데이터 와 디지털 화 된 구조 전환

2020 년 은 중국의 디지털 경제 원년 이 될 지도 모른다.데이터 에 따 르 면 2018 년 GDP 에서 디지털 경제의 비중 은 34% 이상 을 차 지 했 고 이 전염병 은 각 업계 의 디지털화 구조 전환 속 도 를 크게 가속 화 시 켰 다.데이터 와 지식 은 새로운 생산력 요소 로 서 날로 가장 중요 한 생산수단 이 되 고 있다.이에 따라 데이터 가 자산 의 소유권 과 사용 처리 등 법 적 문제 가 발생 했다.기업 이 데이터 합 법 적 사용권 을 얻 은 후에 어떻게 데 이 터 를 기 존의 경영 관리 와 결합 시 키 고 데이터 로 능력 을 부여 하 며 데이터 로 구동 하 는 관리 절 차 를 세 웁 니까?우 리 는 완전한 사고 와 해결 방안 이 필요 하 다.와 는 각각 데이터 법 과 기업 의 전 생명 주기 중의 데이터 분석 응용 측면 에서 권위 적 인 대답 과 모방 할 수 있 는 가장 좋 은 실천 방안 을 전면적으로 제시 했다.

데이터 법의 조정 대상 은 데이터 주체, 데이터 컨트롤 러 와 데이터 처리 자 를 포함 하여 매우 복잡 하 다.현실 에서 3 자가 겹 칠 수 있 으 므 로 조정 해 야 할 핵심 적 인 법률 관 계 는 데이터 보호 와 데이터 가치 발굴 이다.는 법리 적 으로 데이터 법률의 여러 가지 문 제 를 토론 할 뿐만 아니 라 분 론 에서 금융, 건강 의료, 소비자, 취업, 어린이 와 공공 데이터 등 응용 상황 에 대해 주제 토론 을 하여 대표 적 인 판례 를 많이 제공 했다.이 책 은 법률 적 인 측면 에서 데이터 수익, 사용, 경쟁, 공유, 다 국적 등 데이터 흐름 의 전 과정 을 분석 한 것 으로 현재 데이터 법 전공 분야 에서 상당히 최첨단 의 저서 이다.하지만 데이터 가치 에 대한 일부 논 의 는 아직 업계 에서 공감 대 를 형성 하지 못 하고 있다.이 책 은 정보 가 개인의 측면 에서 볼 때 가치 가 확정 되 기 어렵 거나 데이터 풀 보다 가치 가 없다 고 판단 한다. 이 판단 은 데이터 권리 에 대한 인정 과 귀속 에 대한 입법 과 관련 되 고 일가언 에 속 하 므 로 좀 더 논의 해 볼 필요 가 있다.

데이터 분석 은 미래 다. 우 리 는 디지털 경제 발전 이 기업 차원 에서 의 차 이 를 인식 시 켰 다.중국 기업 의 정보 화 는 최근 30 년 동안 진행 되 었 으 나 많은 기업 의 데이터 분석 은 아직도 내부 데이터 의 통계 와 간단 한 도표 분석 에 국한 되 어 있다.디지털 경제 시대 의 기업 수 치 는 이 렇 지 않다.이 책 은 빅 데이터, 데이터 과학 과 데이터 분석의 관련 도구 와 기업 발전 전략, 경영 관리 절 차 를 결합 시 켜 체계 적 이 고 완전한 기업 디지털화 관리 방법론 을 구축 한 것 은 어 려 운 종합 적 인 관리 도구 이다.이 책 은 데이터 분석 모델 의 개발, 업무 사례 의 개발 과 관리 절차 의 데이터 화 에 있어 같은 책의 공백 을 메 우 고 디지털 화 된 기업 관리 중의 '사람과 절차' 라 는 두 가지 핵심 요 소 를 강조 했다. 또한 풍부 한 참고 자 료 를 제공 하여 관심 이 있 는 독자 들 이 더욱 깊이 연구 하고 향상 시 킬 수 있 도록 했다.

디지털 경제 시대 에 각종 기업 들 은 '데이터 로 문 제 를 분석 하고 해결 하 는' 능력 을 '데이터 분석 을 통 해 경쟁 우 위 를 구축 해 야 한다' 고 주장 했다. 다 문 포 터 의 이 제시 방법 은 관리 학자 들 이 기업 의 경쟁 우위 에 대한 일반적인 이 해 를 돌파 했다.기업 은 이러한 변화 와 적응 과정 을 가속 화하 기 위해 데이터 분석 인재 인 비 즈 니스 분석가, 데이터 분석가 와 데이터 과학자 육성 에 착안 해 야 한다.중간 수준의 데이터 분석가 에 게 는 5 년 정도 걸 리 지만, 데이터 과학 자 를 양성 하 는 데 는 10 년 가까이 걸린다.이 는 교육계 와 실업계 가 대학 단계 에서 협력 하여 '업무 이해, 데이터 이해, 분석 방법' 을 아 는 분석가 팀 을 만들어 야 한다.이 동시에 기업 절 차 는 디지털 화 된 구조 전환 의 수요 에 따라 분석 성 과 를 '시스템 에 들 어가 고 절차 에 들 어가 게 해 야 한다.이 모든 것 은 전략 적 인 차원 에서 기획 해 야 한다. 이것 이 바로 기업 디지털 전략 이다. 이것 은 전통 적 인 MBA 과정 에서 강의 하지 않 은 부분 이다. 그 역할 은 데 이 터 를 중심 으로 하 는 기업 문화 와 조직 구 조 를 구축 하고 기업 이 내부 데 이 터 를 바탕 으로 분석 한 수 동적 인 결정 으로 전환 하 는 것 이다. 이것 은 기업 의 수량 이다.자 경제 시대 핵심 경 쟁 력 제고 의 열쇠.

전형 적 인 통계 분석 도 구 를 숙지 하 는 토대 에서 우 리 는 새로운 분석 방법 과 도 구 를 배 워 야 한다. 예 를 들 어 기계 학습, 데이터 와 텍스트 의 발굴 분석 등 도 주요 한 빅 데이터 인공지능 방법 으로 데이터 에서 필요 한 정보, 지식 과 지혜 를 추출 하도록 도와 준다.이 책 이 가장 눈 에 띄 는 것 은 최신 심리학, 뇌 과학 과 행위 경제학 성 과 를 융합 시 키 고 사용 측면 에서 체계 적 인 해결 방법 을 제공 하 는 것 이다. 특히 3 분 의 1 의 편폭 으로 데 이 터 를 어떻게 활용 하여 '좋 은 이야기' 를 하 는 지, 그리고 이런 전략 을 수행 하 는 가장 좋 은 실천 방법 을 제공 하 는 것 이다.이 부분 은 기업 의 중간 관리자 에 게 매우 실 용적 이 고 아무리 좋 은 데이터 라 도 정 보 를 효과적으로 전달 하지 못 하면 무의미 하 다.데이터 분석 자 는 반드시 관 리 를 이해 하고 서로 다른 관리 등급 의 의사 소통 대상 의 심리 적 요 구 를 이해 해 야 한다. 동 리 심 을 바탕 으로 자신의 데이터 분석 성 과 를 디자인 하고 보 여 주 는 것 은 일종 의 서 사적 예술 이다.이 를 통 해 알 수 있 듯 이 우 리 는 데이터 분석 인재 에 대한 요구 가 매우 높다. 그들 은 업무, 관리, 분석 방법 을 이해 하고 사상가 적 기질 을 가 지 며 인간관계 의 고수 이기 도 한다.앞으로 문 제 를 해결 하 는 능력 을 가지 고 위 치 를 바 꾸 어 생각 하 는 데 능 한 데이터 달인 이 될 것 입 니 다. 사 회 는 빠 른 학습 방법 을 알 고 데이터 에서 발견 할 수 없 는 모델 을 발굴 할 수 있 는 사람들 이 이 끌 어 갈 것 입 니 다.우리 가 데이터 로 위대 한 사업 을 이 루 는 능력 은 우리 삶 의 모든 면 에서 변 화 를 가 져 올 것 이다.