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隨著信息化的發展，數據是數字經濟發展的關鍵生產要素，數據專業人才尤為可貴。為什么說我們要重視數據，有哪幾方面的考慮？本文對此進行總結，希望對你有所幫助。

歷史的車輪滾滾向前，唯有順勢而為，才能在歷史前進的邏輯中發展。所以很多時候，選擇大于努力，在一個上升的電梯里，哪怕蹲著躺著，態勢也會越來越高。而在一個下降的電梯里，就算向上跳，也在不斷的下降。

但是如何才能做出正確的選擇，其實還是自己的認知。做出選擇往往意味著要跳出舒適圈，所以選擇加努力才是真正的王道。

一句題外話，也很有道理，命好也是核心競爭力。

研究生畢業至今工作17年，回顧一下過往經歷，幾次轉型基本都都踩在了風口上（從2008年金融危機的時候在500強央企，到經歷房地產黃金10年的前半程、到移動互聯網、到區塊鏈、到目前的數字化服務），其實每一次跨越，都是一次淬火歷練，跳出舒適圈的感覺，跳過的人才明白。

先下結論，后面的一個階段，我占數據方向。

4年前寫的第一篇公眾號，預測未來科技的發展趨勢，其中提到了ABCD+5G，目前看來大趨勢還是很準確的。A（AI）隨著大模型的興起，又開始新一輪浪潮；B（BlockChain區塊鏈）比特幣今年創出了新高，比特幣ETF在美國獲批并開始交易；C（Cloud Computing云計算）隨著近年來各大云計算廠家的大幅降價，也更加深入的滲透到各行各業；5G也已經大規模普及；D（Data數據），也就是下面重點提到的相關內容。

如果感興趣，可以閱讀一下當年我寫的文章，2020，SOS，既然不能選擇，那便一路向前。

一、時代的趨勢，順勢而為

信息化開展了三十多年，沉淀了海量的信息。這些信息都是有價值的，是可以轉化為數據資產的。近年已經有多家公司通過數據資產實現成功融資，數據真正成為了公司的資產。加之現在機器學習、大模型的火熱，也和數據有非常密切的關系，數據行業未來充滿想象和希望。

2023年底國家大數據局的成立，加之2024年新質生產力的重點提出，數據是這個時代的趨勢，與趨勢共舞，收獲無窮。

2023年10月25日，國家數據局正式掛牌成立。數據作為新的生產要素的重要性又一次被體現。

國務院設立國家大數據局的意義在于，說明國家就是要強推數據要素，這就是當前最主要的產業趨勢。數據要素市場建設從零到一，投資價值極大。

數據是數字經濟發展的關鍵生產要素，亦被視作國家基礎性戰略性資源。國家網信辦發布的《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年中國數據產量達8.1ZB，同比增長22.7%，全球占比達10.5%，位居世界第二。

根據財政部頒布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，2024年1月1日起，企業數據可作為無形資產或存貨被納入財務報表。這意味著企業的數據價值被認可，有助于企業更清楚地認識到數據資產的重要性，激發企業對數據進行深度開發利用的積極性。

在此背景下，通過“可信數據要素基礎設施+數據治理+數據權屬確認+數據評估+資產入表”的企業數據資產化的5步法方案，助力企業最終實現數據資源的資產化，有效促進數據交易市場的繁榮。

當前，我國大數據產業規模高速增長，創新能力不斷增強，生態體系持續優化，數據領域投融資金額多年來總體呈現上升趨勢，市場前景廣受認可。數據專業人才發展前景非常廣闊！

二、事業的機遇，開啟第二曲線

在這個行業沒有35歲的危機，沒有4050的焦慮。在ToB領域，越有經驗越好開展工作，也越能將經驗放大并助力業務發展。技術工作更多的是模型層面的構建，Kimball的維度建模30年經久不衰，當然也有大數據方面的技術開發，但在ToB端，也沒有互聯網那么卷。

進入數據行業是不分年齡、不分行業、不分背景的，何時用何種身份進入都是一個好的時機。

如果剛畢業就開始進入數據行業，可以從技術入手，占得技術先機，如果有計算機基礎做一些算法和大數據方向的發展，能有廣闊的前景，并建立自己的技術護城河。

如果工作一段時間以后進入數據行業，可以借助之前積累的業務經驗，更容易的去理解數據和指標，更方便的與業務以及公司的戰略去結合，去從公司價值鏈的角度介入公司的數字化轉型，進行數據資產的梳理。

進入數據行業甚至可以沒有計算機背景，我之前合作的一位華為資深數據專家，他曾經是采購部的負責人，隨著公司開展數字化轉型，他以業務專家的身份介入，加之和咨詢以及技術團隊一起共事中總結的經驗，在退休之后，成功轉型為數據咨詢專家，開啟事業的第二曲線。

所以業務同學可以轉數據分析（有業務經驗優勢，懂指標、懂運營、懂數據域的劃分）、業務系統的開發同學（Java等）可以轉數據開發（懂業務、更了解數據源、技術也基本相通）、業務項目經理可以轉數據項目經理、CTO可以轉CDO，數據這個行業真的是海納百川。當然各行各業的同學的轉型，也需要一定的學習，數據行業也有自己的方法論和相關工具，跳出舒適圈的感覺，大家此時可以體會一下，先酸后爽的感覺。

一句題外話，大家可能認為華為的數字化轉型，是自己做的，因為畢竟有那么多IT工程師。但實際上HW的數字化轉型經過了十多年，花了幾百億，才真正實現了數字化轉型。HW的數字化建設是IBM來做的，后期IBM撤場之后，HW持續建設和運維，這個階段他們還是花了大價錢找IBM以及埃森哲作為咨詢。

雷軍曾說過，這個世界上99%的事情都有標準答案，找個會的人問問，事半功倍。HW也認為咨詢費雖然高，但這也是最便宜的方式，如果自己悶頭干，幾百人、上千人干一兩年之后，發現方向干錯了，這時候，時間的損失、戰略的損失，才是更巨大的。

三、不要錯過數據，機會來自挑戰

在中國數據的發展剛剛起步，有廣闊的前景和機會。在做軟件服務這些年，和眾多的500強企業包括央國企、政府、軍工、民企等合作，大家最近都有了強烈的數據意識，寄希望于數據可以成為資產，可以指導運營，可以輔助決策，可以像石油一樣源源不斷的提煉出價值，最終實現數據資產入表。

但是接觸了這么多千億級別的企業，建立了數據組織、數據倉庫、數據中臺、數據規劃的少之又少，用的最多的是局限在某個業務領域的報表，甚至還有很多沒有實現所有業務數據的打通。

有些企業開始著手于數據規劃，數字化轉型，甚至開始考慮數據資產入表，但是過程中，也是各種……

中國的數據發展并不完美，應該說，問題還不少。但是，如果我們看清趨勢后，往往問題越多，代表機會越大；越是不完美，越是未來可期。

不要錯過數據，就像不要錯過這個時代。

從前往后看，看到的都是困難，從后往前看看，看到的都是機會。以終為始。

機會和挑戰并存，以下問題是需要考慮的：

1、數字化浪潮下，如何滿足企業的咨詢需求？

2、對數據治理的業務價值認識不足，如何培養公司的數據意識？

3、業務人員普遍認為數據治理是IT部門的事，如何統一認知？

4、缺乏數據治理組織和專業的人才，如何建立數據組織體系保障？

5、數據質量堪憂、數據標準不一，如何進行數據指標建設？

6、……

中國電子信息產業發展研究院院長張立指出，工業經濟轉向數字經濟的過程中“不愿、不敢、不會”等問題突出，其根本原因在于社會整體數據意識和數字技能欠缺，看不到數據價值或者不具備數據價值變現能力，難以打破傳統的思維定式，難以實現數字認知和能力的躍遷，國家數據局承載厚望。