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    國家數據局掛牌進入倒計時,對話數據委專家解析上市公司如何設立首席數據官

    郭松嶠 來源:財聯社 2023-10-12 08:42:59 國家數據局 首席數據官 金融科技
    郭松嶠     來源:財聯社     2023-10-12 08:42:59

    核心提示在數字經濟的背景下,數據已經成為在土地、資本、技術等之外的又一重要生產要素,數據被視為全球發展“新能源”。

    記者從知情人士處獲悉,國家數據局正式掛牌步入倒計時。另外值得一提的是,北京、廣州等多地推動建立首席數據官制度。根據普華永道發布的《2023普華永道中國首席數據官調研》顯示,中國企業中的“首席數據官”有待崛起,當前中國上市公司首席數據官或類似管理崗的滲透率僅為1.3%,遠低于全球27%的水平。

    作為數字經濟核心驅動力,數據成為生產要素備受市場關注。11月12日,由中國商業聯合會和財聯社聯合主辦,中國商業聯合會數據分析專業委員會承辦的數據分析行業峰會將在北京舉行,圍繞數據人才培養等相關議題,財聯社記者專訪了中國商業聯合會數據分析專業委員會會長鄒東生。

    財聯社:《北京市數字經濟促進條例》在數字經濟安全這一章中提出,鼓勵各單位設立首席數據官。此前,《廣東省首席數據官制度試點工作方案》選取6個省直部門以及廣州、深圳、珠海、佛山等10個地市開展試點工作,推動建立首席數據官制度,深化數據要素市場化配置改革。對于上市公司應否設立首席數據官,你怎么看?

    鄒東生:在數字經濟的背景下,數據已經成為在土地、資本、技術等之外的又一重要生產要素,數據被視為全球發展“新能源”。對于大多數上市公司來說,尤其是在金融、醫療、零售和技術服務等行業,數據已經成為其核心資產和運營的關鍵。那么,設立首席數據官的意義就顯得迫切且重要,企業內部設立首席數據官,可以確保企業各個部門的數據得到有效管理和利用,形成無斷點決策依據,同時保證數據流通與安全,進而參與公司的重大市場戰略決策,持續指導企業發展壯大。

    我認為首席數據官的主要工作方向有:一是數據存貯、治理與合規:隨著數據隱私和安全法規的增多,上市公司面臨越來越多的合規要求。首席數據官可以確保公司的數據處理、存儲和使用都符合相關法規。

    二是構建數據分析能力:首席數據官幫助公司自上而下的建立數據文化,鼓勵全公司的員工重視并有效利用數據,建立企業內部的數據分析團隊。首席數據官要通過促進行業、管理、業務與數據分析能力的融合,形成企業的數據化落地場景,為企業實現降本增效、控制風險的目標。

    三是市場的競爭,就是時間的競爭,上市公司應該慎重并盡快設立首席數據官及相關部門,建立企業數據化人才梯隊,引入數據分析能力,這都需要“首席數據官”這個角色幫助企業組織、規劃,并逐步堅定落實。

    財聯社:數字化轉型離不開人,你剛才提到上市公司應建立數據化人才梯隊,那么企業如何建立數據人才梯隊?

    鄒東生:數據人才梯隊的建設與完善,是實現數字中國必備的夯實基礎,全社會各行各業的數字化轉型,都離不開數據人才。聚焦到企業,從傳統企業到互聯網企業,都需要不斷更新對數據人才的定義,豐富完備自己的數據人才梯隊。協會通過多年深入觀察與調研,總結了一些規律性和普遍性的指導意義,希望能夠幫助企業建立數據人才梯隊:

    一是明確企業數據轉型的目標與愿景。企業需要明確自己的數字化轉型目標,以此為基準,確立對數據人才的需求,建構出企業所需的數據人才能力結構與必備技能。

    二是建立戰略性的企業數據文化。文化的傳遞與影響,對企業的數據能量激發起到至關重要的作用,鼓勵整個組織重視數據分析能力,吸引、培養、激勵數據分析人才,方能促進企業整體的數據轉型。

    三是密切關注全社會對數據人才的培養規劃。與行業協會、高等院校及科研機構深化合作,關注優質的數據人才的規劃和培養,不僅可以幫助企業持續進行數據化轉型縱深變革,更是長期開展企業效能提升、精準企業決策能力的關鍵所在。

    財聯社:據你觀察,目前數據行業人才培養有哪些問題?

    鄒東生:行業發展規律通常是其發展速度總是超過人才建設與行業規范的推陳出新,數據行業也如此。

    過去二十年,隨著互聯網技術的高速發展,誕生了一批優秀的數字原生企業,靠數據力量推動,實現了巨大的經濟效益和社會價值。但是相對應的,人們對數據應用的能量與價值、管控與安全,在全行業范圍內來看,是相對滯后的;集中反映在數據人才的培養方面,呈現出認識不對等、需求不對等和培養不對等三個方面的不足:

    認識不對等。數據人才培養與企業實際需求之間普遍存在脫節現象,很多職業培訓機構的課程設計多數停留在純粹的理論講解或者單純的數據分析工具應用層面,而企業需要的是能夠通過數據分析解決業務問題的實戰型數據人才,這樣必然導致對數據人才的培養認識與企業對數據人才的崗位認識,相去甚遠。

    需求不對等。因為社會培養與企業需求對數據人才認識不對等,導致了社會中存在大量的側重技術工具層面的數據人才,但是建立在數據思維(即數據認知方法論)基礎上的懂行業、懂業務、懂管理的專業數據人才卻始終處于匱乏狀態。

    培養不對等?;谡J識和需求兩方面的差距,就導致了在培養手段上的不對等。數據人才本質上是一個跨領域綜合素質人才,從最基礎的統計學與計算機科學,到管理學、經濟學,再到業務實戰,需要數據人才做到利用基礎的IT能力,在數據思維方法論的指引下,通過數據研究與分析,真正解決企業數據化轉型面臨的實際問題,讓數據變現!

    責任編輯:王超

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