健康码发明人是谁？

健康码发明人是谁？

健康码创始人马晓东简历：

马晓东，苏州国云数据科技有限公司创始人兼CEO、波士顿咨询全球高级顾问、1986年出生于宁夏固原，中国科技大学计算机硕士。大数据领军人物，“大数据魔镜”发明人，拥有大数据发明专利二十余项，贵州、江苏、内蒙古多地政府大数据顾问专家。

现担任北京信息化协会副理事长，国民经济大数据实验室副理事长，联合国教科文组织高等教育创新中心数字化人才研究院副院长，原阿里巴巴淘宝数据优化器负责人。“数人公益计划”发起人，中国首个大数据领域TED演讲者，高校教材《大数据分析及应用实践》总编。

马晓东的大数据行业

大数据的来临开启了一个前所未有的信息大爆炸时代，它所带来的变革也是空前的。大数据可视化分析产品也伴随着大数据的爆发而日渐兴起，国外的产品慢慢走向成熟，但价格昂贵、不太适应中国企业。

国云数据开发的大数据魔镜，以其更合理的价格和更适应中国国情的特点，已经在国内市场大数据可视化行业独占鳌头。马晓东说道：如果中国企业都开始使用数据，那将是多大的社会价值，这就是我们国云的使命。我们的终极目标是：让大数据成为中国企业标配，让企业与数据对话。

ted科学家如何做科学

首席数据官是怎么炼成的？

2021 年中国数字经济发展和数字经济就业的研究报告中显示：一方面疫情极大增加了经济发展的不确定性，另一方面数字经济展现出顽强的韧性。数字经济深刻影响我国就业结构，催生出新型就业形态，但是数字化人才供给却严重不足。

目前，国内清华大学经管学院、北京大学信息管理系都在举办以“首席数据官”为主题的研修班，旨在培养一批具备大数据思维、综合素质健全、专业技能过硬的首席数据官人才。国外也有卡内基梅隆大学(费用 40,000$)、乔治梅森大学商学院（费用 8,500$） 以“首席数据官”为主题的学习或者认证。虽然短期培训学习是提升技能、能力的快速方法，但是动辄几万甚至几十万的培养费让很多人望而却步。

到底首席数据官应该具备哪些能力呢？笔者经过大量调研学习，写了一篇《首席数据官：数据驱动时代的大势所趋》的文章用于讨论首席数据官的内涵、发展、实践等最新进展，并基于此为首席数据官选拔与培养、能力提升与培训、任命与岗位设置提供理论支持和管理建议。在此研究学习过程中，笔者翻阅了大量资料，现整理其中最重要的资料，以飨读者。

CDO杂志源于麻省理工学院的年度 CDO 和信息质量研讨会(MIT CDOIQ)。该研讨会自 2007 年起由麻省理工学院斯隆管理学院与国际首席数据官协会(isCDO)和 ComSpark 合作领导。愿景和使命是成为首屈一指的全球出版物，在构成数字时代基础和核心的战略数据管理和分析能力方面为全球领导者发声。cdomagazine 是一个媒体新闻社区，主要模块包括：对首席数据官最新观点的视频访问；全球著名首席数据官名录；以及 2021 年首席数据官峰会。

美国联邦CDO委员会是根据2018年循证决策基础法案立法成立，联邦 CDO 委员会致力于为 CDO 创造一个支持性环境，以分享有关培育数据驱动型组织的最佳实践的信息，同时通过协作和共享领导力来识别和解决跨领域的联邦范围内的数据挑战，领导联邦数据战略行动计划的交付。2020 年 6 月 10 日，OMB 任命美国农业部的 Ted Kaouk 为首席数据官委员会的首任主席。2021 年 5 月发布《联邦 CDO 数据技能培训计划案例研究》，2022 年 1 月份发布《首席数据官(CDO)手册》。

国家首席数据官协会（isCDO） 起源于麻省理工学院斯隆管理学院，是由一群定期参加 MIT CDO/信息质量研讨会的 CDO 创建的，通过其指导和咨询职能提供了一种改进对 CDO 和其他负责组织数据领导的人员的支持和授权的方法。

麻省理工学院首席数据官和信息质量研讨会(MIT CDOIQ)现已进入第 15 个年头，是分享和交流前沿思想、内容和讨论的重要活动之一。目的是在所有行业和国家推进知识并加速采用首席数据官(CDO)的角色，同时研讨会也会有大量学术论文发表。Richard Y. Wang 是 首席数据官和信息质量(CDOIQ)项目的主管。他是首席数据官（CDO）研究和实践的先驱和领导者。Doug Laney 是 West Monroe 的数据与分析战略创新研究员，MIT CDOIQ 研讨会联合主任，他开创了信息经济学领域，并撰写了畅销书《信息经济学：如何将信息货币化、管理和衡量信息作为竞争优势的资产》。2020 年，Lead Tribune Media Group 与麻省理工学院首席数据官信息质量研讨会(MIT CDOIQ)合作推出了 CDO 杂志。

CDOTrends是亚洲唯一一个致力于满足首席数字官需求的内容门户。CDOTrends 专注于六个核心领域，包括数字战略、人工智能和机器学习、客户体验管理、数字隐私、分析，以及我们对 CDO 大学的同行启发的领导力洞察和案例研究。

从 2013 年 2 月的首届 CDO 峰会开始，CDO俱乐部在美国、英国、澳大利亚、欧洲和日本设立。CDO 俱乐部（成立于 2011 年）是世界上第一个也是最大的 C-suite 数字、数据和分析领导者社区。贝恩资本和 CDO 俱乐部联合发布了一份关于“ 101 位已成为 CEO 的 CDO”的报告，其中列出了自 2011 年以来成为 CEO 或总裁的 101 位首席数字官和首席数据官。CDO 俱乐部是唯一跟踪这一重要趋势的组织。从 2013 年至今每年会公布一些知名首席数据官。网站每个月会公布一些大公司新任命的首席数据官。

Peter Aiken 博士是公认的数据管理(DM)权威、弗吉尼亚联邦大学副教授、 DAMA 国际主席和麻省理工学院国际首席数据官协会副主任。著有《首席数据官案例》、《实战和首席数据官之旅》等书籍。

2019 年出版，作者：张宏云、黄伟、徐宗本、Richard Y. Wang。

张宏云、黄伟、徐宗本，任职于西安交通大学管理。Richard Y. Wang 是麻省理工学院 MIT 首席数据官和信息质量(CDOIQ)项目的创始人，被认为是“信息质量的奠基人”，在麻省理工斯隆管理学院担任教授，中国西安交通大学的名誉教授，他的开创性工作最终导致在全球范围内广泛采用首席数据官这一角色。

本书从管理的角度分时代篇、概念篇、学术篇和实践篇 4 篇，对大数据领导者的研究内容展开探讨，包括首席数据官的兴起和内涵，首席数据官的理论基础、角色及其与组织绩效的关系，首席数据官需求评估和岗位设计，中国的大数据战略，以及对首席数据官的访谈实录。

2015 年出版，作者：（美）Peter Aiken,Michael Gorman。

作者 peter aiken 在数据管理领域有几十年管理咨询、培训经历，DAMA 国际三大院士级专家之一。另外著有《The CDO JOURNEY》。御数坊创始人刘晨翻译，数据治理领域专家，较早研究首席数据官职位。

2022 年出版， 马丁·特瑞德著，马欢等译。

CIO时代：2021 版中国首席数据官（CDO）知识体系。

第一 财经 ：第一 财经 在 2018 年走访 50 位顶尖数据科学人。

锦囊专家：北京大学光华管理学院董小英，首席数据官制度建设：概念、职责与能力初探。

大数据时代首席数据官的角色与职责 [J].聂钰,肖忠东,冯泰文,等. 中国 科技 论坛,2019(7):8.

政府首席数据官制度的核心要义与运行分析 .夏义堃. (2020).图书情报知识(1),10.

《首席数据官指南制定战略计划，强化数字优势》 IBM 商业价值研究院 ，2016 年

《首席数据官：重新构想企业数据的作用》 Glenn Finch IBM，2014 年

《数字资产时代，首席数据官正在崛起》 普华永道思略特，2021 年

作者简介：

孙宁，高级项目经理、数据治理专家、技术总监、工商管理硕士、DAMA China 会员。

精选大数据相关用语

精选大数据相关用语

大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。

这时身处于大数据时代的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直卡了。

Algorithm 演算法

出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。

AIDC 自动识别技术

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的 AIDC 例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID 等技术。

AWS 亚马逊网路服务系统

2006 年 Amazon 开始以 Web 服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用 AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。

Avro 序列化系统

Avro 是 Hadoop 底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。

Behavioral analytics 行为分析

行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。

Big Data 大数据

大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。有兴趣深入了解请参考《巨量数据的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》以及《7 个你不可不知的大数据定义》。

BI 商业智慧

BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。

Cassandra 数据库系统

是 Apache 软件基金会底下的开源分布式 NoSQL 数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名网站所采用。

CDR 详细通联记录

CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。

Clickstream Analytics 点击流分析

点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成 Upstream –– 进入这个网站的「来源」，以及 Downstream —— 拜访完这个网站之後的「去向」。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。

Cloud Computing 云端运算

云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。

也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了「云端(Cloud)」一名。

Data Mining 数据探勘

顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。

Data Modelling 数据建模

数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为「数据建模」。

Data Visualization 数据视觉化

是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。

Data Experts 数据专家

数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家，其工作内容细分请参考《数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较》。

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。

Hadoop 技术

Hadoop 是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为 Apache 软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop 的两大核心功能 —— 储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统 HDFS 跟 MapReduce 平行运算架构。Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。有兴趣深入了解请参考《认识大数据的黄色小象帮手 –– Hadoop》。

Internet of Things 物联网

物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。

NoSQL 数据库系统

NoSQL 最早是指「No SQL」，号称不使用 SQL 作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将 NoSQL 视为「Not only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望结合 SQL 优点并混用关联式数据库和 NoSQL 数据库来达成最佳的储存效果。

在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。

Predictive Analytics 预测分析

是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。

R 语言

R 是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免费 而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。

SaaS 软件即服务

SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS 提供商将软件统一部署在自己的伺服器上，藉由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。

对于许多小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 为兆位元组，是数据量的分级，相当于 10^12 bytes。其他数据量分级如下：

Bytes (8 Bits)

Kilobyte (1000 Bytes)

Megabyte (1 000 000 Bytes)

Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)

Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

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