データ時代の新しいエンジン: データガバナンスと開発。データ分野における絶好のチャンスを明らかにします。

記事ディレクトリ

1. データ時代のニーズ
2. データガバナンスと開発
3. 事例分析
4. 絶好のチャンス

要旨：新華社通信、北京、10月26日「中国証券報」は26日、「国家データ局が発表、データ要素産業が加速発展期に入る」という記事を掲載した。記事は、10月25日に国家データ局が正式に発表されたと述べた。業界関係者らは、これは我が国のデジタル経済発展の新たな段階の始まりであると考えており、データ要素に対する支援政策の導入が加速され、データ要素産業は加速発展期に入ることが期待される。

国家データ局の主な責務は、データインフラストラクチャシステムの構築を調整および促進すること、データリソースの統合、共有、開発、利用を調整すること、デジタル中国、デジタル経済、デジタルの推進を調整することです。社会の計画や構築など。その核となるのはキーワード——データです。

データはどのくらい重要ですか?土地、労働力、資本、技術と同様に生産要素の一つとなっています。今日の世界では、データはあらゆる場所に存在していると言えます。 2022年末までに、我が国のデジタル経済の規模は50兆2000億元に達し、総額では世界第2位となり、GDPの41.5％を占めることになる。 (データ出典: CCTV News Client)
国家公務員局のウェブサイトの情報によると、国家資料局は今年の国家試験で12人を採用する予定で、最低3年の採用が必要だという。「電子科学技術」、「情報通信工学」、「コンピュータ科学技術」などの専攻をカバーする草の根レベルの実務経験。仕事内容のキーワードは次のとおりです。「データガバナンスと開発」「デジタル経済における国際協力」 ””データリソースの管理と開発と利用””デジタル産業化と産業デジタル化」など。

デジタルテクノロジーの急速な発展により、私たちはデータドリブンの時代に急速に突入しています。データがユビキタスに普及するこの時代では、データガバナンスと開発は企業や組織の成功にとって重要な要素となっています。この記事では、データ分野における絶好のチャンスと、新しいエンジンにおけるデータガバナンスと開発の重要な役割を明らかにします。

1. データ時代のニーズ

デジタルの世界では、データは企業が競争上の優位性を獲得するための重要なリソースとなっています。企業のデータ需要は爆発的に増加しており、主に次のような側面が含まれます。

ビジネス上の意思決定: 企業は、業務効率と収益性を向上させるためのビジネス上の意思決定をサポートするリアルタイムの正確なデータを必要としています。
製品の研究開発: データ分析を通じて、企業はユーザーのニーズをより深く理解し、製品設計を最適化し、市場競争力を向上させることができます。
マーケティング: データは、企業がターゲット顧客を正確に特定し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を策定するのに役立ちます。
リスク管理: データは、企業が潜在的なリスクを特定し、効果的なリスク管理措置を開発するのに役立ちます。

同時に、データ人材に対する企業の需要も急増しています。データ分析とデータ管理能力を備えた専門人材が企業の採用の焦点となるでしょう。

2. データガバナンスと開発

データガバナンスと開発はデータ時代の 2 つの基礎です。これらは相互に関連しており、共同してデータ価値の実現を促進します。

データガバナンス: データの品質、セキュリティ、効果的な使用を確保するための、データの効果的な管理と制御のプロセスを指します。データガバナンスには、データの収集、保管、処理、分析、保護が含まれます。
データ開発: 生のデータを実用的な価値のある情報と知識に変換するプロセスを指します。これには、データ分析、マイニング、視覚化などが含まれます。

実際には、データガバナンスと開発は密接に関連しています。効果的なデータガバナンスを通じて、企業はデータの品質とセキュリティを確保し、データ開発のための信頼できる原材料を提供できます。データ開発を通じて、企業はデータの潜在的な価値をさらに探求し、ビジネス上の意思決定、製品の研究開発などを強力にサポートできます。

3. 事例分析

データガバナンスと開発の実際の適用を理解するために、特定のケースを使用してみましょう。有名な電子商取引会社は、データガバナンスと開発を通じて売上と顧客満足度の向上に成功しました。

まず、同社はデータガバナンスにおいて一連の措置を講じた。彼らは完全なデータ品質基準を確立し、データの収集、保管、処理手順を明確にしています。同時に、データのセキュリティを確保するために、当社は厳格なデータアクセス権管理を導入しました。これらの対策により、データの正確性と信頼性が保証され、その後のデータ開発に対する強力な保証が提供されます。

次に、データ開発段階では、ビッグデータ分析と人工知能技術を使用して、膨大なユーザーデータの詳細なマイニングを実施します。彼らは潜在的な消費者トレンドとユーザーのニーズを発見し、製品の推奨事項とマーケティング戦略を最適化しました。これらの取り組みにより、同社の売上は大幅に増加しました。同時に、データ視覚化テクノロジーを通じて、企業経営者はリアルタイムで事業運営を理解し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

この事例は、企業の競争力と収益性の向上におけるデータガバナンスと開発の重要な役割を十分に示しています。

4. 絶好のチャンス

政策支援、市場の見通し、キャリア開発の観点から、データ時代はデータのガバナンスと開発にとって絶好の機会をもたらしました。

政策支援: さまざまな国の政府はデータガバナンスと開発を非常に重視しており、それを支援するための一連の政策を導入しています。例えば、中国政府はデジタル構築とデータガバナンスと開発の促進を目的とした「デジタルチャイナ」戦略を提案している。これらのポリシーは、企業や組織に優れた開発環境を提供します。
市場の見通し: 企業の発展においてデジタル変革が避けられないトレンドとなるにつれ、データガバナンスと開発に対する市場の需要は成長し続けています。市場調査機関によると、世界のビッグデータ市場は2025年までに3,000億米ドルを超えると予想されています。この傾向は、データ管理および開発関連業界に大きなビジネスチャンスをもたらします。
キャリア開発: データ人材に対する企業の需要は高まり続けており、個人のキャリア開発のための幅広い余地が提供されています。データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストに至るまで、さまざまなデータ関連のポジションが就職市場で人気の選択肢となるでしょう。データ管理と開発能力を持つ専門家には、より多くのキャリア開発の機会とより高い給与が与えられます。

現在および将来において、データの価値はますます高まっており、業界の多くの専門家は、データが今後数年、さらには数十年後には第 4 の産業となり、最も重要な生産要素になるとさえ考えています。データ人材の需要が将来爆発的に増加すると信じる理由があります。もうすぐダブルイレブンが始まります。スタートラインで勝つために、データテクノロジーに関連する良書をいくつかお勧めします。

「データ要素の安全な循環」

https://item.jd.com/14169708.html

5 番目の主要な生産要素であるデータのセキュリティは、国家安全保障、国民経済、社会の安定に関係するだけでなく、企業の企業秘密、個人のプライバシー、財産のセキュリティにも密接に関係しています。データセキュリティは技術的な問題だけでなく、法律、政策、経営、人材、倫理などの側面も関係しており、より新たな課題に直面する必要があり、実践者は実務で理解を深め、研究とイノベーションを増やす必要があります。

「データ要素の安全な循環」は、さまざまな関連分野の専門家による洞察と実践の概要として、読者がより多くのインスピレーションを得るのに役立ちます。データ要素の安全な流通を実現する方法を、背景、技術、業界、政策など多面的に深く解説した専門的なガイドブックです。

この本には理論と実践の両方が含まれています。この本には、データの信頼と確認、データの資産化、データセキュリティの 3 つの主要分野における技術ソリューションが含まれており、データ要素の安全な循環という産業生態チェーンを、コア産業、インフラストラクチャ、コンサルティングサービスの 3 つの側面から分割しています。国内外のテクノロジーを深く解釈し、主要な政策と規制を、通信、金融、政府、エネルギー、産業を含む 6 つの主要分野で 40 以上のユニークなソリューションと実践事例をまとめています。

「Python データマイニング: 入門、高度で実践的な事例分析」

https://item.jd.com/13814157.html

本書は、実際のプロジェクト事例をもとにしたデータマイニングの本で、Python プログラミングの基礎やデータマイニングの基礎を持たない読者でも、Python データマイニングの技術、プロセス、手法をすぐにマスターできるようになります。これは、データマイニングの分野でよく知られているイベントである「Teddy Cup」データマイニングチャレンジと「Teddy Cup」データ分析スキルコンペティションに基づいており、Python プログラミングの知識とデータマイニングの知識を組み合わせるために 11 の古典的なコンペティションの問題を選択しています。 3 つの統合により、読者は、電子商取引、教育、運輸、メディア、電力、観光、製造を含む 7 つの主要産業におけるデータマイニング手法を迅速に習得できるようになります。この本を学ぶことで、読者はデータマイニングの原理を理解し、ビッグデータテクノロジの関連操作を迅速に習得し、その後のデータ分析、データマイニング、ディープラーニングの実践と競技のための優れた技術的基盤を築くことができます。

「データ保護: ワークロードの回復可能性」

https://item.jd.com/13845442.html

ビッグデータの時代では、データには多くの知識と機会が含まれているため、多くの人がデータにさらに注目しています。データの損失や損傷は組織や顧客に重大な苦痛を与える可能性があるため、データを作成、分析、採掘、使用するには人が必要です。また、データを保護する人も必要です。

データ保護は重要ですが、データのバックアップと回復の作業には時間と労力がかかるため、気が遠くなる作業でもあります。この立場にある人々はスター社員にはなれないかもしれませんが、データインシデントが発生した場合には大きな責任を負うことになります。この本の著者は、業界で 30 年近くの経験を持つ専門家であり、データ保護におけるさまざまな落とし穴を指摘し、バックアップと災害復旧について読者をガイドします。

「データメッシュの決定版ガイド」

https://item.jd.com/13745155.html

私たちはデータ時代の転換点にいます。現在のデータ管理ソリューションでは、組織の複雑さやデータソースの急増などの課題に対処しながら、AI や分析を通じてデータから価値を引き出すことは困難です。本書は、現代の分散アーキテクチャから抽出された分散型社会技術パラダイムであるデータメッシュを実用的な観点から紹介し、大規模な分析データを取得、共有、アクセス、管理するための新しい方法を提供します。
この本は、データ分野の実務者、アーキテクト、技術リーダー、意思決定者を導き、ビッグデータアーキテクチャから始めて分散型の多次元分析データ管理手法を段階的に実装できるようにします。 Data Mesh はデータを製品として扱い、ドメインを主な焦点とみなして、プラットフォームの考え方を適用してセルフサービスデータインフラストラクチャを作成し、データガバナンスのためのフェデレーテッドコンピューティングモデルを導入します。

「分散型統合ビッグデータ仮想ファイルシステム Alluxio の原則、技術、実践」

https://item.jd.com/14117706.html

Alluxio は、データ業界において非常に重要な革新的なオープンソースソフトウェアであり、ビッグデータと人工知能の推進に強力な役割を果たしています。この本は、Alluxio の長年の実践の段階的な結果を要約したものであり、Alluxio を愛するビッグデータ業界の実務者向けの実践的なガイドでもあり、オープンソースソフトウェアとビッグデータ人工知能インフラストラクチャの重要なガイドブックでもあります。産業。

「クラウドネイティブデータミドルプラットフォーム: アーキテクチャ、方法論、実践」

https://item.jd.com/13204600.html

本書は歴史的進化に注目し、まず情報化、データウェアハウス、ビッグデータプラットフォーム、データミドルプラットフォームを徹底的かつシンプルに分析し、次にデータミドルプラットフォームと人々を啓発するクラウドネイティブとの関係を分析しています。 ; 最後に、データセンター構築とオープンソースソフトウェアの関係から始まり、アプリケーションテクノロジ、データ基盤、統合開発といったオープンソーステクノロジの選択が 1 つずつ分析されており、非常に有益で実践的です。

「テンセントのビッグデータ構築方法」

https://item.jd.com/13279639.html

テンセントのインターネット事業は、インターネットベースのテクノロジーおよび文化企業として、数億人のインターネットユーザーの日常生活と密接に関係しており、ソーシャルプラットフォームから始まり、エンターテインメント、金融、情報、ツールなどの複数の事業分野に拡大しています。、交通プラットフォームなど。 Tencent データの人々は毎日大量のデータ処理のニーズに直面しなければなりません。たとえば、ユーザーは毎日 10 億枚以上の写真を WeChat モーメントと QQ スペースにアップロードし、Tencent のビデオは毎日 20 億回以上再生され、赤い封筒の支払いは 2.5 回を超えています。大晦日には10億件以上のモバイル決済が毎日行われており、そのデータ規模は中国業界トップクラスにランクされています。ビジネスの急速な発展に伴い、テンセントのビッグデータプラットフォームは10年間スキルを磨き、当初はデータ収集、ストレージ、コンピューティング、アプリケーション、運用と保守、ガバナンスを含むビッグデータビジネス処理プラットフォームの完全なセットを構築しました。このような背景のもとに生まれた本書は、テンセントのビッグデータプラットフォームのシステムアーキテクチャを初めて詳細に解説するとともに、長年にわたるプラットフォーム構築の考え方と蓄積を解説している。

「運用と保守のデータガバナンス: インテリジェントな運用と保守の基礎を構築する」

https://item.jd.com/13215827.html

本書は、運用および保守データガバナンスの概念、知識システム、および基礎となるロジックを詳細に分析し、運用および保守データの特性に合わせたデータガバナンスの手法とフレームワークを構築します。本書は、運用保守データガバナンスの導入を概念、手法、実装、事例に分けて、指標システムの構築、運用保守データの資産化、メタデータ管理、データセキュリティ、データ品質、データ標準化の観点から体系的に解説しています。 .方法、および運用および保守データガバナンスプラットフォームが持つべき主要な機能を説明し、収集、保管、処理、計算、管理、サービス、監視、消費、および構築に関連するその他の側面の技術的な実装手段と方法を紹介します。運用保守データプラットフォーム。この本は、政府や企業の情報管理者、CIO、運用保守管理者、ソフトウェア研究開発管理者に適しています。

「インテリジェントなデータ分析：入門、実戦、プラットフォーム構築」

https://item.jd.com/13353823.html

本書は、インテリジェントなデータ分析の実施方法とインテリジェントなデータ分析プラットフォームの構築方法を実践的な観点から解説し、インテリジェントなデータ分析手法やツールを総合的に理解し、実際の業務で柔軟に使いこなせるようにすることを目的としたツールブックです。利用可能なインテリジェントなデータ分析環境を構築するのに時間がかかります。

本書には、インテリジェントなデータ分析に関する基礎知識だけでなく、インテリジェントなデータ分析に必要な手法、ツール、事例、プラットフォームの構築計画も含まれています。本書は著者の長年にわたる第一線での実務経験を盛り込み、体系化、可視化、学びやすさに努めた。

本書は、初級および中級のデータアナリストおよびデータ分析プラットフォームのプロダクトマネージャーを対象としています。本書では、読者の理解を助けるために、分かりやすい言葉を使用するだけでなく、著者が描き下ろした百点以上の模式図も掲載しています。実際の事例を列挙します。

「電子商取引ストレージシステムの実戦：アーキテクチャ設計と大量データ処理」

https://item.jd.com/13571830.html

電子商取引システムの対象範囲は広く、他のビジネスで発生する技術的な問題のほとんどは電子商取引システムでも発生します。本書では、電子商取引アプリケーションのシナリオを例に、実際の運用でよく遭遇するさまざまなストレージの問題について説明します。この学習方法により、ユーザーは実践的な問題を迅速に解決し、技術的能力を向上させることができます。本書は計 18 章からなり、デザイン、急成長、大量データ、テクノロジーの展望の 4 章に分かれています。

自己投資は常に確実なビジネスですので、これらのおすすめの本があなたのお役に立てれば幸いです。