金融业里的数据分析员：是祸还是福？

《图片来自职友集》

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这几年，金融业开始有些微的变化，华尔街的形象不再受限于穿西装的上班族，反而开始有产业及形象上的转变，有色彩的开放式办公室，上班人士穿着五颜六色的私服，甚至在公司内设有游戏间等等，形态就像我们所熟知的科技企业那样。电脑数据的迅速发展引领着各样行业的种种突破，金融业也不例外。数据分析及电脑工程早已被金融业大量应用，雕塑着金融人士所看重的未来发展。但是就在最近，问题开始浮现了，尤其是在避险基金管理公司内部。

首先，当两个行业结合在一起的时候，首当受到冲击的便是工作理念。我们常听到那些大型科技企业，例如谷歌，的工作环境是非常自由，讲求创造力，并且随性，但是我们所认识的华尔街并不是这样的，因此当大数据分析员进入这些避险基金公司的时候，两方无法完美融合。在Point72 资本管理公司的大数据部门，有位主管因为无法符合公司所要求的高效率以及快速步调便决定离职。尤其Point72的大数据部门办公室与总公司分开，而且还是悄悄的成立，许多总公司员工根本就不知道有这么一个部门。另外在BlueMountain资本管理，有些数据员也是感到非常的挫败，因为他们在BlueMountain的职位比起在其他科技公司还要不被受重视。

《图片来自Two Sigma官网》

Two Sigma为美国金融工程领先的资产管理之一

这些数据技术员以及传统资本管理员之间明显的划分可以说是导致两个部门无法融合的凶手之一。因为高层精准的隔开双方，又或者说是刻意的压着数据员不让他们在公司拥有的权利过大，整个公司内部的沟通及管理开始出现漏洞，因此也衍生出了无法满足基本客户需求的种种问题，同时这也说明那些投入的时间及资金间接浪费了公司的资源。站在高层的角度，他们首先注意到的还是数据部门可以给公司带来多少成长及利润，但是由于许多不成熟的因素，数据员无法有效率的执行他们的工作，在公司眼中也变成了一种问题。尤其当分析一份新数据的时候，数据员花上太多时间在推测，而非如公司所想要的直接给予“结果”。不过，我们似乎也无法直接果断的下定论说数据员的做事方法有问题，毕竟，Point72的大数据部门新上任主管也指出公司应当给予数据分析员更有效的资讯及更明确的方向。到底问题是出现在沟通上还是行业文化，我们并无法直截了当的判断，但是要是基金管理公司希望能够善用大数据所带来的优势，我想他们首先要做的便是更重视这个职业。

《图片来自Bloomberg》

除了人员管理上的问题，技术上也是一大挑战：许多数据是没有帮助的，就算是那些有意义的数据也需要大量人力来整理及清理。这也间接的指出人力在这个行业有多么大的需求。虽然进入金融行业的数据员面临各种挑战，包括上述的几个，但是不可忽视的事实是这个市场正在快速发展！许多避险基金公司都非常积极招聘有潜力的数据员，在同行中竞争也越来越大。许多在这方面的团队已经可以说是非常成熟的科技公司，而非金融产业。或许在接下来的时间里，当数据分析员更有效的做出成绩给公司，客户，以及传统基金管理员看的时候，整个行业将经历一波大改革，而数据分析员也将逐渐取代传统基金人力资源。

大数据的过程

《图片来自Bloomberg》

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