美林数据技术股份有限公司是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商。公司专注数据价值发掘、深耕行业应用，作为行业领先的大数据服务商，美林数据结合多年行业实践经验，以赋能教育为目标，从行业发展与用户需求出发，推出了面向教育领域自主研发的Tempo Talents大数据人才应用能力成长平台，持续助力高校大数据与人工智能应用型人才培养。从打通产教融合“最后一公里”的独特优势，到持续性赋能数字化人才培养的平台建设，再到构建数字化人才培养新生态的未来前景……采访过程中，随着美林数据技术股份有限公司数字产品事业部总经理肖西伟的讲述，这幅由美林数据赋能的数字化人才培养宏图徐徐展开。
美林数据技术股份有限公司数字产品事业部总经理肖西伟
中教全媒体：美林数据技术股份有限公司成立于1998年，历经20余年发展，已成为国内知名的数据治理和数据分析服务提供商。请您简单介绍一下公司的基本情况？
肖西伟：美林数据自1998年成立以来的发展历程分为两大阶段。第一阶段是从1998年到2010年，这一阶段我们主要围绕企业的信息化在做一些服务。2010年之后，我们主要围绕企业的数字化进行数据治理和数据分析服务。和国内很多大数据公司偏重于底层或者大数据技术平台建设有所不同的是，美林数据的核心是在应用层，主要服务于航空航天、兵器船舶、能源资源等领域的国企和央企。围绕企业的数字化转型和数据分析应用，以大数据驱动其业务的增长，助力企业增强核心竞争力。在这个过程中，美林数据又积累沉淀出了数据资产管理、数据可视化分析、人工智能等领域产品。
美林数据系列大数据产品在很多领域都获得了荣誉和奖项，例如，数据可视化分析产品获评为Gartner Group公司大中华区数据分析供应商，人工智能领域产品中的机器学习平台于2019年荣登IDC机器学习领导者象限，数据资产管理平台也在2019年、2020年连续两年被国际组织DAMA评为数据治理优秀产品奖。美林数据系列大数据产品获得了国内外权威性组织的广泛认可。
中教全媒体：据我所知，美林数据技术股份有限公司有成熟的大数据系列产品、也有深厚的行业大数据服务经验，美林数据为什么要进入教育领域，美林与其他同类型公司相比，在数据人才培养领域核心的优势是什么？
肖西伟：我们认为，做教育需要情怀。数字经济已经成为未来经济发展的重要引擎，数字经济发展的核心首先在于大数据人才应用能力的培养。美林数据有着二十多年的大数据产业积累与行业积淀，了解市场需求，持续利用大数据、人工智能等技术同实体经济进行深度融合，为实体经济赋能，以数据驱动业务，不断探索行业数据运营新模式，这对数字经济的发展来说也是至关重要的。
从教育领域来说，近年来，大数据和人工智能专业大热，但面对大数据和人工智能专业建设的痛点问题，例如，如何定位人才培养方向和人才培养目标，如何制定人才培养方案，如何进行实践教学等，高校还缺乏相关经验。美林数据依托领先的产品和技术优势，通过丰富的行业应用实践经验，和高校人才培养进行有机融合，为大数据人才应用能力培养进行赋能，有效提升学生的实战能力。
在校企合作过程中，除了专业共建、实验室建设等合作领域，有些高校还有科研方面的合作诉求，高校老师希望科研方面的课题成果能够反哺到教学过程中，而且能为产业行业进行赋能，推动数字经济的转型发展。美林数据和很多院校老师进行合作，将老师的理论优势和美林数据的实践应用优势相结合，双方共同联合申报了很多科技部、工信部等中央部门的相关科研课题，进行联合孵化和落地。
另外，美林数据自己承接的一些项目也可以和高校老师进行合作，这一举措可以让高校师生真正走进产业中去，打通了教育和市场的“最后一公里”。同时，美林数据还将大量丰富的、来自企业真实应用场景的行业案例进行包装，植入到教学实验和项目实训过程中，让学生在学校就能了解大数据和人工智能在具体项目中到底解决什么问题以及是如何解决的。
中教全媒体：请您谈一谈数字经济未来的发展趋势以及您对大数据人才培养的思考？结合您目前对大数据产业发展现状的了解，您认为大数据人才培养的关键因素是什么？
肖西伟：衡量驱动数字经济发展的因素有很多的维度，最核心的是要进行数据价值化。即基于大量的数据，要能够分析出来驱动业务增长的数据的应用价值。高校对大数据人才培养的关键因素有四大方面。
第一，要进行思维方式的转变。高校师生在大数据和人工智能教育和学习中，需要培养数据化思维方式，数据化的思维是很重要的。
第二，要加强师资力量的培养。一些民办院校在大数据和人工智能专业建设和教学过程中，师资团队组建比较灵活，会聘用实践经验比较丰富的相关行业企业从业者，为学生进行大数据和人工智能专业授课。但是对于公办院校尤其是应用型本科院校来说，高校老师在大数据和人工智能实践应用方面缺乏经验，师资培养又仅停留在理论知识层面。所以，高校应加强师资力量的培养，尤其要从实战性的角度出发，让老师真正参与到实战性的项目中，将实战经验反哺于教学过程中，真正实现符合时代发展需要的大数据人才培养目标。
第三，要加强实践条件的建设。很多高校大数据和人工智能的实践条件建设是比较远离市场实际情况的。我认为，如果学生在大数据和人工智能实验实训的过程中，所使用的工具、了解的知识以及掌握的技能，能够尽量和市场贴近，就能够大大提升学生的就业竞争力。所以在实验室建设过程中一定要贴合市场需求，尽可能与在大数据领域中沉淀时间比较长的、有自己成熟的商业化的大数据或者人工智能平台的企业合作，共建实验室。
第四，要组织学生多参加实践项目。老师要鼓励、组织学生在大数据和人工智能学习过程中多参加由学校内部组织、企业组织以及校企联合组织的竞赛、实习、项目实训等相关活动，让学生了解大数据和人工智能市场的需求，赋能学生实践能力的成长。
中教全媒体：面对高校在大数据与人工智能专业建设、人才培养等方面遇到的痛点问题，Tempo Talents 可以为高校提供哪些服务？可以为高校解决哪些实际问题？目前的效果如何？
肖西伟：Tempo Talents 是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。
Tempo Talents包含七大应用场景。一是教学实践实验室。近年来，随着教育部的要求和倡导，各高校不断加强实践教学。Tempo Talents为高校提供了教学实践实验室，聚焦行业用人需求，以大数据人才“应用能力”培养为核心，结合专业人才培养方案，提供丰富的课程资源与在线实践环境。为高校教师快速开展专业课程实践教学提供平台及内容支撑，助力教学目标达成。为学生提供多维度、多模式课程实践，结合实时学习成果反馈，助推总结反思，让学生从理论到实践全面掌握知识与技能。
二是项目实训实验室。针对行业企业真实问题的解决，项目实训实验室以培养学生应用和解决问题的能力为目标，基于美林数据上千个实践落地项目，精选各行业典型应用场景，聚焦真实业务问题，匹配教学实训目标，进行案例化包装，打造有特色、有价值的项目实训实验室，可应用于学生课后应用练习、小学期、实习实训等多种教学场景，着重培养学生数据思维与解决业务问题的能力。
三是数据思维训练营。数字人才培养的核心是通过系统的数据思维训练，养成使用大数据与人工智能解决实际问题的能力。数据思维训练营从大数据基础知识和数据思维应用入手，结合具体的应用实践案例，让参加训练营的学生能够学习大数据和人工智能基础知识，了解在具体业务应用中如何使用这些知识解决具体问题。让学生掌握数据分析应用方法论，学会将业务问题数据化，用大数据技术解决业务问题。
四是应用实战训练营。使用大数据与人工智能技术，解决具体业务问题，是数字人才的走向工作岗位的“最后一公里”。应用实战训练营结合能源、制造、金融等核心行业应用场景，进行大数据与人工智能技术应用情况的介绍，让参加训练营的学生了解当前产业中大数据与人工智能的典型应用。同时结合行业当前最新应用案例，让学生动手实践，积累项目应用经验。通过竞赛的方式，以赛促练，以赛促学，激发学生学习热情和知识技能应用转化能力。
五是数据科学平台建设。数据处理及数据分析等工作常常会占用科研工作者大量的时间。Tempo Talents 通过数据接入、数据处理、算法建模到可视化分析的一体化分析流程，以拖拽式、零代码的操作方式，解决当前工具碎片化，使用门槛高的问题。让科研工作者能快速洞察数据的深层次规律，大幅提升科研数据的处理效率，能够投入更多的有效时间到具体的业务或实验中去。
六是科研课题合作。推动产业数字化转型与应用落地，是校企合作过程中双方都看重的核心话题。以美林数据在行业客户服务中的具体应用需求为基础，高校教师可以结合美林数据产业服务案例，针对行业应用模型构建、智能算法开发等研究型课题与美林数据开展课题合作。此外，校企双方还可以发挥各自优势，联合申报国家或行业课题，开展科研与应用合作，实现产学研用深入对接融合。
七是数据应用创新工厂。以促进学生创新能力为目标，围绕大数据与人工智能技术应用，打造学校内部跨学科交流学习、探索创新的开放空间。数据应用创新工厂既可以为大数据相关专业的学生提供基础的大数据与人工智能实验实训平台，提升数据思维和数据素养。同时还可以打破学科限制，让学生聚焦产业真实应用场景、开展跨学科合作交流，激发学生创造潜能，真正培养“卓越工程师”。
另外，Tempo Talents平台创新产品结构设计，从资源、工具到管理应用进行有机拆分，划分为八大模块化平台，支持学校根据自身需求自由组合，灵活定制专属实验平台。
一是教学管理平台。实现“教学考评管”全流程课堂管理，围绕学生的全生命周期的学习，记录学生相关成绩，掌握学生学习状况。教师教学过程中可以按年级、班级、学生等不同单元组建教学课堂，根据课程教学目标自由进行课程实践、项目实训的实验内容、进度、结果的管理。教师可以自定义教学计划，并结合学生情况设置拓展和必修课程及相关考核要求。平台可以将学生实验进度、学习行为和结果的全流程数据完整记录，支持教师管理课程学习与考核数据，开展多维度学情分析，满足多种类型教学管理场景需求。
二是实验管理平台。基于容器化技术的智能实验支撑平台，支持后台容器资源自动创建、更新。采用 B/S 架构设计，师生可通过浏览器快速访问系统，实现实验、实训环境一键式访问，可根据具体实验需求自动启停、回收释放。平台预装 50 余种实验环境，满足大数据、人工智能等专业课程实验需求。技术与模式创新，实现实验管理智能化应用，在实验管理平台上，所有资源分配都是无感知的，在大大降低实验平台管理的复杂度的同时，也大大提升了实验效率。
三是课程实践平台。平台为教师和学生提供在线编码、命令行、云桌面等多种实践模式，满足不同类型专业课程知识、技能的在线实践需求。提供实验指导手册、实验关卡设置、自动化实验结果评测，让实践过程更流畅、学习体验更友好。针对教学团队的个性化教研需求，平台提供完整的实验自定义开发功能，支持教师自定义实验课程与实验内容，打造 1+N 的“成长型”平台。
四是项目实训平台。以项目应用实践为核心，结合行业真实业务场景，以解决问题为目标进行项目实训，为高校师生应用实训提供环境与资源的双重保障，真正实现学生“应用能力”培养。基于 Jupiter Notebook 的交互式编程与拖拽式可视化分析和机器学习开发引擎（TempoBI/TempoAI），可满足大数据、人工智能专业以及交叉学科的多种实训需求。平台提供完整的在线指导手册、实训环境，同时支持自定义实训项目，教师可将科研课题成果转化为实训项目案例，让科研反哺教学，不断优化教学成果。
五是大数据分析平台。平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。
六是人工智能平台。基于跨行业数据挖掘标准流程 CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建，同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。
七是数据资源管理平台。高校在做大数据项目或者大数据项目教学实训过程中，最关键的是要有数据。数据资源管理平台支持关系型数据库、文件数据库、大数据引擎、接口数据及实时数据等 20 余种数据源接入，实现数据的统一接入与管理。结合内部业务数据、外部开放数据及各类行业数据，构建科研、教学、实训的数据资源平台，为教师科研、教学提供丰富的数据支撑。
八是课程资源平台。基于教学名师、行业资深技术工程师联合开发丰富的实践课程资源，提供完整课程教学大纲、课程实践内容，名师课程配套教学 PPT 及完整讲解视频。结合美林数据上千个项目行业实践经验，以应用能力培养核心，打造真实行业应用案例库，为学生实训提供案例支撑，让学生了解行业最新实践与应用场景的同时，培养数据思维和解决问题的能力。
Tempo Talents 大数据应用能力成长平台作为美林数据自研的产品，得到高校的广泛认可，全方位覆盖“985”“211””双一流”以及民办和职业院校。合作院校包括西安交通大学、西安理工大学、西安财经大学、上海电力大学、上海财经大学、西安欧亚学院、西安外事学院，西安培华学院、西安思源学院、青海交通职业技术学院、陕西职业技术学院等高校，和各类院校在舆情分析、金融科技、智能制造等领域均有深入合作。
中教全媒体：据了解，美林数据多次参与并获批“教育部产学合作协同育人”项目，这些年来有哪些收获？这些项目经验对于教育产品的研发有没有新的启发？
肖西伟：美林数据在与院校进行深入合作的过程中，收获了很多经验和启发。我们把教育产品命名为“大数据应用能力成长平台”，就是要重点打造产品的两大标签，一是“应用”，希望Tempo Talents可以培养学生的实践应用能力，提升学生动手能力和实际应用问题解决能力。二是“成长”，我们为学生打造的成长平台，不仅要辅助学生在校期间的成长，我们平台还能够在学生毕业之后继续为其赋能，提供支撑，为学生打造终身成长平台。比如说我们可以通过记录学生四年来的学习轨迹、学习成绩等情况，形成相关画像，为大数据人才需求方进行精准推送。美林数据未来要打造中国大数据人才应用能力成长社区，打通大数据与人工智能人才的供需通道。
中教全媒体：大数据与人工智能教育不断迎来政策利好，从产业发展及数字人才培养的角度，您认为企业应该如何与高校开展深度合作，实现产学研融合发展？
肖西伟：教育部、工信部陆续推出相关政策鼓励高校与企业进行联合办学，共建产业学院。其实在校企合作过程中，企业有企业的优势，学校有学校的优势，双方如何找到合作的切入点，进行落地下沉，这是关键的一步。
第一，我们认为，实现产学研深度融合发展，关键是要以最终的人才培养目标为导向。例如，学校要培养算法型人才或者研究型人才，就要和顶尖龙头企业合作。如果要培养实践应用型人才，就和做产业应用的企业进行深度合作。
第二，在专业课程设置和人才培养方案上一定要贴合市场。专业课程的内容可以不是最前沿的，但是一定要在应用方向的基础上，和企业多沟通，和企业联合打造人才培养方案，进而能够为就业打好基础。
第三，要建立双导师制。一是让学校的老师深入到企业中去，在企业中进行挂职锻炼。另外，学校也可以聘请企业中的大数据工程师、算法工程师、项目经理等行业从业人员到学校进行授课、讲座、研讨等。这样在前期就能够做好和市场的很好的结合，等到后期学生快要毕业的时候，校企联动，指导学生做好职业规划。
第四，要做好大数据和人工智能人才培养和就业生态。在就业过程中要围绕大数据在产业中的不同层次和不同人才需求的布局，校企之间形成人才战略地图，能够为我们的学生提供一个很好的选择。美林数据作为平台企业，在大数据和人工智能生态的建设过程中，最终做的事情其实和学校一样，都指向大数据和人工智能人才的供需匹配，这也是我们进行数字化人才培养的目标所在。
中教全媒体：美林数据在教育版块未来有哪些发展方向和重点规划？
肖西伟：第一，美林数据在教育版块的定位很聚焦也很清晰，即专注做大数据与人工智能人才应用能力的培养，我们重点做上层应用而不是底层核心平台搭建，这是我们的突出特色。
第二，我们要把美林数据未来在大数据领域所做出的所有的成果以及行业积淀，毫不保留的提供给教育领域，和高校共同实现符合时代发展需要的数字化人才培养目标。
第三，Tempo Talents 未来要进行从to B（面向学校）到to C（面向个人）的转化，致力于为大数据分析应用人才的成长做终身赋能。我们希望不管是在校学生，还是毕业之后的学生以及社会上对大数据分析应用感兴趣的人，都可以在我们的平台上进行大数据和人工智能的应用实践和终身学习。我们目前已经与中软国际教育、华为等企业开展合作，联合打造大数据人才生态的建设和培养。
第四，美林数据正在积极和相关院校进行合作，探索联合办学、产业学院共建之路，这也是我们未来的重点发展方向和规划。
当前，数字经济蓬勃发展，行业数字化转型不断加速，人工智能与传统产业的深度融合已是势在必行。美林数据积极参与和推动大数据生态圈建设，始终秉持以客户为中心的理念，持续不断地为客户提供创新产品、创新服务，引领大数据应用和产业数据运营等创新服务模式，在推动国家大数据产业发展之路上留下了靓丽身影。面向未来，美林数据将以数据化、网络化、智能化融合发展为契机，以新一代信息技术为杠杆，推动行业数据深度应用与跨界融合，助力企业数字化转型与智慧运营！
文 / 中教全媒体 张晓攀
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