我注意到业界对各种软件角色和头衔有很多困惑，甚至在创始人、招聘经理和团队建设者之间也是如此。软件团队的各种角色和职责是什么，哪些职位往往涵盖哪些角色？

首席分析官（CAO）是公司或企业内负责数据战略的高管，特别关注数据分析。 首席分析官可以领导数据分析策略，或者确定有关使用的工具和资源，任何外包以及在有价值的业务数据集上完成的实际数据分析的任何其他方面的完成方式。

数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科，包括数据的分析、收集、组织和存储，以及用于执行此操作的工具和技术

数据分析定义

数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科。它包括数据分析和管理的过程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。数据分析的主要目的是对数据应用统计分析和技术来发现趋势和解决问题。作为分析和塑造业务流程以及改进决策和业务成果的一种手段，数据分析在企业中变得越来越重要。

数据分析从一系列学科（包括计算机编程、数学和统计学）中汲取知识，对数据进行分析，以描述、预测和提高性能。为了确保进行稳健的分析，数据分析团队利用了一系列数据管理技术，包括数据挖掘、数据清理、数据转换、数据建模等。

 

数据分析（Data analytics）与数据分析（data analysis）

虽然术语数据分析和数据分析经常互换使用，但数据分析是数据分析的一个子集，涉及检查、清理、转换和建模数据以得出结论。数据分析包括用于执行数据分析的工具和技术。

来自数据和机器学习算法的洞察力可能非常宝贵，但错误可能会让您失去声誉、收入甚至生命。 这些备受瞩目的分析和人工智能失误说明了可能出现的问题。

2017 年，《经济学人》宣布，数据而非石油已成为世界上最有价值的资源。从那以后，这种副歌一直在重复。各个行业的组织已经并将继续在数据和分析方面进行大量投资。但就像石油一样，数据和分析也有其阴暗面。

根据 CIO 的《2022 年 CIO 状况》报告，35% 的 IT 领导者表示，数据和业务分析将在今年推动其组织的最大 IT 投资。 20% 的 IT 领导者表示机器学习/人工智能将推动最多的 IT 投资。从机器学习算法驱动的分析和行动中获得的洞察力可以为组织带来竞争优势，但在声誉、收入甚至生命方面，错误可能会付出高昂的代价。

了解您的数据及其告诉您的信息很重要，但了解您的工具、了解您的数据并牢记组织的价值观也很重要。

以下是过去十年中一些备受瞩目的分析和人工智能错误，以说明可能出现的问题。

首席数据官 (CDO) 负责监督一系列与数据相关的职能，以确保您的组织从最有价值的资产中获得最大收益。

首席数据官 (CDO) 是负责整个组织内数据的利用和治理的高级管理人员。虽然首席数据官的头衔通常简称为 CDO，但不应将其与经常被称为 CDO 的首席数字官的角色混淆。

咨询公司 Carruthers and Jackson 的董事 Caroline Carruthers 说：“首席数据官是负责业务的高级人员，他们了解业务的战略和方向，但他们的重点是如何用数据来支持这一点。” Network Rail 的前首席数据官，《首席数据官的剧本》和《数据驱动的业务转型：如何颠覆、创新和保持竞争优势》的合著者。

Capital One 于 2002 年任命了第一位 CDO。在随后的十年中，只有少数组织效仿。普华永道全球战略咨询公司思略特最近发布的一项针对首席数据官的 2021 年全球定量研究显示，过去几年 CDO 的任命速度加快。普华永道的咨询公司发现，目前全球前 2,500 家上市公司中只有 21% 设立了 CDO，自 2019 年以来，几乎一半的 CDO 已被任命。迄今为止，其中许多任命集中在保险、银行、媒体和娱乐、零售和 IT/技术垂直领域。

数据科学家的角色因行业而异，但有一些共同的技能、经验、教育和培训可以帮助你在数据科学职业生涯中占据一席之地。

什么是数据科学家？

数据科学家是分析数据专家，他们使用数据科学从大量结构化和非结构化数据中发现见解，以帮助塑造或满足特定的业务需求和目标。数据科学家在企业中变得越来越重要，因为组织越来越依赖数据分析来推动决策制定，并将自动化和机器学习作为其 IT 战略的核心组成部分。

数据科学家职位描述

数据科学家的主要目标是组织和分析数据，通常使用专为该任务设计的软件。数据科学家分析的最终结果必须足够容易让所有投资的利益相关者理解——尤其是那些在 IT 之外工作的利益相关者。

数据科学家的数据分析方法取决于他们所在的行业以及他们所服务的业务或部门的具体需求。在数据科学家在结构化或非结构化数据中找到意义之前，业务领导者和部门经理必须传达他们正在寻找的东西。因此，数据科学家必须具备足够的业务领域专业知识，才能将公司或部门目标转化为基于数据的可交付成果，例如预测引擎、模式检测分析、优化算法等。

到 2022 年，供应链的可见性、准确评估数据产品以及利用数据实现可持续性和优化将变得至关重要。

数据分析是一个不断发展的领域。 2020 年初，很明显组织将继续大力投资分析以支持其数字化转型。 COVID-19 大流行成为主要的破坏因素。

在大流行初期，组织似乎可能会阻碍数据和分析的进步，以缩减并专注于其他紧迫的优先事项，例如启用远程劳动力。但是，在许多情况下，组织加快了对数据和分析能力以及人工智能的采用。 2020 年 7 月，毕马威的一项研究发现，67% 的受访者因大流行而加快了数字化转型战略的步伐，其中 63% 的受访者增加了数字化转型预算。

从那以后事情就没有放缓。研究公司 Fortune Business Insights 预测，2028 年全球大数据分析市场将增长到 5497 亿美元，2021 年至 2008 年间的复合年增长率为 13.2%。

随着 IT 领导者在 2022 年及以后将注意力集中在数据分析和人工智能上，他们应该将以下三个密切相关的趋势放在首位。

按照这三个步骤来开发和动员可以推动整个企业转型的数据治理计划。

本文与 Metis Strategy 的助理 Duke Dyksterhouse 合着。

IoT 设备、可穿戴设备、SaaS 应用程序和社交媒体渠道只是当今数据进入组织的几个来源。如果经过深思熟虑的组合和分析，来自这些渠道的数据可以提供新的见解并释放新的机会。将这些见解制度化并在整个企业范围内扩展的组织可以更快地做出明智的决策，并确保无需两次吸取教训。

将孤立的信息转换为企业范围的洞察力需要对数据治理的承诺，而正确地做到这一点不仅仅是一时的努力。在最好的情况下，数据治理可以随着公司战略的发展而调整和扩展，容纳不断增长的数据宝库，并且最重要的是，提供一个通用的命名法和信任，以简化跨业务部门和职能的沟通。

如果说数据是新的石油，速度是商业的货币，那么数据治理就是融合两者的纽带。它是组织用来确保团队在正确的时间拥有正确的数据以增强和自动化流程、产品和体验的一组系统、策略和程序。在当今竞争激烈的环境中，这是一个令人兴奋且有价值的功能，但要实现这一目标需要大量的工作。在本文中，我们列出了一个三步流程，以开发和调动以业务速度移动的数据治理计划。

定义变革型领导的特征正在演变为包括以联系和关系为中心的软技能，从而改善文化、人才保留和业务成果。

有一段时间，可能在你的职业生涯中，你可以说“我没那么善解人意”或“人不是我的菜”，然后晋升到 IT 管理职位。最近，情商 (EQ) 与智商和技术技能相结合，使 IT 领导者成为独角兽，既能成为鼓舞人心的领导者，又能成为有效的技术生产者。然而，在过去的几年里，表现出同理心的能力已经从“很高兴拥有”转变为 CIO 的力量倍增器——这种技能可以提高团队的生产力，让难以招到的技术人员离开，并且是强项和连接您公司文化的肌腱。

如果您觉得这是一个困难的问题，那么您有充分的理由。

“长期以来，同理心被转移到人力资源部门，”Syntax 的首席人事官 Dessalen Wood 说。 “突然之间，人们期望领导者有兴趣、时间和能力进行讨论，我们以前会告诉他们永远不要围绕员工的个人生活、心理健康和社会正义问题进行讨论。”

为什么同理心突然成为一个关键的领导特质

“同理心一直很重要，”耶鲁管理学院组织行为学高级讲师海蒂·布鲁克斯说。 “员工希望感到被关注。他们不想成为车轮上的齿轮。不过，现在更重要的是，因为工作已经集中在围绕什么是工作以及我们为什么要这样做的问题上。”

随着新法规的出台，首席信息官可以在 ESG 报告中发挥更大的作用。

许多组织将创建通常称为环境、社会和治理 (ESG) 报告的责任授予企业可持续发展官或类似职位。但最近越来越多的人呼吁首席信息官在 ESG 工作中发挥更大的作用，尤其是在满足日益严格的 ESG 标准和框架方面。事实上，Gartner 敦促 CIO 走在潮流的前面，并与可持续发展同行建立关系。

ServiceNow 的首席信息官 Chris Bedi 表示：“这正在迅速成为 CIO 绝对必须关心的另一个投资组合，”该公司使用自己的 ESG 指挥中心产品线来创建公司的 ESG 报告。

测量是技术密集型的

部分原因是排放计算与企业资源规划和制造自动化等操作系统的集成度越来越高。 IT 组织也在推动构建用于测量现场排放的边缘计算网络。

普华永道会计师事务所合伙人兼美国 ESG 负责人凯西赫尔曼说，目前，许多组织不直接衡量可持续性数据，而是从更容易衡量的数据（例如燃料使用量）中得出这些数据。客户如何执行可持续的业务计划。

例如，一家公司可以确定它燃烧了多少热量，并根据每热量燃料的碳含量计算其产量。 “它的计算和推导比测量的要多得多，”赫尔曼说。