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清华大学数据科学研究院与清华大数据产业联合会联合推荐。清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜,阿里巴巴集团副总裁车品觉,大数据标准资深专家杨瑛联合作序。
首席数据官(Chief Data Officer,CDO)一职兴起于大数据时代,特别是阿里巴巴集团于2012年7月设置首席数据官之后,中国大型企业也陆续设置CDO,以求在企业和战略层面对企业数据资产进行顶层规划和全面治理,实践基于数据资产的商业模式创新。本书主要面向企业高管(董事长、CEO、CFO、CIO)、IT总监、IT经理,以及广大IT从业者和大数据从业者。
本书不仅提出“组织必须任命专人进行数据管理”,更提出了 CDO的工作职责及需要具备的能力,让我们看到了美国在这个问题上的深思熟虑,同时本书更是让中国的企业意识到未来CDO的必要和魅力,从而早日领略数据 成就战略之美。本书以从事数据工作的代表角色为主线,分析了数据技术、数据资产、数据治理等专业化的发展趋势,研究提出了数据与业务、技术相分离,数据的广泛交互性等自有特征,在推动信息化发展,推动拥有数据、掌握数据、挖掘价值等探索方面具有重大的意义。
置身于大数据风暴中,企业看到了新的机会,同时也遇到了前所未有的挑战。要想充分发挥大数据的价值,其中一个关键的问题就是这么多数据谁来统筹,谁来规划,谁来管理?数据还属于传统的IT部门吗?还是由CIO来统一管理吗?跟所有需要首席官的岗位一样,企业中的数据岗位也需要组织任命一个具备专业的数据知识并对数据拥有高决策权的人——CDO(ChiefDataOfficer)来帮助公司制定数据战略、管理数据资产、建设数据队伍。
其实,CDO这个角色在美国很多知名的大公司中早就存在,如雅虎和花旗银行。但在国内,我们还很少听到这个称呼,有的通常是CIO。但CIO就是CDO吗?如本书所说,CIO只保证了信息的技术,却是数据的“外行”,无法为数据价值的充分发挥带来新的思考。
那么什么是CDO呢?CDO是大数据如何收集、如何管理、如何应用的总导演,他需要为公司所有的大数据收集、管理、分析、应用、安全等多个领域建立标准、设立方案并给出发展趋势。
至于CDO的职责,我非常赞同本书提出的观点,即CDO必须专注数据管理,不断提升数据管理的成熟度。同时,CDO还需致力于做到以下几点:首席数据官实战
重铸高管团队,充分利用有价值资产
推荐序二首先,作为CDO,他必须能够充分理解数据的准备和分析算法的原理。我们应当知道算法没有完美的方案,更多情况是在成本与收益之间不断寻找改善的方向和机会。同样,数据也会因为商业变革和技术的创新而不断改变它的结构、数量和维度,这都会给算法应用带来新的挑战和机遇。
其次,CDO作为数据“存通用”的总管需要懂得选择合适的数据技术、工具、人才及工作流程去优化整个数据价值链,包括数据收集、存储、分类、刷新、识别、关联、挖掘、决策、行动、反馈。更难的是在这样一个闭环的过程中,以上各个步骤都会互相影响,尤其关键的是上述整个流程框架并非是静态的,所以CDO需要在互联网的数据高速流转中瞬间调节适应。而且,整个数据内外流程的打通需要一个良好的策略:时刻明白自己现在有什么数据、缺少什么数据、可以放弃什么数据以及有没有一张能应对未来的数据地图。
以上要求已经非常严格,但再进一步,重要的也容易被忽略的能力是:CDO必须要懂得把各种复杂的技术语言翻译为“人话”,让管理层能听得明白。同时,CDO又必须能够快速理解多方部门的需求,并准确地转化分解成对技术的要求。作为CDO,你需要用业务语言与对方沟通,需要通过实践经验从数据分析中洞察规律,以故事的方式深入浅出,简单易懂地解释给不同部门。
可以说CDO是个公司内的大数据“乐团”总指挥,要从数据音符里看到他人看不到的旋律,让数据通过联结和“协奏”产生共鸣,从而达到非常好的商业结果。CDO的指挥是一个复杂而又和谐的过程:既不是只让数据人自娱自乐,也不能为了短期利益而忽略数据技术的沉淀。
总而言之,公司需要一个人全心致力于数据资产,通盘管理所有数据,这样才能真正发挥数据资产的价值。
Peter Aiken被公认为世界十大数据管理专家之一,为超过500家企业和政府机构提供数据管理服务,与美国国防部、德意志银行、诺基亚、富国银行、弗吉尼亚州政府等机构有多年深度合作。Peter是国际数据管理协会(DAMA International)主席,自1993年以来是弗吉尼亚州立联邦大学商学院信息系统系成员,并与该大学共同创立Data Blueprint数据管理咨询公司。
Michael Gorman已有45年IT行业经验,自1978年以来担任ANSI/INCITS数据库语言技术委员会秘书和所有SQL标准的共同作者。Gorman曾就职于System Development公司,与MITRE和林肯实验室共同发明了数据管理。他将数据库系统引入到陆军、海军、空军、环保署、住房和城市发展部、商务部及许多州政府和地方政府,并为财富100强的企业提供数据管理咨询服务。Gorman出版了许多数据管理等领域的专著,并定期在The Data Administration Newsletter上发表文章,同时在大学、DAMA分会和国际论坛任教。
第2章正视现状: 高管层不是数据内行4
2.1本章概述4
2.2谁是数据领导4
2.3首席领导们(Chief Officers)7
2.4CIO广泛的技术关注8
2.5CIO的任职准备——对统一的职位资质达成共识13
2.6迄今为止,CIO的数据职能面临哪些挑战16
2.7本章总结17
第3章发展组织的数据利用能力18
3.1本章概述18
3.2设计数据利用,获取数据优势20
3.3构建数据架构23
...
5.3“做什么”——CDO应该做什么及主要挑战60
5.3.1CDO的职责范围60
5.3.2使数据管理独立于IT开发61
5.3.3保持专注于数据: 这是全职工作66
5.3.4提升组织的数据管理成熟度67
5.3.5CDO岗位描述69
5.4CDO或许是暂时的工作职责72
5.5总结72
第6章总结和建议74
参考文献77
推荐序二置身于大数据风暴中,企业看到了新的机会,同时也遇到了前所未有的挑战。要想充分发挥大数据的价值,其中一个最关键的问题就是这么多数据谁来统筹,谁来规划,谁来管理?数据还属于传统的IT部门吗?还是由CIO来统一管理吗?跟所有需要首席官的岗位一样,企业中的数据岗位也需要组织任命一个具备最专业的数据知识并对数据拥有最高决策权的人——CDO( Chief Data Officer)来帮助公司制定数据战略、管理数据资产、建设数据队伍。
其实,CDO这个角色在美国很多知名的大公司中早就存在,如雅虎和花旗银行。但在国内,我们还很少听到这个称呼,有的通常是CIO。但CIO就是CDO吗?如本书所说,CIO只保证了信息的技术,却是数据的“外行”,无法为数据价值的充分发挥带来新的思考。
那么什么是CDO呢?CDO是大数据如何收集、如何管理、如何应用的总导演,他需要为公司所有的大数据收集、管理、分析、应用、安全等多个领域建立标准、设立方案并给出发展趋势。
至于 CDO的职责,我非常赞同本书提出的观点,即CDO必须专注数据管理,不断提升数据管理的成熟度。同时,CDO还需致力于做到以下几点: 首席数据官实战
重铸高管团队,充分利用最有价值资产
推荐序二首先,作为CDO,他必须能够充分理解数据的准备和分析算法的原理。我们应当知道算法没有完美的方案,更多情况是在成本与收益之间不断寻找改善的方向和机会。同样,数据也会因为商业变革和技术的创新而不断改变它的结构、数量和维度,这都会给算法应用带来新的挑战和机遇。
其次,CDO作为数据“存通用”的总管需要懂得选择合适的数据技术、工具、人才及工作流程去优化整个数据价值链,包括数据收集、存储、分类、刷新、识别、关联、挖掘、决策、行动、反馈。更难的是在这样一个闭环的过程中,以上各个步骤都会互相影响,尤其关键的是上述整个流程框架并非是静态的,所以CDO需要在互联网的数据高速流转中瞬间调节适应。而且,整个数据内外流程的打通需要一个良好的策略: 时刻明白自己现在有什么数据、缺少什么数据、可以放弃什么数据以及有没有一张能应对未来的数据地图。
以上要求已经非常严格,但再进一步,最重要的也容易被忽略的能力是: CDO必须要懂得把各种复杂的技术语言翻译为“人话”,让管理层能听得明白。同时,CDO又必须能够快速理解多方部门的需求,并准确地转化分解成对技术的要求。作为CDO,你需要用业务语言与对方沟通,需要通过实践经验从数据分析中洞察规律,以故事的方式深入浅出,简单易懂地解释给不同部门。
可以说CDO是个公司内的大数据“乐团”总指挥,要从数据音符里看到他人看不到的旋律,让数据通过联结和“协奏”产生共鸣,从而达到最佳商业结果。CDO的指挥是一个复杂而又和谐的过程: 既不是只让数据人自娱自乐,也不能为了短期利益而忽略数据技术的沉淀。
总而言之,公司需要一个人全心致力于数据资产,通盘管理所有数据,这样才能真正发挥数据资产的价值。《首席数据官实战: 重铸高管团队,充分利用最有价值资产》一书不仅提出“组织必须任命专人进行数据管理”,更提出了CDO的工作职责及需要具备的能力,让我们看到了美国在这个问题上的深思熟虑,同时本书更是让中国的企业意识到未来CDO的必要和魅力,从而早日领略数据成就战略之美。
阿里巴巴集团副总裁、大数据委员会会长
中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉
〖1〗推荐序三在浩渺的历史长河中,发展与变化是永恒的主题。以摩尔定律为代表的指数型增长恍如昨夜梦境,新的创新发展浪潮已悄然临近。探索实践信息社会的步伐纷繁而华丽,在一片技术、应用、模式的革新热潮下,一批执着于信息本身的群体正热情洋溢地实践着数据管理的新篇章。
以技术创新为视角,数据库致力于为业务信息系统保存、查询数据,数据仓库致力于数据分析、决策支持来组织存储数据,大数据则关注开源架构、分布式存储与并行计算能力,探寻深藏的内在关系与发展规律。
以组织行为为视角,互联网跨越空间界限,通过网络、网页、微博、微信等将社会角色和行为活动映射到虚拟空间,基于互联互通网络的数据间建立关系、相互联接,发现规律、构建知识。以互联网发展为代表的信息社会实践,扁平化、无中心、广泛参与等特征逐渐显现,对于社会要素的组织和权责划分、认定提出了新的需求。
以法律制度为视角,数据开放、数据说话代表着在制度体系设计中对于信息本身的接纳,相关行为的认定,以及相关利益的权衡。在信息社会发展背景下,与数据相关的行为跨越了传统的学科分类,从单纯的技术走向架构设计,从软件开源走向数据开放,涉及到了数据来源、数据性质、过去和未来使用者、提供者等相关群体,涉及到了物理世界、虚拟世界以及社会发展等的内生动力。
首席数据官实战
重铸高管团队,充分利用最有价值资产
推荐序三本书以从事数据工作的代表角色为主线,分析了数据技术、数据资产、数据治理等专业化的发展趋势,研究提出了数据与业务、技术相分离,数据的广泛交互性等自有特征,在推动信息化发展,推动拥有数据、掌握数据、挖掘价值等探索方面具有重大的意义。
希望此书的翻译出版能够带来更多的从业精英们关注数据、发现规律,推动数据领域的技术创新,制度创新,使得数据作为推动社会进步力量之一,在实践中发挥更大的作用。
| Brand | Jingdong book |
| Brand Origin | China |
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