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首席数据官:大数据技术催生的高管新职位

程序员文章站 2024-01-03 20:15:40
科技讯8月9日消息,据国外媒体报道,著名专家汤姆·达文波特(Tom Davenport)在其新书《只有人类需要应用:智能机器时代的成王败寇》中指出第四次信息时代的浪潮正在到来。自1975...

首席数据官:大数据技术催生的高管新职位

科技讯8月9日消息,据国外媒体报道,著名专家汤姆·达文波特(Tom Davenport)在其新书《只有人类需要应用:智能机器时代的成王败寇》中指出第四次信息时代的浪潮正在到来。自1975年信息时代到来至今,目前在大数据技术的推动下,第四次信息时代浪潮正在加速到来。

大数据技术的加速发展使得数据在企业的作用越来越突出。越来越多的大公司都开始将拥有的数据视为关键业务资产,其将有效提升业务价值。根据大数据咨询公司NewVantagePartners近期发布的调查报告,62.5%的企业表示主动应用大数据技术,而2013年这一比例为31.4%。随着企业开始认识到数据在成功中的核心作用,越来越多的企业开始打造公司的数据文化,应用数据进行决策分析。

在过去,大多数公司都将数据置于次要地位。数据分析往往是数据架构师或者分析师的责任范畴。这些数据分析的执行者力求提高数据分析在公司中的地位。一位重视数据分析、认为数据有巨大商业价值的公司高管曾表示,“彼时数据分析在公司中的地位并不高。”但在过去五年中,随着

大数据技术的出现和普及,这一状况有所改观。

大数据技术能够对数据进行深入有效的分析,成为推动公司决策的潜在力量。支持者普遍认为大数据技术是企业竞争优势的有力工具。基于此,一个行业龙头企业往往需要一个数据领域的组织者和领导者,这个新的位置被称为首席数据官(CDO)。

第一位首席数据官的诞生源自于2008至2009年的世界金融危机。新的监管规则和法律对企业数据质量、准确性、透明度都有了

更高要求,数据隐私和数据报告面临更为严格的审查。银行和金融业为适应法规监管需求任命首席数据官。其职责主要是对监管层所要求的数据进行负责,确保数据质量的可靠性以及透明度。从某种意义上说,第一代首席数据官的作用是防守。

而现在,首席数据官在企业架构中已经站稳脚跟,从以下几点中可见一斑:

根据大数据咨询公司NewVantagePartners近期发布的调查报告,在接受调查的企业中,2012年仅有12%任命了首席数据官,而2016年这一比例上升到54%;

首席数据官国际协会于今年一月份在美国麻省理工学院成立,旨在加强各企业首席数据官的交流与联系;

市场研究公司Corinium Intelligence于今年六月份在美国纽约举办了首席数据官论坛,美国银行,中国银行,Capital One,花旗集团,摩根大通,摩根士丹利,TD Ameritrade以及丰田金融服务公司等世界知名公司参会;

7月12日至14日,美国麻省理工学院举办了首席数据官研讨会,参会人数接近三百人,主要是来自于金融服务业、生命科学、*机构以及国防工业等各行各业的首席数据官。

现在,首席数据官已经成为大多数公司的固定岗位,企业也逐步认识到开发管理数据、制定数据处理流程以及遵循相应法律法规的重要性。现在企业已经就数据的重要性达成了一个共识,即数据是重要的企业资产,而管理数据需要一定的领导才能。而随着逐步深入信息时代,首席信息官的作用和责任还有待进一步明确。

对于有志于企业创新和业务转型的组织来说,数据策略不仅仅限于满足监管需求、保持防御态势。企业应更多发挥数据在市场洞察力方面的显著优势。一个创新型企业会将

数据作为攻击性武器,以此作为决策依据开发信息化产品、采取各种措施不断干扰竞争对手,从而赢得市场优势。同时通过数据管理获得市场前瞻性。

对于首席数据官来说,关于数据管理如何做到攻守平衡依旧是一个巨大的挑战。很多公司开始纷纷寻求方式突破,通过迭代学习不断发挥数据的作用。不断尝试、更快学习,通过这种方式不断实现“速赢”,提升企业信誉,打造商业价值。之所以采取这种方法的直接原因是大数据技术带来了新的数据访问和处理方法。相比于传统的数据访问以及管理方法,企业学习迭代速度更快,数据甚至可以在几分钟内传至业务分析师之手,而不再是几周或几个月。

此外,对于首席数据官来说,加强组织合作也是其业务成功的关键因素。现在首席数据官已经是与首席财务官、首席运营官相提并论的位置,而其与首席信息官的深入合作能够更好的发挥数据优势,带来更好的商业价值。正如一位首席数据官的解释,“首席数据官的真正含义是首席外交官”。

我们生活在一个信息时代,数据的重要性和核心作用与日俱增。无论首席数据官角色如何变化,数据的商业价值只会越来越高。随着我们在信息时代的加速前行,每一个企业都有必要任命一位首席数据官对数据进行管理,对前景进行规划。而大数据技术将继续推动首席数据官制定企业数据发展规划,推动数据商业价值的实现。(晗冰)

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