本文内容由红海云撰写，将深入剖析数据要素时代央国企面临的核心人才挑战，同时结合《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案》等政策导向，系统阐述数字人才核心素养框架与培养路径，助力企业构建科学的人才培养体系。

数字经济浪潮席卷全球，数据已正式确立为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素——随着《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的出台，国家层面已明确"激活数据要素潜能"的战略方向，这为数字经济发展提供了顶层设计指引。然而，产业生态不完善、核心技术受限等现实挑战依然严峻，究其根本，人才的结构性供需失衡成为制约发展的核心症结。对于央国企而言，如何在数据要素时代破解人才困局，构建科学的人才培养体系，已成为关乎企业数字化转型成败乃至国家数字竞争力的重要课题。

一、数据要素时代央国企人才困局的深层剖析

当前我国数据要素市场正处于快速发展阶段，但产业链条的完整性、关键核心技术的自主可控性方面仍存在明显短板。透过现象看本质，这些问题的深层次症结集中在数字人才的结构性供需失衡上：数据要素的特殊性决定了其对人才要求的复杂性，数据产业不仅需要技术层面的支撑，更需要跨学科的知识融合与制度层面的创新思维。然而在当前市场上，单一技能的通用型人才相对过剩，而既懂技术又懂业务、既理解数据价值又能驾驭市场规则的高素质复合型人才极度匮乏，这种缺口直接导致数据资源难以高效转化为数据资产，数据要素的市场化配置进程受阻。

从央国企的实践来看，人才困境主要体现在三个层面。一是人才结构失衡，技术型人才占比过高，而兼具业务理解、数据治理、合规风控能力的复合型人才严重不足；二是培养机制滞后，高校学科设置与企业实际需求脱节，理论教学与实践应用存在明显断层；三是评价体系不完善，传统的人才评价标准难以准确衡量数字人才的综合能力，导致人才激励与发展路径不清晰。

数据要素市场的蓬勃发展，归根结底要靠人才来驱动。面对数字经济的广阔蓝图，解决人才供需失衡问题已刻不容缓，这既需要高校在学科建设与培养模式上进行大胆革新，打破壁垒、融合创新，也需要企业与教育机构深度协同，提供实践土壤与标准指引。

二、数字人才核心素养框架的重新定义

数字人才并非简单的"IT从业者"或"数据分析师"，而是以数据资源为关键生产要素，兼具扎实数字思维与专业实操技能的核心骨干力量。他们能够依托技术赋能与创新突破，推动数据要素价值落地，支撑数字经济提质增效，而为实现人才供需的精准对接，企业必须科学搭建系统化的核心能力框架，从认知、技术、制度三个维度重塑人才培养标准。

在认知层面，数字人才必须超越传统的技术视角，建立对数据新型生产要素内在规律的深刻洞悉，这要求人才不仅要理解数据的技术属性，更要精准把握其从原始资源到数据资产、再到数据资本的全链条价值演进路径。传统的业务思维往往局限于单一环节，而数据思维要求具备全局观，例如在处理企业数据时，不仅要考虑如何采集和存储，更要思考这些数据如何在合规前提下流通、交易并产生增值。树立以数据为核心的系统化分析思维，是推进数据要素市场化配置的认知根基。

技术落地是数据价值转化的载体，因此数字人才应全面掌握数据采集、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理等全流程业务，这意味着人才培养不能仅停留在理论层面，必须具备覆盖全生命周期的实操能力。在实际业务场景中，这类人才需要胜任首席数据官、数据工程师、合规风控专家等多元岗位需求。依托技术落地与流程协同，他们需要打通数据价值转化的堵点难点，推动数据在产业领域实现可信流通与高效复用。

随着数据要素市场规则的持续完善，单纯的技术型人才已难以满足市场需求。在这一时期中数字人才必须成为制度的探索者与制定者，这要求人才聚焦数据确权、定价、交易流转等核心环节，具备将法律规则转化为技术解决方案的能力。结合国内产业发展实际，人才需要提出系统性的解决方案，参与打造具有国际竞争力的数据要素市场发展生态，这需要人才具备深厚的制度理解力与生态构建的实操能力。

三、高校学科体系重构与培养模式创新

高校作为人才培养的主阵地，必须立足数字人才跨学科、复合型、创新型的培养定位，紧扣数据价值链重构学科体系。打破传统学科壁垒与固化培养模式，搭建"思维重塑—模式创新—生态协同"三位一体的学科专业发展路径，是当前教育改革的当务之急。传统的专业划分已无法适应数据要素时代的需求，因此高校要搭建融合计算机科学、经济学、法学、管理学、伦理学等多领域的跨学科课程体系，这种融合不是简单的课程拼盘，而是知识逻辑的深度重组。

打造涵盖数据技术研发、全场景数据应用、常态化数据治理的前沿课程矩阵，旨在引导学生建立以数据为核心生产要素的专业化、系统化分析逻辑。例如，在计算机课程中融入数据合规内容，在经济学课程中引入数据资产评估模型。通过这种交叉融合，帮助学生打破单一学科的思维定势，形成多维度的认知视角，为未来解决复杂实际问题打下基础。全国政协委员陈松蹊强调加强数据分析人才培养，建议将统计学纳入重点培养计划，完善统计与数据科学课程体系，支持一流学科建设，这一建议为高校学科重构提供了重要参考。

理论脱离实践是当前人才培养的普遍痛点，这意味着高校要推动教育链、创新链与产业链的深度衔接，必须引入真实的行业数据业务场景，这包括支持校企共建前沿实验室、协同创新中心，让学生在真实环境中"真刀真枪"地解决问题。选聘行业资深产业导师进驻课堂参与教学，是缩短学用差距的有效手段。强化数据定价、交易机制设计、隐私安全计算等前沿领域的实操人才培养，需要来自一线的专家传授经验。通过项目制教学，让学生直接参与企业的实际数据项目，从需求分析到方案落地，全程参与，从而在毕业前就积累丰富的实战经验。

围绕数据价值链的各关键环节，高校应细化设置数据治理、数据工程、数据科学、数据合规等特色培养方向，并开发模块化课程群与项目化学习平台，从而满足不同兴趣与特长学生的个性化发展需求。鼓励跨专业组队协作、开展团队实战攻关，是培养协同作战能力的重要途径。在数据项目中，技术、法律、业务人员必须紧密配合，通过模拟真实的项目团队，构建兼具专业深度与协同效能的复合型人才培育生态，可以有效提升学生的沟通能力与团队协作精神，使其毕业后能快速融入职场环境。

四、央国企数字人才培养体系的构建与实施路径

推动高素质数字人才队伍建设不仅需要教育端的改革，更需要强化资源统筹配置与体制机制创新。全方位搭建覆盖师资培育、实践平台、成长路径的立体化支撑体系，是保障人才培养高质量推进、可持续发展的关键。对于央国企而言，构建数字人才培养体系需要从顶层设计入手，将人才培养战略与企业数字化转型战略深度融合，形成系统化、可落地的实施方案。

打造高水平师资队伍是人才培养的基础工程。"名师出高徒"，没有高水平的师资，就不可能培养出高水平的人才。实施数字人才师资能力提升专项计划，依托高水平大学与行业龙头企业布局建设国家级师资培训基地，是提升师资质量的有效途径——稳步推进"产业教授"落地实施，明确选聘标准与考核评价机制，能够有效引入外部智力资源。引进头部科技企业、数据交易机构、重点实验室的资深专家参与教学与学业指导，可以将最新的行业动态与技术前沿带入课堂，而优化校企"双导师制"，推动校企联合开发精品课程、共建实训基地、协同指导创新创业项目，还可进一步形成理论教学与实践指导的优势互补。

实践能力的培养离不开高水平的硬件支撑。统筹布局建设一批国家级数据要素综合实训中心，配备高性能计算存储基础设施，是支撑大规模数据处理、人工智能模型训练等核心任务的物质基础，因此搭建全真模拟数据流通实训平台，对于培养合规意识至关重要。接入政务、工业、医疗、金融等领域数据脱敏技术，完整复刻数据归集、确权评估、合规交易的全业务流程，可以让学生在安全的环境中体验真实的数据交易场景。联合重点行业企业拓展校外实践阵地，推广"项目驱动+岗位实景实训"教学模式，能够全面提升学生的数据实操能力与场景化应用水平，实现从校园到职场的无缝衔接。

建立多元化的评价与激励机制，能够激发人才的创新潜能。企业要建立"以赛促学、以研促创、以证促升"的立体化育人机制，同时举办高水平数据要素专项竞赛，开设算法创新、数据治理、隐私保护、价值评估等专业竞赛赛道，能够以竞争带动学习。培育开源社区与项目孵化平台，鼓励人才深度参与数据工具研发、算法模型优化、合规技术攻关等开源创新项目，有助于培养创新精神与工程能力。加快构建数字人才职业能力认证体系，健全国家级职业标准，搭建覆盖数据工程师、数据分析师、首席数据官等核心岗位的分级分类评价机制，能够为人才的职业发展提供清晰的指引。

红海云在助力央国企构建数字人才培养体系方面积累了丰富经验，能够通过数字化平台支撑企业实现人才能力画像、培养路径规划、学习效果评估等全流程管理，为数据人才队伍建设提供技术赋能，助力企业构建线上线下融合的学习生态，提升人才培养的精准性和实效性。