不要错过数据，否则就会错过这个时代

理想主义者 04-07 233

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摘要： 剧本随着信息化的发展数据是数字经济发展的关键生产要素数据专业人才尤为可贵为什么说我们要重视数据有哪几方面的考虑本文对此进行总结希望对你有所帮助历史的车轮滚滚向前唯有顺势而为才能在历...

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随着信息化的发展，数据是数字经济发展的关键生产要素，数据专业人才尤为可贵。为什么说我们要重视数据，有哪几方面的考虑？本文对此进行总结，希望对你有所帮助。

历史的车轮滚滚向前，唯有顺势而为，才能在历史前进的逻辑中发展。所以很多时候，选择大于努力，在一个上升的电梯里，哪怕蹲着躺着，态势也会越来越高。而在一个下降的电梯里，就算向上跳，也在不断的下降。

但是如何才能做出正确的选择，其实还是自己的认知。做出选择往往意味着要跳出舒适圈，所以选择加努力才是真正的王道。

一句题外话，也很有道理，命好也是核心竞争力。

研究生毕业至今工作17年，回顾一下过往经历，几次转型基本都都踩在了风口上（从2008年金融危机的时候在500强央企，到经历房地产黄金10年的前半程、到移动互联网、到区块链、到目前的数字化服务），其实每一次跨越，都是一次淬火历练，跳出舒适圈的感觉，跳过的人才明白。

先下结论，后面的一个阶段，我占数据方向。

4年前写的第一篇公众号，预测未来科技的发展趋势，其中提到了ABCD+5G，目前看来大趋势还是很准确的。A（AI）随着大模型的兴起，又开始新一轮浪潮；B（BlockChain区块链）比特币今年创出了新高，比特币ETF在美国获批并开始交易；C（Cloud Computing云计算）随着近年来各大云计算厂家的大幅降价，也更加深入的*到各行各业；5G也已经大规模普及；D（Data数据），也就是下面重点提到的相关内容。

如果感兴趣，可以阅读一下当年我写的文章，2020，SOS，既然不能选择，那便一路向前。

一、时代的趋势，顺势而为

信息化开展了三十多年，沉淀了海量的信息。这些信息都是有价值的，是可以转化为数据资产的。近年已经有多家公司通过数据资产实现成功融资，数据真正成为了公司的资产。加之现在机器学习、大模型的火热，也和数据有非常密切的关系，数据行业未来充满想象和希望。

2023年底大数据局的成立，加之2024年新质生产力的重点提出，数据是这个时代的趋势，与趋势共舞，收获无穷。

2023年10月25日，数据局正式挂牌成立。数据作为新的生产要素的重要性又一次被体现。

国务院设立大数据局的意义在于，说明就是要强推数据要素，这就是当前最主要的产业趋势。数据要素市场建设从零到一，投资价值极大。

数据是数字经济发展的关键生产要素，亦被视作基础性战略性资源。网信办发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年中国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，全球占比达10.5%，位居世界第二。

根据财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，2024年1月1日起，企业数据可作为无形资产或存货被纳入财务报表。这意味着企业的数据价值被认可，有助于企业更清楚地认识到数据资产的重要性，激发企业对数据进行深度开发利用的积极性。

在此背景下，通过“可信数据要素基础设施+数据治理+数据权属确认+数据评估+资产入表”的企业数据资产化的5步法方案，助力企业最终实现数据资源的资产化，有效促进数据交易市场的繁荣。

当前，我国大数据产业规模高速增长，创新能力不断增强，生态体系持续优化，数据领域投融资金额多年来总体呈现上升趋势，市场前景广受认可。数据专业人才发展前景非常广阔！

二、事业的机遇，开启第二曲线

在这个行业没有35岁的危机，没有4050的焦虑。在ToB领域，越有经验越好开展工作，也越能将经验放大并助力业务发展。技术工作更多的是模型层面的构建，Kimball的维度建模30年经久不衰，当然也有大数据方面的技术开发，但在ToB端，也没有互联网那么卷。

进入数据行业是不分年龄、不分行业、不分背景的，何时用何种身份进入都是一个好的时机。

如果刚毕业就开始进入数据行业，可以从技术入手，占得技术先机，如果有计算机基础做一些算法和大数据方向的发展，能有广阔的前景，并建立自己的技术护城河。

如果工作一段时间以后进入数据行业，可以借助之前积累的业务经验，更容易的去理解数据和指标，更方便的与业务以及公司的战略去结合，去从公司价值链的角度介入公司的数字化转型，进行数据资产的梳理。

进入数据行业甚至可以没有计算机背景，我之前合作的一位华为资深数据专家，他曾经是采购部的负责人，随着公司开展数字化转型，他以业务专家的身份介入，加之和咨询以及技术团队一起共事中总结的经验，在退休之后，成功转型为数据咨询专家，开启事业的第二曲线。

所以业务同学可以转数据分析（有业务经验优势，懂指标、懂运营、懂数据域的划分）、业务系统的开发同学（Java等）可以转数据开发（懂业务、更了解数据源、技术也基本相通）、业务项目经理可以转数据项目经理、CTO可以转CDO，数据这个行业真的是海纳百川。当然各行各业的同学的转型，也需要一定的学习，数据行业也有自己的方法论和相关工具，跳出舒适圈的感觉，大家此时可以体会一下，先酸后爽的感觉。

一句题外话，大家可能认为华为的数字化转型，是自己做的，因为毕竟有那么多IT工程师。但实际上HW的数字化转型经过了十多年，花了几百亿，才真正实现了数字化转型。HW的数字化建设是IBM来做的，后期IBM撤场之后，HW持续建设和运维，这个阶段他们还是花了大价钱找IBM以及埃森哲作为咨询。

雷军曾说过，这个世界上99%的事情都有标准答案，找个会的人问问，事半功倍。HW也认为咨询费虽然高，但这也是最便宜的方式，如果自己闷头干，几百人、上千人干一两年之后，发现方向干错了，这时候，时间的损失、战略的损失，才是更巨大的。

三、不要错过数据，机会来自挑战

在中国数据的发展刚刚起步，有广阔的前景和机会。在做软件服务这些年，和众多的500强企业包括央国企、政府、军工、民企等合作，大家最近都有了强烈的数据意识，寄希望于数据可以成为资产，可以指导运营，可以辅助决策，可以像石油一样源源不断的提炼出价值，最终实现数据资产入表。

但是接触了这么多千亿级别的企业，建立了数据组织、数据仓库、数据中台、数据规划的少之又少，用的最多的是局限在某个业务领域的报表，甚至还有很多没有实现所有业务数据的打通。

有些企业开始着手于数据规划，数字化转型，甚至开始考虑数据资产入表，但是过程中，也是各种……

中国的数据发展并不完美，应该说，问题还不少。但是，如果我们看清趋势后，往往问题越多，代表机会越大；越是不完美，越是未来可期。

不要错过数据，就像不要错过这个时代。

从前往后看，看到的都是困难，从后往前看看，看到的都是机会。以终为始。

机会和挑战并存，以下问题是需要考虑的：

1、数字化浪潮下，如何满足企业的咨询需求？

2、对数据治理的业务价值认识不足，如何培养公司的数据意识？