什么样的人才、需要哪些岗位能力的变化。
粮仓的顶端是企业战略转型需要有数字思维管理者，对应企业的 CXO 层级，既要有能力确定数字企业战略、数字企业文化、数字竞争力，还要关心企业的社会责任。这部分人是数字管理人才，主要负责战略创新。
在多数企业中，业务人员在企业总人数中往往占绝大多数，也是企业数字化转型中在人才培养方面，会投入精力最大的部分。这部分人才岗位覆盖广泛，从销售营销到财务人力等等，他们做的还是原来的专业，营销还是营销，HR 还是 HR，但是他们需要提升数字化的思维，就是我们常说的数据思维。同时，还要掌握数字工具的使用技能，要有生态协同的意识，即从思想上和工具能力上都要进行培养，来支撑业务的创新。
业务人才具备了数字思维，就会带来一些新的业务想法，那么如何变成一个可实现的解决方案？这就需要业务架构人才去实现。有的企业很幸运，通过长时间的架构实践培养出来好的业务架构人才，而有的企业则缺乏这样的人才，尽管学习是必须的，但在短时间内无法完全通过培训达到好的成效，最终要通过项目实践，乃至通过引入咨询顾问的方式来完成。
传统企业常常把业务架构团队列为技术角色。实际上这个角色的人员即便是技术出身，但只要做的事情是业务架构，那么定位就应该在业务侧，而且，他们是业务侧最难找的复合型人才，这部分人在企业里需要花很长时间进行培养，属于少而精的生产结构化业务解决方案的专业人才。这是企业架构转型的第二部分，强调的是设计业务的结构。业务架构师要参与到业务战略解码中，并根据战略和业务侧的需求，实现将企业内部业务横向打通，将外部生态有效互联的业务解决方案，这就是业务架构师的工作目标。
通常来讲，IT 架构包括应用架构、数据架构和技术架构。通常技术架构人才是技术侧稀缺的横向复合型人才，横跨多个技术领域，具有技术侧的全局思维。这部分人也是靠培训加实干，靠大量项目经验的堆积才能养成的，其能力核心集中在技术规划、技术选型以及技术演进上。
这部分人才需要具备两类能力。一类是软件工程能力，知道开发体系怎么运转。开发工作在企业里都是团队作战，通常说软件工程，主要指包含需求、设计、开发、测试、部署、运维的传统瀑布式开发，或者是敏捷开发迭代的模式，不过很多企业在引入敏捷后，逐步发展成混合模式了。另一类是专项技术能力，包括人工智能、区块链、大数据等。这两部分叠加起来是专项技术人才需要持续学习提升的部分。
数字人才粮仓模型的五层结构把企业数字化转型要做的事融合在其中，结合训、战体系，能够随时产生知识，让整个教育培养是有逻辑、有目标的，而且业务和技术能力都可以动态调整，从而高效率地支撑企业的数字化转型战略落地。
同时，粮仓模型也给出了企业内数字人才的比例参考。从人才比例上来讲，如果是科技公司，技术团队可能占到 60%，甚至有可能到 80%；但是传统企业要转型，技术人员现阶段如果能增长到 20% 的水平可能就够了，其余 80% 其实还是业务团队。当今企业发展需要的软件技术越来越多，管理者加上数字思维业务人才和业务架构师，共占到 80%，技术人员总数逐步增加到 20% ，对传统企业来讲还是可以考虑的，至于还要不要更高，就看企业自己的需要了。
最后，结合上面五层人才的介绍，这个模型也强调四大创新，包括战略创新、业务创新、架构创新和技术创新，这四个创新也是和企业数字化转型的路径相呼应的，也即前文提到的“数字化转型路径四部曲”，即从战略转型到架构转型，再到技术转型，最后到业务转型。
五层数字人才粮仓模型，从人才分类、所需能力以及人才占比等维度给企业提供了建立数字化转型人才战略的思路。但是，具体到人才识别和培养上，依然困难重重。
怎样才能培育出高水平、创新型、复合型的数字化人才队伍呢？白皮书结合上百个客户服务案例，发现了一个数字化人才培养方法论中的一个关键点，即在梳理岗位体系的基础上构建岗位技能图谱，把这个关键环节落地了，就能为数字人才的选、用、育、留找到核心抓手。
建设岗位技能图谱有以下几个地方需要注意：
要做到分层分级，对岗位能力进行细化，太笼统实际指导价值有限。
逐步迭代，先从最核心的岗位做起，然后逐步分阶段推进，这样做的好处是可以不断验证。
人才培养是一个长期工程，需要逐步建立起符合自己公司情况的任职资格能力库。
利用技能图谱做人才培养和培训时，也要注意分层分级，不要吃大锅饭，要因材施教。
技能图谱是做好公司知识管理工作的抓手，而不仅仅是一个岗位技能管理工作。
充分发挥团队内标杆员工的经验，深度挖掘，积累自己的案例库。
基于以上方法论，白皮书提供一个架构师的案例供参考。
基于岗位梳理的数字化人才的培养，要先明确分层分级的思路。《数字人才发展体系：粮仓模型白皮书》借鉴了工信部的岗位设计标准，如下图所示：
《数字人才发展体系：粮仓模型白皮书》根据对数据经济发展的观察和企业转型中面临的痛点，结合众多行业实践对数字化转型中出现的一些新能力、新岗位进行了介绍，供企业参考。
01 数字管理人才培养
领导力的核心在于影响力，更好的影响力可以帮助企业建立更好的生存环境。
形成影响力的核心在于认知，目前在数字化转型的过程中，众多企业困惑于实际的价值与路径。一些先行者在此过程中，形成了新的竞争优势，无论是在移动互联网发展时期备受关注的互联网企业，还是较早开始持续投入进行长期转型的传统企业，都有成功案例成为市场仿效的对象，这些企业对数字化产生了结合自身实践的认知。
通过考察案例，白皮书发现，“知识型企业”是数字化时代最好的企业名片。有鉴于此，白皮书总结了企业数字领导力“双星”模型。
在数字化转型中，企业领导力的核心源自对数字化转型的认知，只有正确而深入的认知才能引来“志同道合”的伙伴。领导力分成企业内部和企业外部两个部分，每个部分包括四个层级，各有一种关键能力，能力之间相互支持，如同运行在同一轨道上的两颗行星，所有行星围绕“数字化认知力”这颗恒星运转。可以说，“数字化认知力”决定了其他能力的最终效果。
基于“数字化认知力”，企业一定要形成良好的顶层设计力，对数字化战略形成清晰、坚定的方向。顶层设计力透出到企业外部，其核心是生态构造力，有意识地打造适合企业发展的生态环境。顶层设计力在企业内部向下落实，必然需要较强的组织调整力，来支持组织与战略的匹配，而战略的落实、组织的调整，向外透出，则需要伴随企业的品牌迭代力。
企业打造一个品牌并非易事，但是，用户需求变化很快，各种亚文化盛行，品牌如果不能及时迭代，不仅已经树立的品牌形象传播会有困难，吸收新的用户群体会变得更难。
配合战略、组织调整，企业内部需要更多的知识推动数字化转型，将内外部知识聚合在一起产生“聚变”，是知识型企业的内涵，而知识型企业的外延则是传播能力，通过更好的叙事传播力，将企业的知识形象向外传播，从而扩大企业领导力，也吸引更多知识进来，形成良性循环。
在最终的执行层面，企业内部高层战略与基层执行之间通常难以避免地会有一个缺口，而执行创新力是弥补这个缺口的关键，执行的成功就是领导力最好的背书。面向外部，成功的执行也将提升企业的社会贡献力，社会贡献力是企业领导力的外部背书。
上述能力的综合，是企业在数字时代构建领导力需要持续关注的。每个企业就像一个不同大小的星系，共同组成了数字化时代的“星辰大海”。领导力如同引力线，影响着企业的运行轨迹，每个企业都应当从知识型企业的视角出发，打造自己的数字化领导力。
02 数字应用人才培养
业务与技术复合型人才的匮乏是企业当前数字化转型进程中遇到的人才方面最大的障碍。在粮仓模型中，白皮书将其定位于能够形成结构化解决方案的业务与技术复合型人才，这部分人才在企业架构方法论框架中属于业务架构师范畴，也是培养业务架构师是最困难的部分，即便是数字化转型先行者的互联网公司也感叹，优秀的业务架构师难以从外部招聘，只能有耐心地内部培养。
白皮书基于企业架构工程实践，将完整的业务架构师岗位能力划分为六种思维模式和六种执行能力，也即“双六”模型，分别是架构思维与系统分析能力、流程思维与流程建模能力、数据思维与数据建模能力、产品思维与产品建模能力、生态思维与软件工程能力、历史思维与领导力，如下图所示：
业务架构师岗位能力的复杂足见其岗位的重要和培养之艰难，但是，对于企业而言，业务架构师可以是一个团队，进而在成员间分散能力掌握要求。比如，可以分开对流程、数据、产品的能力要求，尽管从实践出发，数据能力综合在流程、产品中会更好，但是考虑技能复杂度，可以逐步培养其能力，再进行岗位整合。
对于不同规模的企业，业务架构师培养的初期也可以有不同的起步方式。比如，中小企业根据需求可以聚焦在架构思维、流程思维、流程建模能力、数据思维、数据建模能力、产品思维、产品建模能力上。对于不同能力层级的架构师，学习内容也可以不同，比如初级业务架构师可以先不学习系统分析等内容，随着职业发展的进阶，增加能力学习内容，这些能力搭配方式企业可以根据实际情况设计，“双六”模型只是给出了作为参考的能力集合。
目前，在一些数字化实践领先的企业里已经建立起业务架构师职级体系，为其规划职业发展路线，但是定义尚不统一，有待进一步发展。
这个案例来自于双数研究院特邀专家刘斌老师。刘老师是商业银行人才培养体系建设与核心业务关键岗位学习地图构建专家，专注于商业银行企业大学 / 行员赋能培训中心、核心业务关键人才培养体系的构建与实施领域。
【项目背景】
数字化时代，商业银行在数字化变革转型浪潮之中，零售业务战略整体深化落地转型背景下，商业银行零售业务核心关键岗位人才梯队的专业化、体系化、可持续化良性赋能已成为国内诸多银行零售业务转型深化的重要战略性梯队人才培养举措。
案例项目聚焦到银行理财经理梯队培养的核心问题：
如何在数字化转型变革浪潮下，与同业相比，理财经理梯队哪些核心能力素质方面有优势，在哪些方面存在典型短板不足？
理财经理梯队整体现有专业化能力与履职的人岗匹配度如何？
哪些绩优理财经理具备未来高可塑性、高发展性潜力？
理财经理梯队精细化、体系化、批量化复制培养的方向和重点是什么？
如何通过零售条线理财经理梯队人才管理和培养体系的建设与升级为银行核心业务关键岗位差异化人才培养奠定坚实基础？
【项目方法论】
案例中，针对以上这些痛点问题，对此股份制银行理财经理梯队进行三大方面的测量与评估：基本信息评估、天赋优势力和专业履职力，其中专业履职力评鉴包括以下六大子能力维度的评鉴：需求挖掘力、产品应用力、财富规划力、市场分析力、工具运用力和拓客维护力。
这是刘斌老师独家版权的项目：商业银行零售条线客户经理梯队综合履职力量化测评评鉴系统项目。
【项目流程】
【项目成果】
依据银行理财经理梯队综合履职能力各项测评评鉴盘点能力分值，将现有理财经理梯队按此测评评鉴系统中的六维能力强弱评鉴，分为初、中高级理财经理，并同步优化输出此股份制总行层面全国理财经理梯队综合履职能力等级评定管理办法。为理财经理梯队“精选、准入、优育、晋级、任用、留才”等方面的专业化系统化梯队人才管理与精细化赋能培养奠定坚实的能力数据评鉴基础。
商业银行数字化转型，加速零售条线理财经理梯队精益化、系统化、分层分类一体化培养，实现体系化精准赋能与落地转化培养新模式，为助推商业银行中长期数字化战略转型落地与实现，为零售业务高质量，可持续稳健发展提供生生不息的关键梯队人才。
03 数字专业人才培养
【背景】
自 2019 年 10 月 24 日，中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用，要加快推动区块链技术和产业创新发展，积极推进区块链和经济社会融合发展，同时还要加强人才队伍建设。
人力资源社会保障部发布的关于“区块链工程技术人员”、“区块链应用操作员”新职业目录及工信部与中央网络安全和信息化委员会办公室《关于加快推进区块链技术应用和产业发展的指导意见》，截止目前区块链人才培养已经成为国家高度重视的一项战略举措。
2021 年 3 月，教育部公布已通过“区块链工程 (080917T)”专业备案的高校新增 14 所，未来将有更多高校设置区块链工程专业。2021 年，区块链技术列入《职业教育专业目录（2021 年）》，正式将高等职业教育专业“区块链技术应用（510212）”和 本科层次职业教育专业“区块链技术（310212）”纳入新专业体系。
区块链人才培养方案来自于北京知链科技有限公司，知链的专家们以“新技术赋能教育”为核心理念，服务中国高校区块链和金融科技人才培养和创新发展。截止目前，已开设区块链工程的高校有 22 家，开设区块链技术专业的高职有 26 家，大量高校与职业院校也在计算机专业开设区块链方向。
基于丰富的实战经验，知链科技总结出了区块链人才培养的具体方案，包括人才分层、人才能力模型和人才学习地图。
【区块链人才分层】
区块链核心研发岗位：区块链架构师、区块链算法工程师、区块链底层开发工程师等。
区块链实用技术岗位：区块链应用开发工程师、智能合约开发工程师、区块链测试工程师、区块链运维工程师、区块链安全工程师岗位等。
区块链行业应用岗位：区块链金融产品经理、区块链政务产品经理、区块链应用操作员等。
【区块链人才能力模型】
掌握程序设计及算法、数据库、容器技术、密码学、网络技术等方面的基础理论 / 基础知识。
掌握区块链系统应用需求分析与方案设计等技术技能，具有区块链系统应用需求分析与方案设计能力。
掌握区块链应用及智能合约设计与开发等技术技能，具有区块链应用及智能合约设计与开发能力。
掌握基于区块链系统的应用软件前端与后端开发等技术技能，具有应用软件前端与后端代码编写和调试能力。
熟悉区块链领域相关法律法规，了解区块链产业发展现状与趋势。
【区块链人才学习地图】
融入区块链理论与思维。通过《区块链原理》的课程学习，培养区块链思维与能力，掌握区块链知识与区块链技术特征。
强化专业技术能力培养。建议开设《Go 语言程序设计》《智能合约开发》《区块链应用开发》《区块链底层开发》等课程。
深化工程实践能力培养。建议开设《区块链应用设计》《区块链项目综合实践》等课程。
今天，大数据的概念可谓是众所周知，数据安全也随着安全意识的提升和《数据安全法》的出台而凸显。在国家高度重视和行业内理论与实践不断发展的过程中，“数据安全”体系呈现出在继承传统信息安全体系的基础上，更加紧密地与数据管理体系相结合的新态势。
中电金信研究院在这个领域深耕多年，大数据应用规划部门总经理李杰博士指出：安全治理建设过程同时也是安全人才培养的过程。以下是李杰老师总结的安全人才培养方法论。
如何培养安全人才，需要“从安全治理的建设过程”和“安全治理建设 4 个维度”两个方面来解读。
从安全治理的建设过程来看，一般以咨询项目的启动为突破，在咨询项目中会按照现况分析、体系设计、体系落地 3 个阶段来进行。咨询过程中，各个阶段都存在大量安全团队与数据部门、业务部门和技术部门多个岗位的沟通、协调、研判工作；在咨询结束后，仍需要通过后续不断的延续工作将体系落地工作深化。这无疑对安全人员的职业素养（综合性能力 + 专业性能力）提出较高的要求。数据安全治理人员能力的形成不是凭空出现的，而需要相关人员广泛深入地参与到安全治理的建设全过程。
从安全治理的建设围绕的 4 个维度来看，人员能力本身就是治理建设的一个维度，而组织建设、制度流程与技术工具 3 个维度，想要实际落地并发挥出实际效果，归根结底还是需要依靠安全团队人员能力。
最终，可以得出这样的结论，即“最好的安全人才培养方式即在安全治理建设过程中培养”。
【安全治理团队能力（素质）模型和演进】
金融标准《JR/T 0236-2021 金融大数据 术语》将“数据安全”定义为“通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。”数据安全团队中成员应具有领导意识、专业技能和通用技能：
对于专业技能，可通过专题性研究和体系化学习不断深化和全面化。对于通用技能，需要人员自身强化相关意识，通过刻意训练和实践逐步提升。所有技能均需要在行业内经过长期的坚持。
由每个个人的能力汇聚为团队能力，加上团队负责人的企业级领导意识，进而达到将能力输出，提高整个机构的数据安全能力 / 水平，从而逐步和最终能够具备“保障持续安全状态的能力”，这就是基于数据安全的团队能力演进路线。
【某银行安全治理团队建设案例】
某行长期坚持自主研发路线，在“数据管理”与“信息安全技术”紧密结合的理念下开展广泛的安全治理工作并打造与之匹配的能力，锻炼出一支具有安全治理能力的跨部门团队。
该行多年来严格按照软件开发规范进行系统建设和数据应用的研发，并在进一步吸收数据治理工作理念的过程中强化数据资产管理，在稳步实践中形成了具有真正数据管理（包含但不限于数据安全）能力的团队。
该行技术部门与数据部门有效对接，围绕数据资产管理，通过逐步开展覆盖“数据生命周期安全、基础安全及监测响应”的技术研发、引进和部署，使得技术团队形成了对数据安全下多场景的有效支撑能力。
“数据管理”团队与“信息安全技术”团队紧密结合的实践经验和成果，使得这种团队建设经验达到业内领先水平。
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