数据师的愿景往往起源于"数据"本身所带来的困惑，无处不在的数据正是这场数字时代下的数据大爆发所带来的挑战。我们需要考虑以下问题：
- 数据对于您来说重要吗？它给您带来了哪些困惑呢？
- CIO作为企业的首席信息官为何没能有效洞察"数据"呢？
- 确立CDO首席数据官与CIO首席信息官的愿景时考虑的因素究竟有何差别呢？
- CDO首席数据官的愿景究竟是什么？它应该有哪些具体内容呢？
数据困惑
面对未知的、不确定的、不可预见的未来，人们往往感到困惑，"数据"就这样迅猛的来到你的身边，随着科技的飞速发展，基于网络的基础设施建设，已经逐步成熟，"云、大、物、移"这四字真经，也随着BAT的吞食天地，遍布每个角落。无处不在的数据在这滋养着它生命活力的"四字"摇篮中迅速崛起，无论是范围、规模、复杂度都是超乎想象的。
第一、范围方面，可用地域、领域、深度三个维度考虑。从地域角度来说是全球性的，这里想大家已经对时下的"勒索 WannaCry"病毒深有感触；领域角度来看更是以"互联网 颠覆"冠名，好像各个行业的经济体如果不考虑这场革命，就必然是走向没落，这已然是不争辩的事实；深度角度以"物物感知互联"为代表，可以说是无孔不入。
第二、规模方面，可以用"大"字解读，其义为：形容体积、面积、数量、力量、程度等方面超过一般或超过所比较的对象。数据伴随其生物的细胞特性，在不断的衰变、异变、增长、庞大......
第三、复杂度方面，对于数据的理解和认知在不断演进，以其维度进行说明的化可360度全息周天之术来进行度量，对事物的描述也越来越客观、精准，与其说是精确更不如说它太复杂啦！
又想起前些年说的比较顺口的一句话了"上了信息化等于找死，不上信息化等于等死"，不知道现在面对"数据"你是否也有同样的认知呢？你还会认为数据不重要吗？
CIO的迷茫
首席信息官（又称CIO，是Chief Information Officer的缩写）中文意思是首席信息官或信息主管，是负责一个公司信息技术和系统所有领域的高级官员。他们通过指导对信息技术的利用来支持公司的目标。他们具备技术和业务过程两方面的知识，具有多功能的概念，常常是将组织的技术调配战略与业务战略紧密结合在一起的最佳人选。这里的定义来源于"百度百科"
这里列示下职责清单：
- 战略层面，CIO的职责是挖掘企业信息资源、制定企业信息化战略、合理布局企业信息化、评估信息化对企业的价值等。信息资源规划是CIO的首要职责，信息化的第一步是信息资源规划而不是产品选型
- 执行层面，负责信息流、物流、资金流的整合，完成信息系统的选型实施，收集研究企业内外部的信息为决策提供依据。更为重要的是要担当起电子商务管理以及信息工程的监理工作。
- 变革层面，协助企业完成业务流程重组，运用信息管理技术重建企业的决策体系和执行体系，同时要对信息编码和商务流程统一标准。不仅要推动企业信息化的软硬环境优化，而且要为CEO当好参谋，与各高层管理者一起促进企业内外部商务环境的改善。
- 沟通层面，安排企业信息化方面的培训，发现信息运用的瓶颈，观察研究企业运作中的信息流及其作用。协调沟通上下级关系，打造优秀团队。
完美的是，CIO好像已经完成了"数据"工作，它们认为数据工作已经融入在信息化中，并有效支撑日常运作。
注意：没有人意识到"数据"，我再说一遍，大家好像都感觉业务和IT都在很紧凑和忙碌着，没有人意识到"它—数据"。数据被隐藏在信息系统的包裹之中了！它被相对独立的业务信息系统单独的描述，没有尝试开放式的多维度的认知，它是封闭的、隐秘的、不可见的。数据的价值没有显现，数据战略的意识没有构建，数据管理的日常活动更是缺乏环境，它还在隐匿在技术环境中作为信息系统支撑的基础部分存在。
CDO首席数据官与CIO首席信息官的区别
CDO（Chief Data Officer)首席数据官是随着企业不断发展而诞生的一个新型的管理者。其主要是负责根据企业的业务需求、选择数据库以及数据抽取、转换和分析等工具，进行相关的数据挖掘、数据处理和分析，并且根据数据分析的结果战略性地对企业未来的业务发展和运营提供相应的建议和意见。CDO已经进入企业最高决策层，一般是直接向CEO进行汇报。这里的定义来源于"百度百科"
可以看出，CDO主要是理解业务、选择工具、进行分析型战略备选建议，向CEO汇报并提及企业高层决策。个人感觉定义中描述的内容还是从技术角度提出的，对于数据战略、数据治理、数据质量管理、数据标准化、数据价值评估...没有涵盖进去。即便如此，也不难看出，CDO与CIO关注的内容是不一样，CIO没有对数据管理进行关注，CDO则专注于数据资产的管理、开发、利用，以打造企业核心数据能力直接支撑企业战略。
CDO首席数据官的愿景
愿景：有效利用数据，管理数据资产，获得支撑企业的数据管理能力，发挥数据优势，提升企业核心竞争能力,获取价值和利润。具体内容如下：
- 设计企业数据模型，获取企业数据优势；
- 通过企业架构EA，构建企业数据架构；
- 制定、开发企业数据战略，提升企业效益和运行效率；
- 关注企业数据资产，以数据为中心开发数据资源；
- 开展企业数据价值评估，提出改进建议；
- 提出支撑企业数据架构整体运转的应用架构、技术架构要求及建议。
此文，承接数据师的使命对数据师未来所缔造的愿景进行了简述，勉励"数据师"日精一日，它将专注于数据思维、数据知识、数据实践的不断探索。
