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首席数据的崛起

据Hunt介绍,除了首席数据之外,还有咨询师、分析师等,这些人都有着同样的使命,就是把企业中不同来源、堆积如山的数据进行整理和分类,然后对这些数据进行多样性的分析,并根据相应的分析结果为企业制定战略性的计划 如今,首席数据存在于各个行业领域中大大小小的企业里,但有分析师却表示,并不是所有的企业都需要首席数据,只有那些有数据需求,同时他们的数据需求又已完全成熟,这样的企业才需要首席数据。 普华永道全球和美国数据分析主管Dan DiFilippo说:“有些首席信息认为首席数据的出现对他们来说是一种威胁,也有人觉得首席数据的出现对他们的帮助会很大。 随着企业内部的数据逐渐变得复杂起来,一些企业都在考虑增加首席分析(CAO)或者类似的分析职位。 那么,首席数据首席分析管两者有什么区别吗? Gartner分析师Debra Logan说:“首席数据主要专注于关注和防御风险,以及管理和控制数据;而首席分析则主要侧重于防御风险,并从数据分析中来寻找可能的机会。”

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首席数据如何养成?

董事会也许不会告诉一个24岁的数据分析师怎么运营公司,但是作为一个首席数据(Chief Data Officer),却需要一手掌握商业,一手玩转科技。 77%的首席信息(CIO)表示数据并没有发挥出全部的潜能: - 51%归咎于有限的预算 - 47%提到不断增加的数据量 - 47%认为缺少对数据分析的理解 92%的CIO很乐意见到CDO一职 76% 首席数据将引领这一未来,而当下就是未来。 数据新闻作为全世界范围内一个新兴的职业或者领域,到底需要具备怎样的技能呢? CDO不仅需要对自己所在的行业有深入的了解,还需要具备过硬的数据分析研究能力,我们总结了领英上排名前几位的知名CDO技能,看看这些首席数据(Chief Data Officer)如何一手掌握商业,一手玩转科技 InXite医疗系统的CDO James Brenza最擅长的前三位技能是:商业智能、项目管理、商业分析。 ? Legacy.com的首席数据Elaine Haney最擅长领导、团队领导和管理。

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    解密“CDO-首席数据

    首席数据-CDO 领导机构内数据管理与数据分析的工作事项。 通过建立和实现技术、工具,构建工作模式和流程,来解锁企业数据资产的价值。 首席分析-CAO 为业务评估最合适的运营模式和数据变现方法。 定义和绘制企业范围内横跨战略、人员、流程、数据和技术的分析蓝图。 首席数据通过让业务人员自己使用数据来实现数据变现以及数据普及,同时通过丰富的数据分析工具和模型,为业务构建洞察优势。 一些公司将其设置位于首席信息或者首席技术的汇报层级下;另外一些地方,首席数据则在业务那边,位于首席财务-CFO,或者首席风险-CRO,或者首席营销-CMO下,因为数据被理解为由业务“掌控”, 巩固首席数字首席技术-CTO、首席信息-CIO的正面关系是十分必要的。因为公司业务条线在传统意义上数据相关议程的资源或领导缺失或不足,而技术专家已经编制了数据字典,应用了分析技术等。

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    谁拥有数据的决策权?首席执行还是首席信息

    对于大数据领域关于商业智能和内存技术方面的研究他称得上是的专家。他的专长是用户参与设计的商业智能软件和用户对操作系统直观体验的分析流程。 越来越多的公司希望利用数据分析的各种可能性。 至少现在他们还不用担心谁来负责大数据方面的工作。由于数据采集和数据分析已经逐步形成新兴产业模式,问题也随之而来:谁拥有数据的决策权, 是首席执行还是首席信息? ? 什么是所谓的“责任”---对数据的所有权或者数据的访问权, 再或者是监督对数据访问的权限? 到目前为止,一切和数据资讯打交道的工作都在IT部门的范围之内。商业智能和数据分析解决方案也是IT领域。 既然数据对企业价值有着不可忽视的作用,那应该是首席执行拥有对数据的决策权吗? 但这还不具有说服力。在整个讨论过程中,对于数据治理和监管的话题也不应该被忽视。 这样看来,公司的首席财务也发挥着必要的作用,那可不可以认为首席财务对公司的数据全权负责呢?或者让其他的管理者拥有的责任,来协调对数据的监管?

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    首席数据们都在做什么?

    Brian Baczyk是投资管理公司Conning & Co.的首席数据,他是向首席风险(chief risk officer)汇报。 John Smits是EMC全球销售和业务运维团队的首席数据。作为本次论坛上最年轻的CDO,刚刚上任24天,他是向销售战略和分析的副总裁汇报。 这并非易事,为此Casey(直接向首席运营汇报)需要在数据的监控和管理上面进行创新,从而支撑业务向敏捷模式的转型。 Baczyk是于2012年秋季就任首席数据的,同样把前90天的时间主要花在了情况摸底上:“当时,首席执行对我说‘把自己看成一个顾问,而不是员工。 下一步:打破界限 在渡过了头90天的任期之后,TD Ameritrade的Strauss开始定义首席数据官职位的职责范围,同时着手制订数据分析的能力发展规划。

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    为何优秀的首席数据如此难寻?

    首席数据(简称CDO)已经随着数据分析的火热,在企业中的地位正在不断提升,进而成为最炙手可热的高管角色。然而,许多企业都发现,他们很难找到理想的CDO人选来帮助企业自身顺利完成业务的数字化转型。 高管猎头公司Heidrick & Struggles合伙人Joshua Clarke称,“选择正确的首席数据”已然成为企业决策者面临的一大难题。 ? 同样的,不少CDO也在呼吁利用数据作为市场竞争武器,Heidrick & Struggles公司合伙人Ryan Bulkoski表示,“尽管CDO们并不一定需要是拥有博士头衔的数据科学家,但他们必须有能力选择并配合这些数据处理人员帮助企业实现分析目标 为了帮助企业找到理想的高管人选,Clarke与Bulkoski集中调查了83位数据分析类高管,并整理出8种CDO原型。 八大CDO原型 预报型:34%的受访高管属于预报型CDO。 另外,风格偏向保守的企业可能不太适合选择这类激进的分析领导者。 协作型:20%的受访高管属于协作型CDO。他们能够与预报型及实验型人才合作,并共同推动整个群体走向成功。

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    六问首席数据(Chief Data Officer)

    本质上,很多企业对首席数据的需求是让企业能在与数据相关项目上的投入获得价值、用他们的数据对关键业务问题提供一致的解答、相对于靠直觉经营变成分析驱动决策。 直接向首席执行汇报的结构,可以将数据提升至需要首席执行全权负责的地位,确保数据所有权独立于各业务部门,但有首席信息权力问题的风险。 3. 首席数据如何处理和首席信息的关系? CDO办公室孵化出分析卓越中心(Analytics CoE)来提供更好的用户体验,现在又重新把CoE置于业务部门的管理之下,将会由首席分析(Chief AnalyticsOfficer)领衔。 Derek Strauss建议最好由首席分析直接向CEO汇报并制定分析工作的安排,并建议CDO负责的其他分析任务也不要只是在自己的领域进行分析。 在Equifax,企业数据战略副总裁Kenneth Viciana,领导了一个团队来负责把大数据转化成有价值观点,这也跟数据分析和办公室紧密联合。

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    首席数据应该讲什么“基本法”?

    但问题是,首席数据及站在背后的各位公司老板们,你们想好要做什么了吗? ▍首席数据的真正价值 ? 对一个首席数据来说,你的首要职责已经很明确了——帮雇主减少麻烦。 5年前首席市场还根本不会把数据提上议事日程,但今天首席执行要是不谈数据就相当于是个外行。甚至戛纳国际广告节都充斥着数据讨论。 然而,数据在讨论和实操层面上仍然是脱节的。 毫无疑问首席数据们在管理公司方面也劳神费力。如果一个首席执行对于一件事情不甚了了,那么至少要保证的就是这件事不会毁了公司或者让自己丢饭碗。 可能有的首席数据考虑雇佣一个数据分析师团队,但数据分析的职责最好还是由该数据所处领域的专家来承担,并且他们可以支持市场、财务、客服和产品开发等部门。 ▍数据供应链第四步:执行 ? 我们问了很多首席市场,他们比那些首席信息在技术上花费了更多,而且还要为客户的整体体验负更多责任,因为营销系统的问题影响着方方面面,他们需要来自首席数据们的帮助。

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    如何成为一个成功的首席数据

    摘要 首席数据(Chief Data Officer,CDO)为组织内的数据“带盐”,并将其表示为战略性企业资产(strategic enterprise asset)。 市场差异化和以消费者为中心是由数据分析主导。随着组织开始意识到数据是他们的公司货币,需要将其作为资产进行管理,引入了首席数据的角色。 在这些组织中,CDO作为数字主管的角色通常不存在,并且数据管理和利用数据分析推动业务价值是日常业务现实的基本要素和一部分。 首席数据对不同的组织意味着不同的事情。 这些雄心壮志应与组织为变革和首席执行的支持做好准备。Standish Group的CHAOS报告显示,从大型计划开始有更大的失败可能性。 确定并关注可解决的问题。 结论 通过这里规定的框架,接近首席数据的角色,CDO们可以在一个安全且管理良好的环境中,带头从组织内部和外部获取最佳数据。这将推动组织价值的提升,建立一个成功的、创新的价值驱动的CDO组织。

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    数据战略」首席数字(CDO)的崛起及其作用

    或者,将这一责任纳入现有高管团队领导的角色中,即首席信息首席营销首席技术首席创新官、首席战略首席数据首席运营和其他职能主管,是否更有意义? 那么,首席数字(CDO)和更熟悉的首席信息(CIO)之间有什么区别呢?简单地说,虽然首席信息传统上监督公司的IT基础设施以提高运营效率,但CDO更关心实施数字计划,从而实现战略创新和业务转型。 首席信息首席数字汇报,首席数字则直接向首席执行汇报。 在我看来,这两个星座都是次优的,我倾向于在组织结构图上给首席数据一个更高的排名,至少与首席信息首席技术首席营销处于同一级别,在适当的情况下,甚至可能更高一级。 ? 】 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群:架构,云计算,大数据数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化,产品转型。

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    易观:中国首席数据(CDO)生态调研报告

    易观:中国首席数据(CDO)生态调研报告 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    腾讯“首席探索”(CXO)做什么?

    点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 已经在腾讯工作14年的网大为(David Wallerstein)最新身份是首席探索(Chief eXploration Officer)。 中国的人口情况很有意思,我从网上查到一组数据,1900年中国人口约4亿,1820年有3.81亿,100间中国多了约2000万人口。

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    解密“CDO-首席数据”的价值、挑战及发展

    2.2 首席数据-CDO 领导机构内数据管理与数据分析的工作事项。 通过建立和实现技术、工具,构建工作模式和流程,来解锁企业数据资产的价值。 2.4 首席分析-CAO 为业务评估最合适的运营模式和数据变现方法。 定义和绘制企业范围内横跨战略、人员、流程、数据和技术的分析蓝图。 首席数据通过让业务人员自己使用数据来实现数据变现以及数据普及,同时通过丰富的数据分析工具和模型,为业务构建洞察优势。 一些公司将其设置位于首席信息或者首席技术的汇报层级下;另外一些地方,首席数据则在业务那边,位于首席财务-CFO,或者首席风险-CRO,或者首席营销-CMO下,因为数据被理解为由业务“掌控”, 巩固首席数字首席技术-CTO、首席信息-CIO的正面关系是十分必要的。因为公司业务条线在传统意义上数据相关议程的资源或领导缺失或不足,而技术专家已经编制了数据字典,应用了分析技术等。

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    中国首席安全(CSO) 调研报告

    对于网络安全技术的发展,CSO们普遍最看好的三个领域是:大数据、人工智能和和用户行为分析 ? ?

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    大咖丨IBM首席数据:高效的数据科学团队如何建设

    角色分配 角色职能 所需技能 产品所有者 定义问题并建立一个假设 具备负责产品的专业知识 数据工程师 获取、转换并清洗数据 擅长数据工程 数据科学家a、机器学习工程师b、决策优化工程师 建立预测和/或规定模型 产品所有者主要负责: 定义业务问题并与数据科学家合作来定义工作假设 根据需要帮助查找以及管理数据 代理和解决数据质量问题 数据工程师 数据工程师是将所有数据移动到重心并通过服务和消息队列连接数据的向导 决策优化工程师需要这三大技能: 具备通过应用数学建模和/或约束规划的经验解决一系列行业问题的能力 熟练的Python编程技巧,具备将预测模型应用于决策优化问题的能力 具有建立蒙特卡罗模拟/优化进行假设情景分析的经验 数据记者 接下来是数据记者,他们在推动数据的背景下呈现模型输出,并且可以清楚地表达业务问题。 Seth Dobrin是IBM Analytics的副总裁兼首席数据

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    数据战略」Gartner确定了四种类型的首席数据组织

    许多CDO不知道如何成功地设计他们的组织 首席数据(CDO)的角色从2014年的400个迅速采用到2015年的1000个,这对CDO办公室在组织中的结构和定位提出了重要问题。 它通过监控任何数据市场发展并在数据资产使用、信息管理和分析方面积累专业知识而获得成功。 每个人的CDO组织:CDO办公室关注内部用户的需求。 至关重要的是,客户尽职调查应批判性地考虑客户尽职调查官办公室在短期、中期和长期内需要哪些技能和行为。” Gartner客户可以在研究报告“首席数据官办公室成功的组织设计原则”中阅读更多的信息管理预测和分析。在题为“CDO的前100天”的文章中,也有关于新CDO的更详细的指导原则。 】 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群:架构,云计算,大数据数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化,产品转型。

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    对话谷歌首席数据沙克特——机器学习将如何发展

    不久前,谷歌的首席执行桑德尔·皮查伊(Sundar Pichai)对外表示谷歌正在向“以人工智能为首位的公司”转型。 沙克特·库尔玛(Saket Kumar)是谷歌现任的首席数据。他在创新分析领域有着超过15年的工作经验,在将数据转化成洞察力来进行科学决策方面造诣颇深,被奉为思想领袖。 现在很多行业和消费活动都进行了电子化,由此产生的数据量也在不断增加。这对机器学习来说是一件好事,因为现在有了更多的数据集和案例能够用来分析和学习。 比如说图像识别、音频转写、不同语言间翻译等等。 记者:日前,KDnuggets网站发起一项投票,有51%的投票者认为在未来十年内,人类数据学家的大部分预测分析数据科学方面的工作能够交给机器。 您认为数据学家这个角色正面临威胁吗? 机器将代替他们去做那些枯燥的数据处理和清除工作,基础的数据分析和建模可能也将由机器自动完成。

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    Meta 首席运营 Sheryl Sandberg 宣布辞职

    作者|李梅 编辑|陈彩娴 今日,Sheryl Sandberg在她的Facebook主页发帖称:即将辞去长达14年的Meta首席运营一职。

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    首席信息需要解决的混合云挑战

    首席信息在寻求部署混合云时面临着真正的挑战。他们需要创建应用程序模型,以解决其数据中心、安全性和合规性规则的问题,同时还要充分利用公共云的弹性。 但首席信息们发现,当将云计算前端整合到混合云架构中时,其弹性比预期的要低。这是因为这些应用程序后端的数据中心部分不能以同样的敏捷性来响应问题。 第三方供应商和云计算提供商已经增加了更多的容器和Kubernetes服务来应对这些混合云挑战,但是内部部署和公共云模型之间的这种脱节仍然是当今首席信息的主要障碍之一。 为什么首席信息会转向容器、Kubernetes和PaaS模型 容器化应用程序和Kubernetes部署的组合适用于各种场景,从传统的单片应用程序到基于微服务的云计算应用程序。 API定义了平台、虚拟计算机和操作系统,在这种情况下代表了数据中心和公共云资源的组合。在明确定义新的PaaS模型之前,混合云用户将必须优化不断发展的附加组件集以构建自己的统一模型。

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    爱驰汽车首席数据李海军:让企业数据资产拥抱用户场景价值

    疫情的常态化,让我们认识到出行大数据;赴美上市企业的数据泄漏事件,让我们理解了数据安全;电商杀熟,让我们认识到数据的无良;外卖小哥的送餐路径规划,让我们折服于人工智能的效率;突如其来的元宇宙,让我们憧憬数据未来的美好 数据价值,始终是我必须思考的问题,数字化推进的进程中,每一个场景我都会问自己:业务流程是否必要固化;是否需要全部数据数据会带来哪些价值;数据是否安全可追溯;数据可共享依赖等等。 这不是一个简单的是和非的问题,从长远的角度看,数据记录了业务过程,保留了场景要素,必要时可以模拟,可以进行挖掘分析,产生新的业务价值。 元宇宙基础建设空间地理数据数据由政府采集管理,权属应归政府所有;空间地理数据数据量非常之大,同样是大数据范畴,应该由政府大数据中心进行管理维护。 个人的浅薄理解,希望能够帮助到大家理解元宇宙,也希望能够有所启发,探索大数据领域新技术。 关于李海军: 爱驰汽车首席数据、资深技术专家,负责大数据建设,推动数据驱动、智能服务商业化建设。

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