本報記者 曹政

發明各種計數符號的古人預想不到，枯燥的數字“碰撞”到一起也能賺錢做生意，甚至形成了改變人類生產生活方式的“數字經濟”。

但要想點“數”成金，關鍵得找到懂其中門道的人。數字經濟時代催生全新的人才需求，北京各大企業誕生了一批“數據官”，政府層面也開始培育更全能的首席數據官。他們肩負的擔子不小——傳統行業數字化轉型，新興產業尋找機遇，都需要這些“數據官”把脈、探路。

(資料圖)

數據“工廠”催生“數據官”

“數據要分級，人臉、車牌信息都要脫敏處理……”海天瑞聲公司的會議室里，首席數據官李科帶著研發、商務、法務等不同部門的骨干，為一批新鮮出爐的數據把關。

高端舒適的寫字樓如同一座數據工廠，采集到的原始數據是原材料，加工處理過程依靠智能算法，最終的產品就是高品質、結構化數據。

李科手里的這批數據與在北京上路的自動駕駛汽車息息相關。在無人操控的汽車眼中，路上的行人、車輛、路牌，甚至是花草樹木，都只是一條條數據。這座“工廠”所做的，就是用人工智能算法對真實場景里采集到的數據轉寫、標注，變成自動駕駛汽車“看”得懂的數據產品。

北京數字經濟核心產業新設企業年均增加1萬家。很多企業里，數據已成為重要生產要素，誰掌握了數據，誰就掌握了主動權。但大數據時代，數據量大、種類多、流程復雜，且涉及廣泛的法律和信息安全等問題。

解決這些問題，關鍵還得靠人。數字經濟帶來了全新的生產模式和技術，在跟數據打交道的日子里，也催生出像李科這樣的“數據官”。

2017年，身為公司副總經理的李科添了“數據官”的新身份。“為客戶提供綜合性數據服務時，需要滿足越來越多的規范。”接到了訂單，李科會在項目啟動前，召集團隊骨干一起把關數據合規。每次討論時，大家充分表達自己的意見，他再從企業的戰略發展角度做決策。

點“數”成金為企業賦能

“對大量零售門店里積累下的交易記錄進行分析，便能清楚知道不同商品最合適擺放的位置。開業前拿著一張生成好的線上陳列圖就能輕松搞定布局。如果天氣變化，這張圖也會及時調整。”多點DMALL數字零售研究院院長張先振也是一位“數據官”。依靠這個“奧秘”，他們已助力北京、廣州等多地大批線下零售門店數字化轉型。

“數據官”何以點“數”成金？數字經濟的一大魅力正是賦能傳統行業。“公司里60%以上的員工都是研發人員，大部分人的工作都與數據、數字技術等息息相關，所以才能拿得出數字化轉型方案。”張先振說。

以他們參與的某知名連鎖品牌的1500家便利店轉型為例，員工們告別過去手工盤點、紙筆記錄的傳統工作模式，改用數字化系統，訂貨與盤點效率提升了35%，工作人員平均工作時長縮短2小時，單日外賣訂單數增加超過300%。不僅如此，有些門店數字化轉型后，商品品類精減、賣場面積減少，而銷售額不降反升，這也是數字化精準選品帶來的人貨場高度匹配。

具備交叉背景的“全能型選手”

“不能光懂技術，還要懂市場、懂法律。”當數據業務越來越復雜，李科深感“數據官”各管一攤兒還不夠。具備這些交叉背景的數據人才很難從校園招聘、社會招聘途徑找到。他團隊里的骨干，過去都是一個領域的專才，經過這幾年的培養，在不同領域也都有了積累。

北京的人工智能企業數量位列全國第一。其中大量企業每天都會產生和運用數據，隨著數據規模越來越大，這些數據資源如何為企業所用，數據官除了要在市場、技術、法律等方面有所長，還得有戰略眼光。

如果把這些技能都集合在一個人身上，就產生了“首席數據官”。前不久，市經信局舉行全國首批企業首席數據官素養能力培訓班，為抖音、華為、百度、阿里、京東、美團、小米等百家企業高級管理人員授課，培育企業的首席數據官。

“最初沒想到培訓班規模這么大，籌備時不斷有企業來咨詢報名，名額也就不斷增加。”市經信局大數據應用與產業處處長唐建國感嘆，數據是數字經濟的核心生產資料，人才是數字經濟的第一資源，企業對“數據官”的需求格外大。“北京將推動完善首席數據官制度，加速企業首席數據官人才隊伍培養，引導數字經濟重點企業做好內部數據治理、數據分級分類和個人信息保護。”

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