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关于“企业首席数据官”的五个问题

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发表于 2019-9-1 11:55:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 168主编 于 2019-9-1 11:57 编辑

作者:哲学博士 Inderpal Bhandari

数据科学家 — 这个十年前几乎很少被提及的专业,正成为企业职场香饽饽。随着大数据与认知时代来临,他们正成为 "数字石油" 的变现高手,和企业认知战略的关键推手。

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哲学博士 Inderpal Bhandari 于 12月份被任命为 IBM 的全球首席数据官。他于上世纪 90 年代加入 IBM Research,之后数十年一直从事数据领域的工作。2006 年,他曾担任某家医疗保健公司的首席数据官,这是该领域首次设立此职位。以下是一些他经常被客户问及的问题,供大家快速了解这个新职业。

1) 什么是“首席数据官”?
为什么许多企业会设立该职位?
随着许多组织开始利用大数据分析推动业务模式与业务流程的转型,企业高管中出现了首席数据官 (CDO: Chief Data Officer) 这一新职位。据 Gartner 预测,到 2019 年末,90% 的大型企业将会设立 CDO 职位。

CDO 的职责是发展战略性的创新能力,以数据驱动型洞察来推动增长、提升生产效率、改善客户体验。

CDO 还应负责制定清晰的数据战略,治理和管理数据资产,交付集中的可信数据来源,在数据分析方面与公司内部的不同业务部门及外部合作伙伴建立深入的协作关系,同时开发和拓展数据工程与数据科学领域的人才。

2) 什么是好的数据战略?
数据战略应聚焦货币化。在这种思路下,就会引发一些思考,诸如“公司应采用何种方式为其客户创造价值?”“若要实现这种价值主张,需要利用何种数据?”“您需要以何种方式处理这些数据?”“若确保这些数据适用于这些目标,您应采用何种方式对其进行管理?”

3) 在数据分析中,认知计算的作用是什么?
认知系统能够将内容放置到情境中,对来自外界的信号加以组织,对其模式进行评估,从中发掘内涵,最终将可执行的洞察力及相关证据交付给用户。

在认知企业中,数据是基础所在,它摒弃了臆测、近似、平均计算等方法,因此可实现更高的分析精度。举例来说,非结构化数据在所有数据中的占比高达 80%,而大部分的非结构化数据未得到有效分析。我们大多数人的工作与生活都与非结构化数据密切相关,因为照片、视频、社交媒体、卫星图片,甚至是手写便签都属于非结构化数据。

就 IBM 而言,我们正在构建认知系统,它将获取所有形式的非结构化数据,并将认知功能集成到包括销售、运营、技术在内的每项组织流程中。

4) 在基于业务数据分析的方法中,
云计算的作用是什么?
云技术能够提供实现认知系统所需的规模。云也是一个变革平台,有助于推动企业的重大转型。

在执行云驱动型与数据驱动型战略时,会由于地域性而产生不确定性。不过,通过与其他企业高管以及 IT、财务和其他部门的同事进行沟通,我们便能解决这种不确定性。我们需要确保的是每个参与者都能够了解首要目标及实施路径。

企业还应了解,任何挫折都蕴含着宝贵的学习机会。在组织构建之前从未有过的工具时,始终要切记:之前的挫折与成功都是这一过程的一部分。

如果组织能够解决业务问题,创造价值并持续获得改善所需的额外洞察力,就有很大的机会取得成功。不过我们要做好长期打算,因为任何转型都需要时间的积淀。千万不要急于求成!数据分析的变革并非一蹴而就,需要耐心才能实现。

5) 您在 IBM 研究院的工作生涯中,
最令您引以为傲的是哪一点?
我们曾帮助美国职业棒球大联盟分析统计数据,促成《点球成金》(Moneyball) 这一图书与同名电影大卖。我们曾在上世纪 90 年代末,使用 Advanced Scout 帮助全美篮球协会 (NBA) 训练员工,这款数据发掘工具,可帮助球员通过数据分析击败对手。

Advanced Scout帮助 NBA 教练员做出高效的比赛日决策,包括球员最佳位置安排、球员最佳组合部署等等。该款应用采用的算法能够帮助教练员从统计数据和卡带视频中找出模式,进而制定新的比赛战略。一度曾有 25 支 NBA 球队使用 Advanced Scout 这款分析工具。

作为 IBM 研究院的元老级产品,Advanced Scout 是 IBM 在早期针对没有任何技术背景的分析用户而推出的一款应用。

关于作者:
哲学博士 Inderpal Bhandari 是 IBM 的全球首席数据官。
来源:IBM中国
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