不要错过数据,否则就会错过这个时代

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随着信息化的发展,数据是数字经济发展的关键生产要素,数据专业人才尤为可贵。为什么说我们要重视数据,有哪几方面的考虑?本文对此进行总结,希望对你有所帮助。

历史的车轮滚滚向前,唯有顺势而为,才能在历史前进的逻辑中发展。所以很多时候,选择大于努力,在一个上升的电梯里,哪怕蹲着躺着,态势也会越来越高。而在一个下降的电梯里,就算向上跳,也在不断的下降。

但是如何才能做出正确的选择,其实还是自己的认知。做出选择往往意味着要跳出舒适圈,所以选择加努力才是真正的王道。

一句题外话,也很有道理,命好也是核心竞争力。

研究生毕业至今工作17年,回顾一下过往经历,几次转型基本都都踩在了风口上(从2008年金融危机的时候在500强央企,到经历房地产黄金10年的前半程、到移动互联网、到区块链、到目前的数字化服务),其实每一次跨越,都是一次淬火历练,跳出舒适圈的感觉,跳过的人才明白。

先下结论,后面的一个阶段,我占数据方向。

4年前写的第一篇公众号,预测未来科技的发展趋势,其中提到了ABCD+5G,目前看来大趋势还是很准确的。A(AI)随着大模型的兴起,又开始新一轮浪潮;B(BlockChain区块链)比特币今年创出了新高,比特币ETF在美国获批并开始交易;C(Cloud Computing云计算)随着近年来各大云计算厂家的大幅降价,也更加深入的渗透到各行各业;5G也已经大规模普及;D(Data数据),也就是下面重点提到的相关内容。

如果感兴趣,可以阅读一下当年我写的文章,2020,SOS,既然不能选择,那便一路向前。

一、时代的趋势,顺势而为

信息化开展了三十多年,沉淀了海量的信息。这些信息都是有价值的,是可以转化为数据资产的。近年已经有多家公司通过数据资产实现成功融资,数据真正成为了公司的资产。加之现在机器学习、大模型的火热,也和数据有非常密切的关系,数据行业未来充满想象和希望。

2023年底国家大数据局的成立,加之2024年新质生产力的重点提出,数据是这个时代的趋势,与趋势共舞,收获无穷。

2023年10月25日,国家数据局正式挂牌成立。数据作为新的生产要素的重要性又一次被体现。

国务院设立国家大数据局的意义在于,说明国家就是要强推数据要素,这就是当前最主要的产业趋势。数据要素市场建设从零到一,投资价值极大。

数据是数字经济发展的关键生产要素,亦被视作国家基础性战略性资源。国家网信办发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示,2022年中国数据产量达8.1ZB,同比增长22.7%,全球占比达10.5%,位居世界第二。

根据财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,2024年1月1日起,企业数据可作为无形资产或存货被纳入财务报表。这意味着企业的数据价值被认可,有助于企业更清楚地认识到数据资产的重要性,激发企业对数据进行深度开发利用的积极性。

在此背景下,通过“可信数据要素基础设施+数据治理+数据权属确认+数据评估+资产入表”的企业数据资产化的5步法方案,助力企业最终实现数据资源的资产化,有效促进数据交易市场的繁荣。

当前,我国大数据产业规模高速增长,创新能力不断增强,生态体系持续优化,数据领域投融资金额多年来总体呈现上升趋势,市场前景广受认可。数据专业人才发展前景非常广阔!

二、事业的机遇,开启第二曲线

在这个行业没有35岁的危机,没有4050的焦虑。在ToB领域,越有经验越好开展工作,也越能将经验放大并助力业务发展。技术工作更多的是模型层面的构建,Kimball的维度建模30年经久不衰,当然也有大数据方面的技术开发,但在ToB端,也没有互联网那么卷。

进入数据行业是不分年龄、不分行业、不分背景的,何时用何种身份进入都是一个好的时机。

如果刚毕业就开始进入数据行业,可以从技术入手,占得技术先机,如果有计算机基础做一些算法和大数据方向的发展,能有广阔的前景,并建立自己的技术护城河。

如果工作一段时间以后进入数据行业,可以借助之前积累的业务经验,更容易的去理解数据和指标,更方便的与业务以及公司的战略去结合,去从公司价值链的角度介入公司的数字化转型,进行数据资产的梳理。

进入数据行业甚至可以没有计算机背景,我之前合作的一位华为资深数据专家,他曾经是采购部的负责人,随着公司开展数字化转型,他以业务专家的身份介入,加之和咨询以及技术团队一起共事中总结的经验,在退休之后,成功转型为数据咨询专家,开启事业的第二曲线。

所以业务同学可以转数据分析(有业务经验优势,懂指标、懂运营、懂数据域的划分)、业务系统的开发同学(Java等)可以转数据开发(懂业务、更了解数据源、技术也基本相通)、业务项目经理可以转数据项目经理、CTO可以转CDO,数据这个行业真的是海纳百川。当然各行各业的同学的转型,也需要一定的学习,数据行业也有自己的方法论和相关工具,跳出舒适圈的感觉,大家此时可以体会一下,先酸后爽的感觉。

一句题外话,大家可能认为华为的数字化转型,是自己做的,因为毕竟有那么多IT工程师。但实际上HW的数字化转型经过了十多年,花了几百亿,才真正实现了数字化转型。HW的数字化建设是IBM来做的,后期IBM撤场之后,HW持续建设和运维,这个阶段他们还是花了大价钱找IBM以及埃森哲作为咨询。

雷军曾说过,这个世界上99%的事情都有标准答案,找个会的人问问,事半功倍。HW也认为咨询费虽然高,但这也是最便宜的方式,如果自己闷头干,几百人、上千人干一两年之后,发现方向干错了,这时候,时间的损失、战略的损失,才是更巨大的。

三、不要错过数据,机会来自挑战

在中国数据的发展刚刚起步,有广阔的前景和机会。在做软件服务这些年,和众多的500强企业包括央国企、政府、军工、民企等合作,大家最近都有了强烈的数据意识,寄希望于数据可以成为资产,可以指导运营,可以辅助决策,可以像石油一样源源不断的提炼出价值,最终实现数据资产入表。

但是接触了这么多千亿级别的企业,建立了数据组织、数据仓库、数据中台、数据规划的少之又少,用的最多的是局限在某个业务领域的报表,甚至还有很多没有实现所有业务数据的打通。

有些企业开始着手于数据规划,数字化转型,甚至开始考虑数据资产入表,但是过程中,也是各种……

中国的数据发展并不完美,应该说,问题还不少。但是,如果我们看清趋势后,往往问题越多,代表机会越大;越是不完美,越是未来可期。

不要错过数据,就像不要错过这个时代。

从前往后看,看到的都是困难,从后往前看看,看到的都是机会。以终为始。

机会和挑战并存,以下问题是需要考虑的:

1、数字化浪潮下,如何满足企业的咨询需求?

2、对数据治理的业务价值认识不足,如何培养公司的数据意识?

3、业务人员普遍认为数据治理是IT部门的事,如何统一认知?

4、缺乏数据治理组织和专业的人才,如何建立数据组织体系保障?

5、数据质量堪忧、数据标准不一,如何进行数据指标建设?

6、……

中国电子信息产业发展研究院院长张立指出,工业经济转向数字经济的过程中“不愿、不敢、不会”等问题突出,其根本原因在于社会整体数据意识和数字技能欠缺,看不到数据价值或者不具备数据价值变现能力,难以打破传统的思维定式,难以实现数字认知和能力的跃迁,国家数据局承载厚望。

作者:同道说,微信公众号:同道说

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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