数字经济浪潮催生全新人才需求
发明各种计数符号的古人预想不到，枯燥的数字“碰撞”到一起也能赚钱做生意，甚至形成了改写人类历史的“数字经济”。
但要想点“数”生金，关键得找到懂其中门道的人。数字经济时代催生全新的人才需求，北京各大企业诞生了一批“数据官”，政府层面也开始培育更全能的首席数据官。他们肩负的担子不小——传统行业数字化转型，新兴产业迎接机遇，都需要这些“数据官”把脉、探路。
数据“工厂”催生“数据官”
“数据要分级，人脸、车牌信息都要脱敏处理……”海天瑞声公司的会议室里，首席数据官李科带着研发、商务、法务等不同部门的骨干，为一批新鲜出炉的数据“把关”。
时代虽然不同了，高端舒适的写字楼如同一座数据的工厂。采集到的原始数据是原材料，加工处理过程依靠智能算法，最终的产品就是高品质、结构化数据。
李科手里的这批数据与在北京上路的自动驾驶汽车息息相关。在无人操控的汽车眼中，路上的行人、车辆、路牌，甚至是花草树木，都只是一条条数据。这座“工厂”所做的，就是用人工智能算法对真实场景里采集到的数据转写、标注，变成自动驾驶汽车“看”得懂的数据产品。
北京数字经济核心产业新设企业年均增加1万家。数据已成为重要生产要素，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。大数据时代，数据种类多、数据量大、流程复杂，且涉及广泛的法律和信息安全等问题。
解决这些问题，关键还得靠人。数字经济带来了全新的生产模式和技术，在跟数据打交道的日子里，也催生出像李科这样的“数据官”。
2017年，身为公司副总经理的李科添了“数据官”的新身份。“为客户提供综合性数据服务时，需要满足越来越多的规范。”接到了订单，李科总会在项目启动前，召集团队骨干一起把关数据合规。每次讨论时，大家充分表达自己的意见，他最后再从企业的战略发展角度做决策。有时候不同部门之间的意见有冲突，还需要他在其中协调和权衡，考验着首席数据官的综合能力。
何以点“数”成金？
同样是一罐可乐，摆在超市哪个位置、哪层货架上卖得最快？旁边是搭配矿泉水还是牛奶？这些以往需要成熟店长摸索两三年才知道的“奥秘”，经大数据指点，连“职场小白”也能掌握。
“对大量零售门店里积累下的交易记录进行分析，便很清楚知道不同商品最合适摆放的位置。开业前拿着一张生成好的线上陈列图就能轻松搞定布局。如果天气变化，这张图也会及时调整。”多点数智公司数字零售研究院院长张先振也是一位“数据官”。依靠这个“奥秘”，多点已助力北京、广州等多地大批线下零售门店数字化转型。
“数据官”何以点“数”为金？数字经济的一大魅力正是赋能传统行业。从张先振参与的某知名连锁品牌的1500家便利店转型为例，员工们告别过去手工盘点、纸笔记录的传统工作模式，改用一水儿的数字化系统，订货与盘点效率提升35%，工作人员平均工作时长缩短2小时，单日外卖订单数增加超过300%。
不仅如此，有些门店数字化转型后，商品品类精简、卖场面积减少，而销售不降反升，这也是数字化精准选品带来的人货场高度匹配。“公司里60%以上的员工都是研发人员，大部分人的工作都与数据、数字技术等息息相关，所以才能拿得出来数字化转型方案。”张先振说。
是位“全能型选手”
“不能光懂技术，还要懂市场。技术和市场都懂了还不够，更得懂法律。”当数据业务越来越复杂，李科越来越感觉“数据官”各管一摊儿还不够。具备这些交叉背景的数据人才很难从校园招聘、社会招聘途径找到。他团队里的骨干，过去都是一个领域的专才，经过这几年的培养，对不同领域也都有了了解。
数据处理，用的是技术；业务，需要市场专业分析；哪些是法律上划了红线不能碰的，还得由律师来判断……在跟数据打交道的企业里，很多企业都需要这样的“全能型选手”，概括成一句玩笑——一个不懂市场的工程师就不是一位好律师。
另一方面，北京的人工智能企业数量位列全国第一。其中大量企业每天都会产生和运用数据，随着数据规模越来越大，这些数据资源如何为企业所用，除了市场、技术、法律等方面有所长外，还得依靠战略眼光。
如果把这些技能都集合在一个人身上，就是“首席数据官”。前不久，市经济和信息化局举行全国首批企业首席数据官素养能力培训班，为抖音、华为、百度、阿里、京东、美团、小米等百家企业高级管理人员授课，就是为了培育企业的首席数据官。
“最初没想到培训班规模这么大，筹备时不断有企业来咨询报名，名额也就不断增加。”市经济和信息化局大数据应用与产业处处长唐建国感叹，数据是数字经济的核心生产资料，人才是数字经济的第一资源，企业对“数据官”的需求格外大。
培训之后，这些首席数据官把各自的任务带回去了。唐建国说，企业首席数据官不仅肩负制定各自公司数据战略的使命，还在提升数据治理能力、增强数据开发利用、保障数据安全、培育数据人才等领域发挥重要作用，“北京还将推动完善首席数据官制度，加速企业首席数据官人才队伍培养，引导数字经济重点企业做好内部数据治理、数据分级分类和个人信息保护。”
来源：北京城市副中心报
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