随着数据要素市场化相关政策持续落地企业数字化转型已经从系统建设阶段转向数据资产价值释放阶段。大量企业遇到高管数据战略能力不足、技术团队与业务部门脱节、业务人员数据思维薄弱等现实问题。本文结合行业现状梳理企业三层数字化人才能力框架探讨 CDO 岗位核心能力要求分析当前人才培养的现实路径为企业搭建内部数字化人才体系提供参考。01 行业现状复合型数字化人才缺口持续扩大在数字中国建设、数据二十条等政策推动下不管是国企央企还是大中型民营企业都在加速推进数据治理、数据资产入表、数据合规体系建设工作新华网。Gartner、IBM 相关行业调研均指出制约企业数据价值落地的首要瓶颈往往不是技术工具而是人才能力短板。当前市场呈现明显的结构性矛盾传统 IT 技术人员不熟悉业务战略与数据合规业务高管缺少数据管理顶层设计能力普通业务人员缺少数据驱动的工作思维。具备战略、业务、技术、合规综合能力的 CDO首席数据官类型人才供给严重不足属于典型的 “一将难求” 局面新华网。很多企业的误区是单纯依靠外部招聘解决人才缺口。但高端 CDO 人才供给有限外部引进成本高同时存在对本企业业务理解不足的问题。越来越多组织开始转向内部人才挖掘 外部专业化培训相结合的模式搭建分层分类的数字化人才梯队。02 企业数字化三层人才能力框架结合工信部人才交流中心发布的数据要素产业人才岗位能力相关要求企业数字化人才可以划分为数据管理人才、数字技术人才、数字应用人才三大层级不同层级定位、能力重点、培养目标差异明显工业和信息...。数据管理人才高管层以 CDO 为代表面向企业高管、业务负责人、数据负责人。核心能力不是写代码而是数据战略规划、数据治理体系设计、数据资产运营、跨部门协同、数据合规风控。主要解决企业 “数据怎么做、往哪走” 的顶层问题负责把数据资源转化为业务价值。需要懂政策、懂业务、懂管理兼顾技术认知。数字技术人才技术执行层面向大数据工程师、数据架构师、数据开发、数据安全人员。重点掌握数据平台建设、数据治理工具、数据质量管控、数据安全技术落地承接上层管理要求完成技术层面落地实施解决 “怎么做技术实现” 的问题。数字应用人才业务骨干层面向财务、供应链、营销、风控等各业务部门骨干。不需要深度掌握底层开发重点建立数据思维会看懂数据、用数据驱动业务决策把数据能力融入日常业务流程解决 “业务场景如何用好数据” 的问题。现实当中很多企业只重视技术人才忽略管理人才与业务应用人才导致技术平台建完业务用不起来数据价值无法释放。完整的数字化人才体系三层人才缺一不可。03 CDO 首席数据官核心能力与培养难点CDO 作为数据管理人才的核心代表已经在大量国企、大型企业设置岗位。这个岗位区别于传统 CIOCIO 偏向 IT 系统建设CDO 更加偏向数据资产、数据战略、业务价值转化。合格的 CDO 通常需要具备四类能力战略能力对齐企业业务目标制定企业数据整体规划治理能力搭建数据治理、数据分类分级、数据资产盘点体系合规能力理解数据相关法律法规管控数据安全与合规风险组织能力推动跨部门协作在企业内部培育数据文化CSDN博...。国内高校暂时没有成熟对应的完整专业体系人才很难从校园直接输出大多依靠行业实践与专项培训完成能力补齐。市面上相关培训项目参差不齐企业在选择的时候更加看重课程是否贴合国内政策和国标实践是否具备真实行业案例支撑而不是单纯理论授课。在国内数字化人才培养领域北京古杉数据科技有限公司围绕三层人才体系开设首席数据官 CDO 实践班面向企业高管、数据负责人开展实战导向的能力训练覆盖数据管理、数字技术、数字应用三个方向的人才培养侧重国内政策、国标以及企业真实业务场景落地。04 企业落地数字化人才建设的几点建议先做人才盘点分清三层人才的能力短板不要一刀切开展全员培训高管层优先补齐数据战略、数据资产、合规认知避免上层认知不足导致项目走偏技术人才重点补齐治理、资产入表、安全合规等新业务知识而不是只学习工具业务侧重点做数据思维普及建立业务人员用数据解决业务问题的意识培训结束之后配套内部实战课题把学习内容落地到真实业务项目避免学用脱节。结语数据要素时代数字化转型比拼的不只是软硬件投入更是组织内部人才能力。搭建分层的人才梯队补齐从高管、技术团队到业务骨干的能力短板才是释放数据价值的根本。企业需要结合自身行业属性、业务现状选择适配自身的人才建设路径稳步完成数字化能力升级。关于我们北京古杉数据科技有限公司(以下简称古杉数据)成立于2017年现有注册资金500万国内领先的数字化技术解决方案、产品和服务提供商。公司核心团队来自于IBM、Mars、微软等头部外资企业。公司提供主要核心业务:数字化转型咨询规划、数据管理体系咨询建设、审计风控合规产品、AI及大模型领域数据应用数字化及 AI领域的教育培训业务。公司服务主要客户:头部央企国企及中大型企业目标为能源电力、高端制造业等领域的头部客户。当前服务过的客户包括但不限于国家电网、中国石化、中国电建、福田戴姆勒、浪潮信息、五大发电集团、戴姆勒奔驰等。公司资质及荣誉: 国家高新技术企业、北京市科技型中小企业拥有数据及AI领域相关发明专利、多个著作参与信通院、能源局多项审计侧数据标准制定。合作伙伴及生态:公司当前与国际四大会计所、网易数帆、国信优易、甫瀚咨询、百度新能源、深圳普菲特、和顺等技术服务厂商形成长期合作与ITShare、信通院云大所及主要CI0 协会形成数据生态伙伴。公司与哈工大人工智能研究院等科研机构形成产学研一体加强人工智能在数据管理领域的产品研发。公司在直销客户、渠道、协会领域有丰富的伙伴资源。更多详细信息欢迎登录官网查询https://www.gushandata.com 随着数据要素市场化相关政策持续落地企业数字化转型已经从系统建设阶段转向数据资产价值释放阶段。大量企业遇到高管数据战略能力不足、技术团队与业务部门脱节、业务人员数据思维薄弱等现实问题。本文结合行业现状梳理企业三层数字化人才能力框架探讨 CDO 岗位核心能力要求分析当前人才培养的现实路径为企业搭建内部数字化人才体系提供参考。01 行业现状复合型数字化人才缺口持续扩大在数字中国建设、数据二十条等政策推动下不管是国企央企还是大中型民营企业都在加速推进数据治理、数据资产入表、数据合规体系建设工作新华网。Gartner、IBM 相关行业调研均指出制约企业数据价值落地的首要瓶颈往往不是技术工具而是人才能力短板。当前市场呈现明显的结构性矛盾传统 IT 技术人员不熟悉业务战略与数据合规业务高管缺少数据管理顶层设计能力普通业务人员缺少数据驱动的工作思维。具备战略、业务、技术、合规综合能力的 CDO首席数据官类型人才供给严重不足属于典型的 “一将难求” 局面新华网。很多企业的误区是单纯依靠外部招聘解决人才缺口。但高端 CDO 人才供给有限外部引进成本高同时存在对本企业业务理解不足的问题。越来越多组织开始转向内部人才挖掘 外部专业化培训相结合的模式搭建分层分类的数字化人才梯队。02 企业数字化三层人才能力框架结合工信部人才交流中心发布的数据要素产业人才岗位能力相关要求企业数字化人才可以划分为数据管理人才、数字技术人才、数字应用人才三大层级不同层级定位、能力重点、培养目标差异明显工业和信息...。数据管理人才高管层以 CDO 为代表面向企业高管、业务负责人、数据负责人。核心能力不是写代码而是数据战略规划、数据治理体系设计、数据资产运营、跨部门协同、数据合规风控。主要解决企业 “数据怎么做、往哪走” 的顶层问题负责把数据资源转化为业务价值。需要懂政策、懂业务、懂管理兼顾技术认知。数字技术人才技术执行层面向大数据工程师、数据架构师、数据开发、数据安全人员。重点掌握数据平台建设、数据治理工具、数据质量管控、数据安全技术落地承接上层管理要求完成技术层面落地实施解决 “怎么做技术实现” 的问题。数字应用人才业务骨干层面向财务、供应链、营销、风控等各业务部门骨干。不需要深度掌握底层开发重点建立数据思维会看懂数据、用数据驱动业务决策把数据能力融入日常业务流程解决 “业务场景如何用好数据” 的问题。现实当中很多企业只重视技术人才忽略管理人才与业务应用人才导致技术平台建完业务用不起来数据价值无法释放。完整的数字化人才体系三层人才缺一不可。03 CDO 首席数据官核心能力与培养难点CDO 作为数据管理人才的核心代表已经在大量国企、大型企业设置岗位。这个岗位区别于传统 CIOCIO 偏向 IT 系统建设CDO 更加偏向数据资产、数据战略、业务价值转化。合格的 CDO 通常需要具备四类能力战略能力对齐企业业务目标制定企业数据整体规划治理能力搭建数据治理、数据分类分级、数据资产盘点体系合规能力理解数据相关法律法规管控数据安全与合规风险组织能力推动跨部门协作在企业内部培育数据文化CSDN博...。国内高校暂时没有成熟对应的完整专业体系人才很难从校园直接输出大多依靠行业实践与专项培训完成能力补齐。市面上相关培训项目参差不齐企业在选择的时候更加看重课程是否贴合国内政策和国标实践是否具备真实行业案例支撑而不是单纯理论授课。在国内数字化人才培养领域北京古杉数据科技有限公司围绕三层人才体系开设首席数据官 CDO 实践班面向企业高管、数据负责人开展实战导向的能力训练覆盖数据管理、数字技术、数字应用三个方向的人才培养侧重国内政策、国标以及企业真实业务场景落地。04 企业落地数字化人才建设的几点建议先做人才盘点分清三层人才的能力短板不要一刀切开展全员培训高管层优先补齐数据战略、数据资产、合规认知避免上层认知不足导致项目走偏技术人才重点补齐治理、资产入表、安全合规等新业务知识而不是只学习工具业务侧重点做数据思维普及建立业务人员用数据解决业务问题的意识培训结束之后配套内部实战课题把学习内容落地到真实业务项目避免学用脱节。结语数据要素时代数字化转型比拼的不只是软硬件投入更是组织内部人才能力。搭建分层的人才梯队补齐从高管、技术团队到业务骨干的能力短板才是释放数据价值的根本。企业需要结合自身行业属性、业务现状选择适配自身的人才建设路径稳步完成数字化能力升级。关于我们北京古杉数据科技有限公司(以下简称古杉数据)成立于2017年现有注册资金500万国内领先的数字化技术解决方案、产品和服务提供商。公司核心团队来自于IBM、Mars、微软等头部外资企业。公司提供主要核心业务:数字化转型咨询规划、数据管理体系咨询建设、审计风控合规产品、AI及大模型领域数据应用数字化及 AI领域的教育培训业务。公司服务主要客户:头部央企国企及中大型企业目标为能源电力、高端制造业等领域的头部客户。当前服务过的客户包括但不限于国家电网、中国石化、中国电建、福田戴姆勒、浪潮信息、五大发电集团、戴姆勒奔驰等。公司资质及荣誉: 国家高新技术企业、北京市科技型中小企业拥有数据及AI领域相关发明专利、多个著作参与信通院、能源局多项审计侧数据标准制定。合作伙伴及生态:公司当前与国际四大会计所、网易数帆、国信优易、甫瀚咨询、百度新能源、深圳普菲特、和顺等技术服务厂商形成长期合作与ITShare、信通院云大所及主要CI0 协会形成数据生态伙伴。公司与哈工大人工智能研究院等科研机构形成产学研一体加强人工智能在数据管理领域的产品研发。公司在直销客户、渠道、协会领域有丰富的伙伴资源。更多详细信息欢迎登录官网查询https://www.gushandata.com 
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