全球数据隐私相关专业薪酬趋势

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数字经济时代，数据已经成为新型生产要素。而数据与其他生产要素的本质区别在于，数据隐私是数据流动过程中产生价值的根本出发点。因此，数据和隐私也就成为了人们不得不面对的问题，研究和处理这个问题的行业，可以统称为数据隐私相关行业。

那么全球数据隐私相关行业里，专业的从业人员薪酬到底怎么样？呈现什么样的发展趋势？从业者关心哪些因素？该如何打造自己的核心竞争力呢？今天我们就来聊聊这些话题。

行业趋势和建议

首先我们看看当今全球数据隐私行业薪酬的发展趋势，这也是许多长期从业者总结出的视野判断，趋势主要分以下7个方面：

1. 大型科技公司。过去五年间少数几家大型科技公司增加了数千名隐私专业人员，尤其是在隐私工程师这一全新岗位上，向有经验的新员工提供了涨幅高达40-100%的薪酬待遇。

2. 独角兽公司。最近隐私技术领域的独角兽公司相继进入人才市场，提高了对初级分析师和中级隐私工程师的需求。

3. 小而美公司。随着越来越多的灵活薪酬结构的隐私小而美公司崛起，对更有经验的专业人员的需求也在增加。

4. 创业公司。首席隐私官和律师事务所合伙人的百万美元薪酬标准化吸引了具有相应薪酬期望的顶尖人才。

5. 职称不一致。在首席隐私官一级以下，不同的隐私职位名称及其相应的职位描述增加了市场的不透明性，这一点我们需要谨慎辨别。

6. 法律制度变化。新的美国州隐私法律，数十个国家采纳的国家隐私法律以及欧洲通用数据保护条例（GDPR）的合规要求，对基于隐私的法律实践产生了积极影响，推高了美国和其他国家的薪酬水平。

7. 中国各行业的崛起。中国个人信息保护法律的制定和执行潮流在过去一年间导致对与中国相关的隐私人才的需求激增。

考虑到这些趋势，相同的教育背景和工作经验可以在地理位置、商业模式和正式职称等方面产生显著的薪酬差异。那么我们该怎么考虑和对待呢？

两个建议：重点放在中位数基本工资上，关注薪资的增长空间。这两个建议有两个原因：

• 随着调查人群持续扩展，可以发现岗位增长的大部分是在较低薪的初级专业人员中。

• 从2015年开始，高薪的外部隐私数据专业顾问不愿意透露自己的薪资情况。

求职者如何打造竞争力

那么我们该如何打造自己在行业中的竞争力呢？以下是在争取更高薪酬时需要考虑的关键因素：

• 获得CIPP、CIPM和/或CIPT认证。

• 完成法律学位或信息系统硕士学位。足够多的隐私工作职位需要法学博士学位才能产生差异，而且越来越多的隐私工程师角色和类似的咨询工作需要技术背景。

• 去律所或咨询公司工作。这是获得高薪、扩展人际网络以及拓宽行业和职能经验的绝佳途径。

• 寻找500强公司内部工作机会。薪酬调查显示，大型雇主支付更高的薪酬。

• 不要被当下的工作限制。一旦掌握了事故应对、供应商审核和标准合同条款等隐私工作中的基本工作，就可以转向下一个战略性挑战。

• 争取做管理者，逐步领导更多的人。与任何工作一样，展示的影响力越大，在与同行竞争时表现就会越好。

• 建立人际网络，演讲和撰写文章。通过参加国际隐私专业人员协会（IAPP）的会议、当地的Knowledge Net会议以及其他会议和内容论坛，将拥有更多信息供参考。

• 保持耐心。就像冲浪者一样，抓住下一个浪潮，因为它必定会在我们的职业中出现。

相关企业又该如何留人呢？

那对于隐私数据行业的雇主，该如何吸引和留住顶尖隐私人才呢？

• 薪酬。一定要多方调查帮助团队保持与同行的薪酬水平一致。

• 工作与生活的平衡。从高层设定健康的工作负荷标准，倡导为处理工作超负荷情况所需的预算。

• 寻求内部调动。隐私是可以学习的，可能存在从组织的其他部门吸引员工的套利机会。

• 拥抱零工经济。留住员工不仅限于保留全职员工。积极讨论独立承包商路径作为计划中的员工职业发展选择。

• 重新考虑法学博士。可以降低隐私计划团队角色的薪酬，扩大申请人群。

• 与外部招聘人员合作。市场专家的价值可以帮助解决各种情境变量，特别是对于难以填补的职位。

• 保持透明。团队内外的职业路径需要进行坦率讨论。

• 让团队接受挑战。给予员工一些可能超出他们能力范围的责任，可以充分挖掘员工潜力。

总结

数据隐私专业人员的薪酬趋势呈现出多元化的发展路径，从大型科技公司到小型灵活结构的公司，从独角兽企业到创业公司，都在争夺隐私领域的人才。

同时，不同国家和地方的政策与法律制度变化也影响着薪酬的差异。

展望未来，数据隐私领域将继续蓬勃发展。随着技术的不断演进和法律法规的更新，对隐私专业人员的需求将不断增加。随之而来的是更多的机会，也需要更高水平的专业素养。通过不断学习、拓展技能、建立人际关系，隐私专业人员可以在这个充满活力和变化的领域中脱颖而出，为个人、企业和社会创造更加安全和可持续的数字化环境。

原文地址：Privacy pro compensation trends 2002-2022
原文作者：Jay Cline
翻译 & 整理：开放隐私计算 & PrimiHub