70多年來(lái)，伴隨著信息革命和信息化的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)利用和管理的重要性與日俱增，數(shù)據(jù)逐漸在信息化這個(gè)大舞臺(tái)上扮演著越來(lái)越重要的角色。

早期，數(shù)據(jù)處理(dataprocessing)解決的是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、加工、轉(zhuǎn)換和傳輸?shù)鹊募夹g(shù)問(wèn)題，目的在于將原始的、看似無(wú)序的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過(guò)格式化的方法，關(guān)注國(guó)信弘創(chuàng)小馬微信公眾號(hào)獲取更多報(bào)考詳情使其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之中，以便于數(shù)據(jù)的高效檢索、管理和利用。其后，隨著數(shù)據(jù)的不斷增加和重要性的凸顯，計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)管理(data management)和數(shù)據(jù)管治(dataadministration)成為焦點(diǎn)。前者解決的是對(duì)于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索、控制的管理包括文件和數(shù)據(jù)庫(kù)的接入、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的管理等;后者關(guān)注的則是一個(gè)組織機(jī)構(gòu)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)、信息作為組織機(jī)構(gòu)的資源的管理包括數(shù)據(jù)的分析、分類、維護(hù)流動(dòng)、應(yīng)用等。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，基于互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)信息系統(tǒng)(企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)和外部網(wǎng))的發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)的管理和管治更為復(fù)雜，不僅包含了企業(yè)內(nèi)部的各種產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)還包含了與企業(yè)外部運(yùn)行環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境相關(guān)的一切數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)不僅要支撐企業(yè)的運(yùn)行和管理，更要為企業(yè)對(duì)環(huán)境的把握和決策服務(wù)。在這樣的背景下，企業(yè)數(shù)據(jù)治理(datagovernance)的概念，及其理論、方法和工具等應(yīng)運(yùn)而生，目的在于對(duì)企業(yè)所需數(shù)據(jù)的可獲得性、相關(guān)性、可用性、整體性、安全性等，實(shí)現(xiàn)全面有效的管理，將數(shù)據(jù)作為企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)加以重視和綜合利用，為實(shí)現(xiàn)企業(yè)長(zhǎng)期的發(fā)展戰(zhàn)略和增長(zhǎng)目標(biāo)服務(wù)。

不過(guò)，值得注意的是，數(shù)據(jù)治理是一個(gè)寬泛的概念，在國(guó)際、國(guó)家、地區(qū)、企事業(yè)單位乃至個(gè)人等層面，都存在著內(nèi)涵各不相同的數(shù)據(jù)治理問(wèn)題。數(shù)據(jù)治理是現(xiàn)代企業(yè)在信息化和全球化的大環(huán)境下，關(guān)注國(guó)信弘創(chuàng)小馬微信公眾號(hào)獲取更多報(bào)考詳情謀求競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和向高端發(fā)展進(jìn)程中難得的一個(gè)機(jī)遇，也是一個(gè)無(wú)可回避的挑戰(zhàn)。對(duì)中國(guó)企業(yè)更是如此。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)2018年年末的測(cè)算2025年，中國(guó)將成為全球五個(gè)分區(qū)"中，最大的數(shù)據(jù)資源擁有地區(qū)(占比為28%，數(shù)據(jù)總量為49ZB)，其數(shù)據(jù)總量將是美國(guó)(排名第四，占比為18%)的1.56倍。實(shí)際上2019年，中國(guó)的數(shù)據(jù)總量已經(jīng)超過(guò)了美國(guó)。

但是，中國(guó)工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源存量普遍不大，寶貴的數(shù)據(jù)資源由于缺乏科學(xué)的數(shù)據(jù)管理而隨意流失;工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)總量低下，與企業(yè)規(guī)模極不相稱;半數(shù)以上的工業(yè)企業(yè)仍在使用紙質(zhì)或更原始的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理;數(shù)據(jù)孤島幾乎是所有工業(yè)企業(yè)都面臨的困境。此外，無(wú)論是數(shù)據(jù)管理還是數(shù)據(jù)治理，中國(guó)工業(yè)企業(yè)的狀況也不容樂(lè)觀。調(diào)查顯示，僅有37.84%的大型工業(yè)企業(yè)、46.67%的中型工業(yè)企業(yè)、13.64%的小型工業(yè)企業(yè)開(kāi)展了數(shù)據(jù)管理工作;大多數(shù)工業(yè)企業(yè)缺乏專門(mén)的數(shù)據(jù)管理部門(mén)，投入數(shù)據(jù)管理的人、財(cái)資源也非常有限，更談不上頂層規(guī)劃和戰(zhàn)略管理。凡此種種都說(shuō)明，中國(guó)工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)擁有量、數(shù)據(jù)管理和治理水平甚至落后于許多其他行業(yè)。這些，都從側(cè)面證明了中國(guó)工業(yè)企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理方面亟待迎頭趕上。否則，中國(guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)將無(wú)從談起。

中國(guó)企業(yè)與發(fā)達(dá)國(guó)家的企業(yè)對(duì)標(biāo)，所顯露出來(lái)的差距并不可怕。正是這些差距，向我們揭示了大多數(shù)中國(guó)企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展和努力的方向，告訴我們中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向和道路何在?！坝卖~(yú)者先通水，欲致鳥(niǎo)者先樹(shù)木”。中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，只有充分利用“大數(shù)據(jù)、人工智能、全聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算”等新一代信息技術(shù)提供的條件，以新的形態(tài)實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，并且在這個(gè)過(guò)程中不斷認(rèn)識(shí)和強(qiáng)化企業(yè)的數(shù)據(jù)治理，向著智能化的方向進(jìn)發(fā)，才有可能走上一條與時(shí)俱進(jìn)的發(fā)展快車(chē)道，跨入現(xiàn)代企業(yè)的行列。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，對(duì)大數(shù)據(jù)分析師的需求持續(xù)增長(zhǎng)。眾多企業(yè)逐漸認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的價(jià)值，并期望借助數(shù)據(jù)分析來(lái)提升業(yè)務(wù)效率和決策水平。因此，大數(shù)據(jù)分析師擁有光明的職業(yè)前景。關(guān)注國(guó)信弘創(chuàng)小馬微信公眾號(hào)獲取更多報(bào)考詳情他們可以在金融、零售、制造、醫(yī)療等多個(gè)行業(yè)中開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作。同時(shí)，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)學(xué)習(xí)和掌握這些技術(shù)，將數(shù)據(jù)分析與人工智能相融合，為企業(yè)提供更高層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持。工業(yè)和信息化部教育與考試中心推出一套專業(yè)化，科學(xué)化，系統(tǒng)化的人才考核標(biāo)準(zhǔn)，大數(shù)據(jù)工程師，大數(shù)據(jù)分析師旨在通過(guò)處理和分析海量數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、提供決策的新型數(shù)據(jù)應(yīng)用人才所需要的技能。