数据要素和数据治理专业培养

2020-05-25 13:53 浏览量:254

一、数据要素

社会各界越来越重视数据,数据治理、数据资产、数据中台等相关概念、项目越来越多。

5月18日,中共中央、国务院联合印发《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》,其中就数据要素市场培育再度进行部署,提出要建立数据资源清单管理机制,完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施,发挥社会数据资源价值。

自此,数据要素又受到各界关注,针对数据确权、隐私保护、共享交易等领域,从法律合规、理论学术、行业自律等角度进行广泛地研讨。

作为数据从业人员,我们从企业实践的角度最关心:数据要素是什么(WHAT)、有什么用(WHY)、如何用(HOW)这三个问题。

如果再展开一下,数据要素有哪些?和之前的数据有什么区别?如何保证要素发挥作用等等。

这些问题很直观,但很难回答,现在也没有成熟的、一致的答案。
 

既然没有现成的答案,我们可以借鉴一下之前的生产要素:土地、资本、人力,特别是资本。正如当前人人重视数据,人人也喜欢“资本(钱)”。钱的价值除了直接消费外,其作为生产要素的价值是投资价值,投资在二级资本市场、一级资本市场,最终投资到企业生产经营过程中。在当今“各国资金大放水”的背景下,好的的投资机会比资金本身更重要
 

同理,数据作用生产要素,数据采集、存储好仅仅是第一步,更重要的是找到好的“数据投资机会”,即数据应用场景。换句话说,数据只有融入企业生产经营过程方能体现生产要素的特点及价值,脱离了场景谈数据,都是理论之谈
 


 

二、数据治理专业培养

随着数据治理的火热,越来越多人开始进入这个行业,也就有了专业提高的需求。数据治理(数据管理)所需的知识技能,很多行业协会,特别是DAMA协会都有完整详细的定义描述。但是,仍有人关心:标准、质量、架构等等主题领域我都很熟悉,相关概念原理也非常了解,为什么在与客户交流、实际项目过程中依然感觉底气不足,没有把握呢?
 

这里可能有两个原因。首先,数据领域本身的融汇贯通。数据标准、元数据、架构模型都很重要,但这些领域一定要和数据的生命周期、数据的流转路径结合起来。简单点说,一定要考虑标准、元数据、质量等专题领域与数据系统开发过程、数据服务过程、数据运营过程的结合,将数据管理和日常业务活动结合起来。

正如前面数据要素需要融入企业生产经营活动,数据治理也要融入企业的生产活动,最终服务于业务。所以,数据治理从业人员如果想再上一个台阶,就不仅仅是“识数据”,还要“通业务”

三、小结

今天这两个专题的相同点就是:单纯数据体系是基础,但不是目的;融入业务体系是方向,决定着我们的前途
 

来源:数据管理及应用

作者:李杰林举


 

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