【小案例】

早在2012年年初，印度联邦内阁批准了国家数据共享和开放政策，目的是促进政府拥有的数据和信息得到共享及使用。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式的政府数据门户网站data.gov.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息，并向公众开放。与此同时，印度的信息技术局也制定架构和标准，以人读和机读的形式保证数据和信息的共享。印度政府还拟定了一个非共享数据清单，保护国家安全、隐私、机密、商业秘密和知识产权等数据的安全。同时，印度企业凭借数量庞大的IT工程人员队伍，以及IT行业在过去15年作为世界最大外包目的地所积累的丰富经验，在大数据时代抢占先机仍然具有显著优势。

案例提问：

（1）印度数据分析服务行业得以发展条件有哪些？

（2）中国与印度数据分析服务行业所面临条件一样吗？有哪些不同？

（一）成熟的数据分析团队

1.业务分析人才(www.daowen.com)

要求精通业务，能够解释业务对象，并根据各业务对象确定出用于数据定义和挖掘算法的业务需求。

2.数据分析人才

数据分析服务外包企业能够在印度发展下去的理由之一是因为人才的聚集，包括对于IT技术、数学统计知识以及语言的天赋。这部分的人才中，一部分是在优胜劣汰的业务转型中生存下来的。对面在大数据时代服务外包企业向数据分析服务外包这种知识密集型服务行业的转型，依旧需要依靠IT技术来实现。结合数学与统计学的相关知识，专门从事云计算、高级分析、大数据、数据湖和数据科学等领域的专业人才在这一行业将成为“香饽饽”。

（二）低廉的工资水平

印度之所以能够成为数据的集散地的原因之一是其低廉的人力成本。在工资水平较低的地区，很容易建立离岸外包的企业。但是这个工资水平也是相对的，因为面对知识密集型行业，本身需要劳动者拥有较高的知识水平和更为专业的技能，如果一味追求人力资本的低廉是不切实际的。部分国家能够提供相对廉价的具有数据分析能力的人才，这类型的地区就容易受到数据分析服务外包企业的青睐。