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大数据时代催生首席数据官(CDO)

来源:机房360 作者:Mary编辑 更新时间:2014-3-17 10:31:59

摘要:随着大数据时代的到来,数据对于一个企业的价值无需多说。如何收集商业数据以及从海量数据中提取价值已经成为每个企业必须面对的课题,通过设立首席数据官可以很好的为你做出明确规划。

  今天,数据对于理解和构建你的业务是如此的重要,以至于需要有人在上面评估什么样的数据业务应该收集,然后让他变得有价值。

  为了从数据中挖掘商业价值,企业需要的不只是投资。公司还必须建立一整套体制去利用数据推动竞争优势。

  为了能适应大数据时代的发展,CDO的指导恰好是公司需要的。他的作用将不可避免地渗透到企业内部,无论公司领导是现在或是以后设立CDO。企业越早设立CDO,就会越早把数据转化成商业武器去实现商业成功。

  首席数据官(Chief Data Officer)

  首席数据官(CDO)主要是负责根据企业的业务需求、选择数据库以及数据抽取、转换和分析等工具,进行相关的数据挖掘、数据处理和分析,并且根据数据分析的结果战略性地对企业未来的业务发展和运营提供相应的建议和意见。CDO已经进入企业最高决策层,一般是直接向CEO进行汇报。

  早在2003 年,美国Capital One 公司就任命了业内第一个首席数据官(CDO)。自那时起,CXO的行列里就多了一个CDO的成员。如今大数据应用盛行,更加剧了CDO职位的诞生。如美国科罗拉多州以及旧金山、费城、芝加哥、巴尔的摩、纽约市都聘请了CDO;美国陆军和美国联邦通信委员会现在也有CDO;联邦储备委员会和美国国立卫生研究院计划今年任命CDO。

  越来越多企业也开始利用大数据,私营企业会迅速跟上政府部门的脚步。据DAMA (国际数据管理协会) 总裁兼Data Blueprint 联合创办人 Peter Aiken 预测:财富 500 强将有半数以上的企业会在2年内聘请 CDO。“CDO 唯一关注的是数据,即如何将数据作为资产进行管理,并将其转换成有形的商业价值。作为资产而言,数据是唯一一种不会降解、不会消耗、经久耐用的战略资产。”

  花旗集团旗下的企业与投资银行公司(CIB)曾任命John Bottega为公司历史上第一位CDO。John Bottega曾在多家企 业负责数据管理方面的工作并有20年的工作经验。John Bottega主要负责的工作包括:规划和管理CIB数据的发展 策略、相关政策、部属职能及投资方向等。同时,John Bottega还将会更紧密地与花旗集团GICAP小组、CIB技术 部与CIB数据理事会合作,共同优化花旗集团的数据管理结构。CIB首席数据官的角色定位,在于实现其数据策略以及明确清晰的数据所有权,这将会推动对跨越前台管理、行政、财政、服务以及风险保障等部门之间的数据流改进工作有很大的帮助。

  哪些行业最需要CDO

  一般是对数据有很强依赖性的企业,诸如金融、电子商务、互联网企业等。但目前挖掘数据的价值成为所有企业的目标,因此每个领域都需要CDO角色的出现,让数据的价值发挥到最大。

  CDO需要掌握什么技能和专业知识

  CDO需要熟悉正在被热炒的SOA、BI、大规模数据集成系统、数据存储交换机制以及Database数据库、XML可扩展标记语言、EDI电子数据交换等等。CDO还需集业务知识、IT知识和经济学、统计学于一身。业务专家:了解本企业的业务状况和所处的行业背景,包括一些细节的业务领域的相关术语等;IT专家:尤其是在数据的认知上,理解数据的整个结构,企业的数据源状况、大小等,有数据的相关处理分析操作能力,如建模等;经济统计学专家:可以将数据与业务联合起来分析,让数据真正地开口说话,以此给出相应的市场传播和产品改进意见。

  目前企业中哪些人有潜力成为CDO

  1)数据分析员。一般是企业中尤其是市场研究型的公司,从事数据搜集、管理和分析的工作。其更多地是偏向于市场和经济学的,这类型的人若掌握更全面地关于IT相关知识,有潜质成为CDO。

  2)CIO。CIO是企业中信息中心负责人,对于企业的数据从前期搜集、存储到后期的应用分析,都有着全面的掌握。CIO成为CDO还需要更为全面的知识体系,尤其是与业务相关。

  3)CMO。首席营销官在企业中的角色日益重要,尤其是其在市场认知和品牌推广上。转型CDO,就是将数据搜集和分析的相关知识运用到其品牌营销中,让数据发挥最大的优势。

  CDO需要掌握哪些IT技术和知识

  企业对数据的挖掘、处理和分析一般包括几个步骤:1)基础资料统一;2)数据流程和流向统一;3)数据数值含义统一; 4)数据收集,定义数据源;5)数据清洗;6)建多维模型;7)系统计算;8)平台展现;9)结果分析和可视化;10)知识同化。所要运用的技术涉及到数据收集、报表和查询、在线分析和数据挖掘四个环节。

  责任编辑:Mary

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