【动态】大数据产业十三五规划有望年内发布；企业为何亟需首席数据官

大数据产业十三五规划有望年内发布

《上海证券报》9月7日报道，从工业和信息化部获悉，《大数据产业“十三五”发展规划》目前已征求了专家意见，并进行了集中讨论和修改，有望在年内发布。

据了解，《规划》作为引领DT（数据处理技术）时代的指导性文件，涉及内容包括推动大数据在工业研发、制造、产业链全流程各环节的应用，支持服务业利用大数据建立品牌、精准营销和定制服务。

“这意味着大数据可以与工业、服务业等N个产业‘相加’，形成‘大数据+’。”业内专家说。

中润普达（集团）公司联合创始人、东湖大数据交易中心总经理杜小军接受上海证券报采访时表示，大数据产业最具想象空间之处在于能够将不同行业的各类数据资产归集整合起来创造新价值。“十三五”期间，大数据将成为社会上最有价值的资源之一。

九次方大数据创始人王叁寿认为，在这个信息为王的经济发展时期，数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁利用“大数据”的思维，谁就能赢得主动，赢得先机，占领发展的制高点。大数据就是打开未来通道的最权威与最科学的依据。数据与数据的聚核，所迸发出来的价值或将激活万亿产值。

从东湖大数据交易中心看到的案例也说明，数据交易产业联通了原本割裂的数据源，便利了信息互通和数据共享，为用户创造了可观的价值。

工程科技大数据技术创新战略联盟成立

《中国科学报》9月8日报道，9月6日，工程科技大数据技术创新战略联盟在北京成立。该联盟由中国工程院牵头倡议、20家单位共同发起成立，将致力于我国工程科技领域大数据汇聚打通、挖掘分析等技术创新和应用，实现“政产学研用”全链条的协同创新与产业提升。

中国工程院院长周济表示，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。在国内成立工程科技大数据技术创新战略联盟，是落实国务院推进大数据发展战略的重要举措，也是我国工程科技大数据技术创新的重要实践。周济对工程科技大数据技术创新战略联盟的发展提出三点建议：

工程科技大数据技术创新战略联盟将在中国工程院和相关部委的指导下，建立工程科技大数据“政产学研用”相结合的技术创新平台，提升中国工程科技创新能力。中国工程院副院长陈左宁担任联盟第一届理事会理事长。

大数据从业者可以评职称了

贵阳网9月8日报道，贵阳市将开展大数据职称评审工作。大数据产业人才职称分为大数据技术员、大数据助理工程师、大数据工程师、大数据高级工程师；技术职务分为员级、助理级、中级、高级专业技术任职资格。

本报讯即日起，贵阳市将开展大数据职称评审工作。据悉，此次大数据产业人才职称评审为贵阳市首次开展此项工作，填补了全国大数据人才职称评审“空白”。

从贵阳市人社局获悉，为建立大数据产业人才评价指标新体系，为贵阳建设大数据综合创新试验区提供人才支撑，今年6月，贵阳市出台了《贵阳市大数据产业人才专业技术职务评审办法(试行)》，明确大数据产业相关专业技术人才可以申请职称评定。

据了解，《办法》明确在贵阳市注册的大数据产业企业中从事大数据技术，含数据收集、数据管理、数据处理和分析、传播、数据存储、流通等信息类专业；大数据服务业，含系统集成、增值网络、数据租售、规划咨询等服务类专业；大数据软硬件研发等专业技术人员，符合条件的都可申请职称评定。

大数据产业人才职称分为大数据技术员、大数据助理工程师、大数据工程师、大数据高级工程师；技术职务分为员级、助理级、中级、高级专业技术任职资格。

业界观点

大数据实现“0”到“1” 要分几步走？

中关村在线9月8日报道，大数据有多火？这样的答案可能有千百种，也从反向证明了大数据真的太火，因为所有人都知道。众所周知，在Gartner报告中，常常会看到炒作周期这个词汇。这意味着有很多技术，虽然人人皆知，但是距离实际应用落地还有一段距离，这就是炒作期。

然而，大数据应该过了炒作期，我们更应该关注的是大数据的落地，关注从零到一的过程。正是因为几百TB甚至几PB的数据限制没有任何意义，才让数据的处理过程显得更为重要。

我们要分清大数据与传统的统计分析的区 别，首先，大数据的体量更大，在大数据分析过程中，也采用全体分析，而非抽样形式；其次，在分析过程中，大数据更注重相关性，而非因果关系；最后，在大数据时代，因为数据的更新速度快，人们更注重效率，而非绝对的精确。

这些变化让大数据不得不面临处理方法的变化。一般来讲，大数据的处理流程有四步，分别是：采集、导入和预处理、统计和分析，然后是数据挖掘。

数据的采集，在大数据处理中一直都是第一步。在生活中可以映射到方方面面，每一次的搜索痕迹、注册信息都是数据，而物联网的发展也将为未来数据的采集提供帮助。而在数据采集过程中，如何处理好峰值将是面临的首要问题，而这就要依靠合理的分流、公有云、两地三中心等IT架构方法来解决问题。

数据的导入和预处理，常常是与第一步数据的采集合在一起进行，通过数据库来对数据进行集中存储。可以将结构性数据和非结构性数据存储，数据导入过程中，最重要的特点是每秒导入的数据量比较大。

数据处理分四步

数据的统计与分析已经成为近年来的一种新兴职业，收到很多企业的青睐。尤其在可视化分析领域，通过对数据的计算将计算结果用图片等形式类进行呈现，得出一个直观的结论。这样的分析方法与用户的交互性较强，数据的显示体现多维性，同时能够最直观的得出数据特点。

数据挖掘往往是大数据处理的最后一步，数据挖掘往往是已经设定好一个主体，为了找到某个答案而进行分析和计算，从而达到预测的效果。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识，数据挖掘也成为数据的终极目的。

大数据实现从“0”到“1”要分几步走？从数据的处理来看，这个过程需要经历四步，当然可能有些数据处理过程中将数据采集和导入集中在一起，或者没有预设一个主体进行数据挖掘，都体现了大数据时代的特点。

涂子沛：为什么中国的企业亟需设立首席数据官？

微信公号“涂子沛频道”9月1日刊文，在这个星球之上，一个新的世界正在诞生，就像大航海时代一样，正在带来新的、巨大的机遇,这就是数据空间。因为互联网的普及，人类的社会生活正在快速的数据化，在物理世界之外，我们正在建设一个数据世界，它记录着真实世界的活动，堪称真实世界的镜像。未来的数据世界，它跨越时空，可能比我们任何一个人所能感受到的真实世界还要庞大、复杂。对任何一个企业、组织、甚至国家来说，这个正在快速生成的空间，都无异于一片新的大陆、甚至是一个星球。

就像大航海时代需要首席航海官一样，面对这片新的大陆，今天的企业和国家，需要配置首席数据官。我乐观地预测，在未来的世界，一个公司或组织想要打败竞争对手，首席数据官将成标配。

为什么？

从结绳记事开始，人类就开始使用数据。进入信息时代之后，由于互联网和电子设备的普及，数据的容量开始呈指数级的速度膨胀、爆炸。

首席数据官，就是要推动企业建立一套数据采集、分析、使用的规则。今天很多的企业，要么没有数据，要么数据存在于某个部门的某台电脑、某个纸质文档、甚至是某名员工的大脑里，首席数据官的首要职责，就在于找出这些数据并制定相关的规则，帮助企业把生产参数、业务需求、市场动态、用户体验等转化为可以用一套标准体系衡量的数据，从而让数据的分析和利用更快捷有效，把数据内部的数据用起来。

但这还不够，除了分析和预测，未来的企业，和其它企业发生的最频繁、最核心、最本质的关系，将会是基于数据的联通。

就像当年的首席航海官，他们的任务，是要联通新旧大陆，让人财物在各片大陆之间流动起来。在今天正在形成的数据世界，有无数的数据孤岛，首席数据官就是要推动各片孤岛之间的联通。任何一个企业，都处在一个业务大链条上，首席数据官还要推动企业把业务上下游的数据，以及把本企业的数据和人口、地理、气候、交通等公共数据联通起来。这是一个大联通。

2012年，阿里巴巴任命了中国企业界的第一位首席数据官。根据知名咨询公司Gartner的调查，2014年全球共有400多名首席数据官，2015年这一数字已经超出1000名。

-完-

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