河北
70多年来，伴随着信息革命和信息化的飞速发展，计算机数据量的急剧增长，数据利用和管理的重要性与日俱增，数据逐渐在信息化这个大舞台上扮演着越来越重要的角色。
早期，数据处理(dataprocessing)解决的是利用计算机技术对数据进行采集、存储、加工、转换和传输等的技术问题，目的在于将原始的、看似无序的和非结构化的数据，通过格式化的方法，关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情使其转换为结构化的数据，并存储于计算机系统之中，以便于数据的高效检索、管理和利用。其后，随着数据的不断增加和重要性的凸显，计算机中的数据管理(data management)和数据管治(dataadministration)成为焦点。前者解决的是对于计算机数据的存储、检索、控制的管理包括文件和数据库的接入、数据处理系统的管理等;后者关注的则是一个组织机构的计算机系统中所存储的数据、信息作为组织机构的资源的管理包括数据的分析、分类、维护流动、应用等。
进入21世纪以来，基于互联网的企业信息系统(企业内部网和外部网)的发展，企业数据的管理和管治更为复杂，不仅包含了企业内部的各种产品设计、生产、管理数据还包含了与企业外部运行环境和竞争环境相关的一切数据数据不仅要支撑企业的运行和管理，更要为企业对环境的把握和决策服务。在这样的背景下，企业数据治理(datagovernance)的概念，及其理论、方法和工具等应运而生，目的在于对企业所需数据的可获得性、相关性、可用性、整体性、安全性等，实现全面有效的管理，将数据作为企业的战略资产加以重视和综合利用，为实现企业长期的发展战略和增长目标服务。
不过，值得注意的是，数据治理是一个宽泛的概念，在国际、国家、地区、企事业单位乃至个人等层面，都存在着内涵各不相同的数据治理问题。数据治理是现代企业在信息化和全球化的大环境下，关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情谋求竞争优势和向高端发展进程中难得的一个机遇，也是一个无可回避的挑战。对中国企业更是如此。根据国际数据公司(IDC)2018年年末的测算2025年，中国将成为全球五个分区"中，最大的数据资源拥有地区(占比为28%，数据总量为49ZB)，其数据总量将是美国(排名第四，占比为18%)的1.56倍。实际上2019年，中国的数据总量已经超过了美国。
但是，中国工业企业的数据资源存量普遍不大，宝贵的数据资源由于缺乏科学的数据管理而随意流失;工业企业数据总量低下，与企业规模极不相称;半数以上的工业企业仍在使用纸质或更原始的方式进行数据的存储和管理;数据孤岛几乎是所有工业企业都面临的困境。此外，无论是数据管理还是数据治理，中国工业企业的状况也不容乐观。调查显示，仅有37.84%的大型工业企业、46.67%的中型工业企业、13.64%的小型工业企业开展了数据管理工作;大多数工业企业缺乏专门的数据管理部门，投入数据管理的人、财资源也非常有限，更谈不上顶层规划和战略管理。凡此种种都说明，中国工业企业的数据拥有量、数据管理和治理水平甚至落后于许多其他行业。这些，都从侧面证明了中国工业企业在数据管理和数据治理方面亟待迎头赶上。否则，中国制造业的转型升级将无从谈起。
中国企业与发达国家的企业对标，所显露出来的差距并不可怕。正是这些差距，向我们揭示了大多数中国企业进一步发展和努力的方向，告诉我们中国企业数字化转型的方向和道路何在。“欲致鱼者先通水，欲致鸟者先树木”。中国企业的数字化转型，只有充分利用“大数据、人工智能、全联网、云计算”等新一代信息技术提供的条件，以新的形态实现企业业务活动的数字化和网络化，并且在这个过程中不断认识和强化企业的数据治理，向着智能化的方向进发，才有可能走上一条与时俱进的发展快车道，跨入现代企业的行列。
随着大数据时代的来临，对大数据分析师的需求持续增长。众多企业逐渐认识到数据的价值，并期望借助数据分析来提升业务效率和决策水平。因此，大数据分析师拥有光明的职业前景。关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情他们可以在金融、零售、制造、医疗等多个行业中开展数据分析工作。同时，随着人工智能和机器学习技术的进步，大数据分析师可以通过学习和掌握这些技术，将数据分析与人工智能相融合，为企业提供更高层次的数据驱动决策支持。工业和信息化部教育与考试中心推出一套专业化，科学化，系统化的人才考核标准，大数据工程师，大数据分析师旨在通过处理和分析海量数据，挖掘数据价值、提供决策的新型数据应用人才所需要的技能。
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