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如何为首席数据官办公室整合合适的资源

2019年12月15日 05:42来源:未知手机版

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  自从1991年8月6日发布的第一个网站以来,全球互联网现在拥有的网站超过19.4亿个,并且全球每天有超过70亿次的搜索查询。数据正在改变组织开展业务的方式,更重要的是,正在改变组织制定业务决策的方式。然而,51.8%的流量来自机器设备和机器人,剩下的48.2%来自人类。   随着数据不断的激增,首席数据官这一职位应运而生,最近为了支持该角色,首席数据官办公室也开始发挥作用。   建立正确的结构可以对组织转型产生积极影响,从而推动数据驱动的文化。人们需要解决四个问题,以了解首席数据官办公室的价值:   建立首席数据官办公室目的是什么?   主要的办公室功能是什么?   需要哪些资源和技能?   办公室的主要职责是什么?     首席数据官是一名行政人员,主要负责通过内部和外部使用数据资产来实现和支持组织的价值创造。这包括管理、规划、定义、捕获、使用、访问数据和信息。一般来说,首席数据官在三个方面负有责任:数据管理、分析、技术。   数据管理从制定治理实施政策的战略中获取数据的保护和治理。   分析包括分析数据以将其转化为有用的见解所需的任何功能。   技术涵盖数据接收、移动、监控和存储的数据架构、基础设施和服务。   首席数据官负责捕获高质量和及时的数据,并将数据资产利用给利益相关者。为了完成这一任务,人们需要了解这个角色的目的。首席数据官办公室的作用很简单:从数据中创造价值。为了确定角色的背景,将深入研究其功能。     建立一个良好的数据办公室的方法有很多种,但是建立一支优秀的团队的方法很少。首席数据官办公室需要设想、原型化、传播、实施和支持现有和新的数据平台。组织可以在此处采取两种主要途径:   第一条途径是让首席数据官办公室运行IT数据操作。这意味着首席数据官对所有数据库管理员以及支持创建或维护数据资产的任何资源承担责任。这可以采用定制系统,SaaS解决方案或现成的解决方案的形式。这种方法的好处是数据的价值增加,而冗余和成本降低。另一方面,日常运营活动将重点限制在开发战略数据资产的方法上。   第二种途径是让首席数据官办公室运行IT资产。在这里讨论如何管理现有的数据资产,并利用新的数据资产。这种方法的好处是它促进了更大的协作和共享数据资产的能力。缺点是缺乏原始数据所有权、预算限制,以及在进行重大转换之前需要额外的、跨功能的购买行为。有时候这种购买行为不会发生,并且会扼杀超越正常边界的进步思想。     首席数据官办公室的资源构成根据员工和年收入的不同而有很大差异,因此这种方法可以采用多种形式。但是观察到一些常见的主题。其差异在于,一家公司可能需要一种特定资源,而另一家公司可能需要很多资源。根据企业的业务需求,根据其判断来扩展主要功能。   接下来将介绍以下主要角色和所需的技能:   首席数据官   数据科学家   数据建模师   数据架构师   数据分析师   前端设计师/开发人员   数据库管理员   投资组合经理   专案经理   业务关系经理   首席数据官在最大限度地获得组织数据资产的价值方面发挥领导作用。该角色负责领导转型变革,以组织定位,使其由数据驱动。在正确的时间推动正确的数据使用,创建数据驱动的文化以及领先的分析至关重要。但是,该角色最重要的方面是建立和促进首席数据官职能办公室的组织支持,以及未来数据在组织中将具有的角色。很少有领导者会争辩说,数据正在改变商业决策,商业模式正在改变。面临的挑战是这些领导者可能不相信其首席数据官办公室是执行此任务的正确团队。这就是为什么在IT外部建立协作和建立信任至关重要的原因。   数据科学家通过利用数据、开发预测模型和分享提出新见解的故事,帮助确定改善组织成果的机会。对数据科学家来说,有七个重要的领域:数据收集(Web抓取、HTML、CSS),数据摄取(SQL API、JSON、XML),数据清理(多种数据类型),数据可视化(D3、Tableau、Spotfire),基本分析(R、Python),数据挖掘(方差分析、测量偏差、特征规范化、特征选择,特征提取、聚类分析、关联分析),预测建模(数据建模师+、图形分析、bootstrap或bagging建模、集成模型、贝叶斯分析、神经网络、深度学习)。数据科学家可以应用抽样和调查方法,确定统计意义,进行离群点分析,并作出数据驱动的决定,以确定以前未发现的新的数据科学机会。   数据建模人员使用各种数据类型来构建和设计预测模型。为了理解抽样方法和测量统计意义,数据建模者需要有数据科学家的大量经验。例如,数据可视化、基本分析、数据挖掘和预测模型是该角色的关键技能。   数据架构师开发系统之间的联系。他们需要有多体系结构和实现复杂数据库策略和标准的经验。这个背景使他们能够开发完整的解决方案来验证、清理和映射数据。确保端到端的数据质量需要集成来自无关源的数据。拥有组织领域的内部知识是一个关键因素。   数据分析师利用原始分析技能来促进数据收集并帮助进行数据清洗。通常,这个角色是组织的策略、标准和程序的最初起草者,然后才有更多经验丰富的资源获得所有权。这些资源可能对R、Excel和SQL有较高的了解,但是在将其应用于SQL API、JSON或XML应用程序时很快达到了极限。   前端设计人员和开发人员主要专注于使用HTML、CSS、JavaScript、jQuery和RESTful服务API等技术进行客户端开发。该代码在用户的浏览器中执行,可以扩展到用户的UI/UX体验中。   数据库管理员专门研究用于存储和组织数据的软件。通常,此角色包括容量规划、安装、配置、数据库设计、数据迁移、数据性能监视、安全性、备份和恢复以及基本故障排除。这个角色是关于数据的实际操作,因此,需要通过职责分离来仔细管理。   投资组合经理关注产品、服务、交互、资产和能力的价值实现。这包括做出投资决策,以平衡目标、资产配置和风险,实现最佳绩效。这个角色使战略与底线保持一致,以优化投资、项目、计划或活动的数据组合中的交付流程。   项目经理领导与数据相关的项目计划,并提供合同支持以符合企业政策。这些资源与法律、云计算、财务、运营和各种业务职能等多学科团队合作,以领导项目并使其达到终点。   业务关系经理需要了解业务需求,以定义预期的全部业务价值。这涉及建立首席数据官办公室的信誉,在IT外部建立合作关系以提高对内部现有功能的认识,并引入对业务合作伙伴产生倍增作用的新数据功能。   可能有数十种资源可以放入首席数据官团队中,以满足组织的需求。首先想到的是主题数据专家,他们对组织的业务运作具有特定而深入的领域知识。   现在,人们已经知道建立首席数据官办公室的关键角色,需要花费时间寻找可以为其办公室配备人员的最佳资源。这些资源需求很高,因此必须假设招募团队所需的时间比计划的要长。     首席数据官办公室的主要职责过去集中在数据治理、数据质量和合规性驱动程序上。如今,该办公室的重点是实现数据驱动的文化和最大的商业价值。   为了利用数据来获得竞争优势并建立办事处作为战略顾问,需要在整个组织中传达职责。   可以通过以下定义的职责来实现领导变革和倡导数据驱动的文化:   设想、设计和交流企业范围内的协作数据策略。   建立可重复过程和标准化框架来管理数据资产的治理结构。   定义、实施和管理组织数据原则、数据政策、数据标准和数据指南。   在增加价值的同时降低收集、管理和共享数据的成本。   使用数据服务策略为企业范围内的采用启用数据即服务。   制定数据质量措施和实践,以提高组织对数据的信任。   管理数据组合以协调企业范围内的数据计划的投资优先级。   为组织确定机会,以更充分地利用数据以获得战略优势。   支持组织变革管理,以建立数据驱动的文化。   改进如何管理企业范围的数据资产以提供更深入的见解。   为数据管理和保管制定政策和计划,以促进利益相关者的参与。   首席数据官办公室将数据业务传达给组织的管理人员。这是发展数据驱动文化的第一步。数据支持是一种需要改变组织策略、过程、技术、文化的变化。在介绍全组织变革、转型变革、人事变革、计划外变革或补救性变革时,需要使用以下四个技巧:明确说明、成为现实、不断发展、坚持不懈。   版权声明:本文为企业网D1Net编译,转载需注明出处为:企业网D1Net,如果不注明出处,企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。

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