不要错过数据，否则就会错过这个时代

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，也更加深入的渗透到各行各业；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年底国家大数据局的成立，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，国家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。

国务院设立国家大数据局的意义在于，说明国家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，亦被视作国家基础性战略性资源。国家网信办发布的《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？

3、业务人员普遍认为数据治理是IT部门的事，如何统一认知？

4、缺乏数据治理组织和专业的人才，如何建立数据组织体系保障？

5、数据质量堪忧、数据标准不一，如何进行数据指标建设？

6、……

中国电子信息产业发展研究院院长张立指出，工业经济转向数字经济的过程中“不愿、不敢、不会”等问题突出，其根本原因在于社会整体数据意识和数字技能欠缺，看不到数据价值或者不具备数据价值变现能力，难以打破传统的思维定式，难以实现数字认知和能力的跃迁，国家数据局承载厚望。

作者：同道说，微信公众号：同道说

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