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摘要：新华社北京10月26日电 《中国证券报》26日刊发文章《国家数据局揭牌 数据要素产业进入加速发展期》。文章称，10月25日，国家数据局正式揭牌。业内人士认为，这标志着我国数字经济发展新阶段的开始，预计数据要素配套政策将加快出台，数据要素产业进入加速发展期。

国家数据局的主要职责是负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等等，核心就是一个关键词——数据。

数据有多重要？它已经成为和土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素之一。可以说，如今的世界，数据已经无处不在，无时不在。到2022年底，我国数字经济规模达50.2万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至41.5%。（数据来源：央视新闻客户端）
根据国家公务员局网站信息，国家数据局今年计划在国考中招录12人，要求基层最低工作年限为3年，专业涵盖“电子科学与技术”“信息与通信工程”“计算机科学与技术”等。岗位工作内容中的关键词包括：“数据治理和发展”“数字经济国际合作”“数据资源管理和开发利用”“数字产业化和产业数字化”等。

随着数字技术的飞速发展，我们正迅速进入一个以数据为驱动的时代。在这个数据无处不在、无时不在的时代，数据治理与开发已成为企业和组织取得成功的关键因素。本文将带你揭秘数据领域的黄金机遇，以及数据治理与开发在新引擎中的重要地位。

一、数据时代的需求

在数字化世界里，数据已经成为企业获取竞争优势的关键资源。企业对数据的需求呈爆炸式增长，主要包括以下几个方面：

1. 业务决策：企业需要实时、准确的数据来支持业务决策，以提升运营效率和盈利能力。
2. 产品研发：通过数据分析，企业可以更好地理解用户需求，优化产品设计，提高市场竞争力。
3. 市场营销：数据可以帮助企业精准定位目标客户，制定有针对性的营销策略。
4. 风险管理：数据有助于企业识别潜在风险，制定有效的风险管理措施。

同时，企业对数据人才的需求也在激增。具备数据分析和数据管理能力的专业人才将成为企业招聘的重点。

二、数据治理与开发

数据治理和开发是数据时代的两大基石。它们之间相互关联，共同推动数据价值的实现。

1. 数据治理：指对数据进行有效管理和控制的过程，以确保数据的质量、安全性和有效利用。数据治理涵盖数据的收集、存储、处理、分析和保护等环节。
2. 数据开发：指将原始数据转化为具有实际应用价值的信息和知识的过程。这包括数据的分析、挖掘、可视化等环节。

在实践中，数据治理和开发是相辅相成的。通过有效的数据治理，企业可以确保数据的质量和安全性，为数据开发提供可靠的原材料。而通过数据开发，企业可以进一步挖掘数据的潜在价值，为业务决策、产品研发等提供有力支持。

三、案例分析

让我们通过一个具体案例来了解数据治理与开发的实际应用。某知名电商公司通过数据治理与开发，成功提升了销售额和客户满意度。

首先，该公司在数据治理方面采取了系列措施。他们建立了完善的数据质量标准，明确了数据的收集、存储和处理流程。同时，为了保障数据安全，公司实施了严格的数据访问权限管理。这些举措确保了数据的准确性和可靠性，为后续的数据开发提供了有力保障。

接下来，在数据开发阶段，该公司利用大数据分析和人工智能技术，对海量用户数据进行深入挖掘。他们发现了一些潜在的消费趋势和用户需求，进而优化了产品推荐和营销策略。通过这些努力，公司的销售额得到了显著提升。同时，通过数据可视化技术，公司管理层可以实时了解业务运行情况，以便做出更明智的决策。

这个案例充分展示了数据治理与开发在提升企业竞争力和盈利能力方面的重要作用。

四、黄金机遇

在政策支持、市场前景和职业发展等方面，数据时代都为数据治理与开发带来了黄金机遇。

1. 政策支持：各国政府高度重视数据治理与开发，出台了一系列政策予以支持。例如，中国政府提出了“数字中国”战略，旨在推动数字化建设和数据治理与开发。这些政策为企业和组织提供了良好的发展环境。
2. 市场前景：随着数字化转型成为企业发展的必然趋势，数据治理与开发的市场需求持续增长。根据市场研究机构预测，到2025年，全球大数据市场规模将突破3000亿美元。这一趋势为数据治理与开发相关产业提供了巨大的商机。
3. 职业发展：企业对数据人才的需求不断增长，为个人职业发展提供了广阔的空间。从数据分析师、数据工程师到数据科学家，各种与数据相关的职位将成为求职市场的热门选择。具备数据治理与开发能力的专业人才将拥有更多的职业发展机会和更高的薪资待遇。

在当下及未来，数据的价值越来越高，业界很多专家甚至认为数据将成为第四产业，是未来几年甚至几十年最重要的生产要素。我们有理由相信，今后数据人才需求一定会迎来爆发式增长，双十一即将到来，推荐几本数据技术相关的好书，助你赢在起跑线上！

《数据要素安全流通》

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《数据要素安全流通》作为各相关领域专业人员的洞察与实践总结，可以帮助读者获得更多灵感与启发。是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。

本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链，深度解读了国内外重点政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。

《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》

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这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛和“泰迪杯”数据分析技能赛为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛打下良好的技术基础。

《数据保护：工作负载的可恢复性 》

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这是一本从实战角度解读如何进行智能数据分析及搭建智能数据分析平台的工具书，目的是帮助读者全面认识并在实际工作中灵活使用智能数据分析方法和工具，同时构建可用的智能数据分析环境。

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本书面向初级、中级数据分析人员及数据分析平台产品经理。为了帮助读者理解，书中不仅采用通俗易懂的语言，而且提供了百余幅作者专门绘制的示意图，更为难能可贵的是，书中包含了大量一线实践案例

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