数据市场人才稀缺，谁能成为CDO？

数据上云之后，CDO生存指南

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出品 | 先声会

撰文 |先声会

数据不等于信息，信息不等于知识，知识不等于理解，理解不等于智慧。

——天文学家Clifford Stoll

当你打开这篇文章，是不是内心里有一个疑问：

CEO、CIO、CTO……首席官已经很多了，怎么又来了个CDO？

请接着往下看，CDO三连问——

What ? Why？How?

What is CDO?

首席数据官(Chief Data Officer)、首席开发官（Chief Development Officer）、首席设计官(Chief Design Officer)等等解释都有。

但相对来说最为大众所知的，还是首席数据官。

CDO的主要职责是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，进行数据挖掘、数据处理和分析。

并且根据数据分析的结果，对企业未来的业务发展和运营提供相应的战略性的建议和意见。

CDO不仅仅是一个职位，更是一个角色

CDO是以数据为中心的组织高层管理角色，也是组织内大数据战略的制定者和推动者。但是这个与数据相关的职位，却充斥着各种风险。

最近，华住集团旗下酒店开房记录疑似泄露。有消息称，这些数据涉及1.3亿条身份信息、2.4亿条开房记录等共5亿条信息。而企业中，能够掌握内部最核心的数据人，往往就是CDO。

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由此可见，企业人员，尤其是CDO格外需要重视数据治理和数据隐私。

在大众看来CDO只是负责技术层面，其实不然，在企业中的数据工作也需要独立于业务部门、IT部门、销售部门而存在，同时又需要和这些部门紧密相连，对业务部门、品牌部门负责。

所以CDO在负责技术的同时，更要注意将数据的价值与企业的决策相关联。

Why CDO？

从工业时代切换到信息时代，大数据愈来愈受到广泛的应用。由此，CDO应运而生。

CDO的职责主要集中在数据管理和数据分析上，例如如何存储数据并将数据作为企业资产。

在亚马逊、爱彼迎、优步等公司成功的背后，这些CDO们都是通过大量的数据，创造出有价值的金矿。优步系统每天需要管理近十亿GPS数据，来创建周围的数据，例如：安全、效率、交通，或优步在公共交通网络的作用。

根据2018《中国大数据发展调查报告》显示，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速已达到40.5%，预计2018-2020年增速将保持在30%以上。

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正如彼得·德鲁克在著作《断层时代》内提出：世界的变化其实是断层的，每一次科技带来的改变是超乎想象的。

大数据带来的效益虽高，不同公司能够真正有所收益的比重却很不同。

这给CDO们了更大的挑战。目前，只有像百度、腾讯、阿里这样的行业巨头拥有着超大的数据量，大部分公司却面领着数据极度匮乏的问题。我们面临的社会的信息就算丰富，也很难被个体、单个公司所全面掌握。

大部分的企业在发展和竞争的浪潮中，很容易被淹没。那么一个企业为什么需要CDO？

因为要打破常规、精准分析、寻求突破，才能在竞争中立于不败之地。

How CDO ?

假设一下，如果需要任命一位CDO，你认为以下哪些职位的员工更可能胜任？

数据分析员：企业尤其是市场研究型企业的数据分析员，从事数据搜集、管理和分析的工作。若熟练掌握IT相关知识，会很有潜质成为CDO。

CIO：企业信息官，企业中信息中心负责人，对于企业的数据量有着比数据分析员更宏观的掌握，再辅以更多的数据分析，则有可能胜任CDO的职位。

CMO：首席营销官，在品牌做市场推广的过程中势必搜集大量相关信息、数据。有了足量的材料后，再转型做CDO，把数据运用到品牌营销和企业经营管理中，则会让数据发挥更大的价值。

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在以大数据战略为发展基础的公司里，CDO绝对是最受欢迎的高管之一。

与此同时，公司希望CDO能利用数据与竞争对手在业务上展开较量，使用数据技术提升公司业绩的能力。

高效的数据供应链应该是什么样的？

根据库克的实体供应链策略分析，当公司聘用CDO时，他们需要的是能够为数据供应链带来竞争优势的人。——2011年，库克任职为苹果公司CEO。

一些企业普遍认为，高效的数据供应链应当有四个部分：数据供给、数据物流、数据科学和数据执行。

相应的，一个成功的CDO，就应该从这四个方面确保数据供应链的有效运行。

数据供给

在大数据闭环系统中，万事万物都是数据产生者，同时也是数据的使用者。

2018最新发布的《中国“互联网+”指数报告》中指出，数字经济总量持续增长，2017年全国数字经济体量较2016年增长17.24%，为26.70万亿元人民币。相较2017全年6.9%的GDP增速，中国数字经济的增长速度迅猛。

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数字经济在国民经济中的地位稳步提升，由此可见，一条高效的数据供应链首先需要充足的数据供给源。才能将经济提质增效、实现高质量发展的新动能。

数据物流

在供应链管理的世界里，物流是指物料以最高的效率和最小的库存成本从A点到B点的移动。

其实数据物流也是遵循着相似的过程，采用一定的方法与手段对数据进行采集、存储、传输、加工和输出。

数据通过多个渠道进入企业，随后被整合、清洗。

由于一些不可控因素，数据有时会被隔绝。当数据处在不同的触控点的情况下，消费者接口的系统就无法相互匹配和合并。因此也存在大量离线数据例，如呼叫中心的记录，因为过时的基础设施而无法被捕获。

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数据科学

很多人以为有了良好的数据来源和数据物流之后就相安无事了，其实不然，做好这两点的公司仍然会在决策上出错，原因就在于低效率的数据分析。

因为数据分析是一项十足的技术活，所以目前具备优秀数据分析技能的人才供应十分短缺。

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数据执行

数据分析，落到实处。需要注意的是，使用数据做决策的不仅仅是人，也可以是与客户交互的系统。

这些系统很可能是呼叫中心的一个路由系统，又或者是网站上一个根据访问者个人喜好，提供个性化体验的系统。

因此CDO不仅能够提供客户的访问数据，也能为一些营销平台作出打分与尽职调查。