各地級以上市人民政府，省有關單位：
為建設數據管理高端人才隊伍，充分挖掘數據資源價值，促進企業數字化轉型，推動我省數字經濟高質量發展，經省人民政府同意，現將《廣東省企業首席數據官建設指南》印發給你們，請各地、各有關單位認真組織實施，執行中遇到的問題，請及時向我廳反映。
廣東省工業和信息化廳
2022年8月24日
廣東省企業首席數據官建設指南
黨的十八大以來，黨中央高度重視發展數字經濟，作出了一系列重大決策部署。數據作為數字經濟的關鍵生產要素和基礎資源，蘊藏著巨大價值，數據的深度挖掘應用將促進資源優化配置、提高全要素生產率，是重塑企業競爭優勢、推動經濟社會轉型發展的重要引擎，對于提升數字經濟發展水平意義重大。
企業擁有豐富的數據資源，是培育發展數據要素市場的重要力量。企業首席數據官(Chief Data Officer，以下簡稱“CDO”)是源于數字化轉型需要而產生的一個新型管理者。企業設立CDO，有利于加強數據管理，推進數據資產化和數據驅動決策，有利于完善數據標準制度，推動數據價值深度挖掘和應用，有利于推進數據資源市場化配置，建立健全數據要素市場體制機制。
廣東省數據資源富集、產業基礎雄厚、融合應用場景豐富，目前部分企業已設立CDO，開展數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）貫標評估，實現數據管理體系革新、生產模式優化、運行效率提升。為加快培育數據要素市場體系，建設數據管理高端人才隊伍，充分挖掘數據資源市場價值，促進企業數字化轉型，在全省建立企業CDO工作機制，推動企業設立CDO，助力廣東數字經濟高質量發展。
一、建設原則
鼓勵數字化基礎較好、擁有較大規模數據資源、數據產品和服務能力較突出的各行業企業設立CDO，按照企業主導、政府推動、價值優先、多方協同的原則，參考本建設指南組織實施。
?。ㄒ唬┢髽I主導。充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，強化企業在數據要素市場上的主體地位，支持企業自主設立職位并遴選聘任CDO，充分發揮CDO在數據資產管理、數據人才、數據文化、數據安全等方面的領導作用。
?。ǘ┱苿?。省市工業和信息化主管部門鼓勵各種類型企業設立CDO，組織CDO培訓交流平臺，宣傳推廣企業優秀案例，幫助CDO提升業務水平和工作能力。鼓勵各地人才管理部門將企業CDO列入產業人才政策范圍。
（三）價值優先。鼓勵企業CDO充分發現挖掘企業內外部數據價值，推動數據資源開發利用和數據資產化運營，培育數據創新生態，促進數據資源交易流通，釋放數據要素活力，完善數據要素市場體制機制。
（四）多方協同。省市工業和信息化主管部門、省級相關部門、企業、社會組織加強企業CDO宣傳引導，推動社會和企業認識企業CDO在數據要素市場培育和數字化轉型過程中的作用和意義，營造有利于企業CDO發揮才能的良好工作環境。
二、建設內容
企業CDO是有效管理和運用企業數據資產、充分挖掘數據價值、驅動業務創新和業務轉型變革的企業負責人。企業CDO需具備寬廣視野和戰略眼光，要熟悉企業的各項業務流程，具有業務數據價值洞察力，要及時掌握各類數字化技術發展動態，能夠圍繞企業信息系統產生的大規模數據資源進行數字化運營，通過數據支撐引領業務創新和商業模式創新，提升內外部客戶的滿意度和應用體驗，幫助企業降本增效創新增長。
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企業CDO應設置在企業決策層，是企業對數據資產的使用管理和安全全面負責的高層管理人員，由企業自主聘任并授權其開展工作。企業應當按照公開、公平、公正、擇優的原則，參照副職負責人的選聘任用程序設置CDO，直接向企業負責人匯報。企業應當對照CDO的職責要求，為CDO提供組織機構、崗位職務、人員編制、資金保障等各種必要條件。企業應當以制度形式賦予CDO對企業重大事務的知情權、參與權和決策權。
鼓勵大型企業以業務驅動設立數據資產管理委員會和數據資產管理部門。數據資產管理委員會由企業負責人、CDO、部門負責人等中高層管理人員組成，負責確立數據資產管理的目標、資源和重大事項的協調和決策，指導審批數據資產管理工作規劃和年度目標，審定數據資產管理相關的政策、組織建設、管理流程。數據資產管理部門負責數據資產工作的戰略規劃、目標舉措以及實施落地，負責數據資產從產生、消費到消亡全生命周期管理的治理框架、流程規范、方法和IT工具的制定與推行，推動數據資產管理項目和以數據為核心的數字化轉型，設計數據資產質量度量模型、執行數據資產質量監控及重大數據問題披露，統籌建設完善數據安全保障體系，負責企業數據資產管理能力提升和數據文化建立傳播。
?。ǘ徫荒芰λ刭|要求
1.數據資產管理領導能力。CDO需具有良好的職業道德和敬業精神，熟悉并遵守國家數據領域相關法律法規和標準，具有正確的數據價值觀，依法依規組織實施企業內外部數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等處理活動。
2.數據規劃和執行能力。精通數據收集、管理、分析等方面的業務理論和技術，具備對數據資產管理運用工作進行全局戰略規劃和布局、配置企業內外部數據資源、制定發展目標和工作計劃的戰略思維與規劃執行能力。
3.數據價值行業洞察能力。熟悉企業的業務流程與工藝流程以及行業發展情況，能夠洞察所在行業和企業的數據資產價值，具備判斷分析數據及數字技術帶來機遇和風險的能力。
4.數據資產運營和增值能力。具備管理和推動大規模、跨職能、多層級的項目管理整合能力，帶領和指揮團隊成員圍繞數據戰略規劃開展工作，充分挖掘企業內部數據資源優勢，整合外部數據資源，提供具有經濟價值和社會價值的數據，熟悉數據交易情況，以數據賦能推動企業生產經營和投資決策創新發展。
5.數據基礎平臺自研建設能力。帶領團隊完成數據存儲監控、數據處理任務調度、數據指標監控等關鍵大數據基礎平臺能力建設，能有效避開海外開源大數據平臺框架技術屏蔽、卡脖子，為數據增值和數據價值洞察提供良好的基礎保證。
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1.數據治理。建立數據治理的組織架構和專門團隊，健全業務驅動數據治理的體制機制，改善數據資產管理體系架構和管理方法，加強統一數據治理平臺建設，攻克多渠道數據來源統一管控的難關，規范數據處理的流程和標準，推進實施《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）等國際國內標準、團體標準、企業標準，推動數據治理平臺的規劃、設計、建設及運營，保障數據資產質量和提升企業數據資產管理水平，優化企業業務運營模式。
2.數據增富。關注數據資產的戰略價值和應用場景，組織制訂和實施企業數據戰略，獲取數據中內涵的價值，建立數據驅動生產經營管理的體制機制，打破數據壁壘，使數據可以便捷地跨部門及跨職能流通，推動數據在企業內更好的消費和利用，通過數據分析主動支持業務，優化現有業務，挖掘潛在客戶和市場需求，調整產品結構、提升產品和服務質量水平、創新商業模式，為企業創造新的商業利潤。
3.數字增值。適應數據市場的需要，按相關法律法規要求，組織推進企業數據資產的數據清洗、數據變換、數據集成、數據脫敏、數據規約、數據標注等數據處理，推動上下游、跨行業的數據共享開發利用，推動數據資產評估，探索形成數據產品，采用合法交易方式，為市場提供企業數據服務，實現數據資產的市場價值。
4.數據安全。貫徹執行國家數據等方面的法律、法規和政策，建立企業數據資產安全保障制度和分類分級安全管理制度，組織制定并實施企業數據安全防護方案，提升數據全生命周期安全防護能力。定期組織數據安全評估，組織基于供應鏈的數據安全監測，提高企業數據風險管控能力，確保企業數據隱私與安全。
5.數據人才。加強企業數據管理人才隊伍建設，組織開展培訓教育，培育企業CDO后備人才、數字化管理師等人才團隊，打造高素質的人才梯隊。
6.數據文化。加強企業數據文化建設，提升企業員工數據資產意識，建立正確的企業數據價值觀，增強企業的數據安全意識。引入互聯網數據思維，圍繞“大中臺+小前臺”數據戰略推進傳統企業數據落地和應用，形成員工新型工作思維和工作方式。
三、保障措施
?。ㄒ唬┘訌娊M織引導。省工業和信息化廳將企業CDO建設作為各地數字經濟發展情況評估的重要內容，鼓勵地市將企業CDO建設作為制定數字經濟領域相關扶持政策的重要參考。省市工業和信息化主管部門建立常態化CDO工作溝通機制，加強跟蹤服務指導，為CDO高效履職提供強有力工作保障。完善企業與業務主管部門的溝通機制，了解各行業企業的數據現狀與需求，探索企業數據與公共數據資源綜合利用場景及模式，推進政企數據資源融合增值。
（二）建立人才資源庫。省工業和信息化廳組織建立全省企業CDO人才資源庫，鼓勵支持企業CDO積極主動加入，形成CDO人才資源匯聚、交流、合作、提升的重要平臺，實現CDO與市場的高效對接和合理配置,探索支持企業CDO人才的政策。
（三）強化企業培訓。省市工業和信息化主管部門建立健全企業CDO培訓機制，組織實施企業CDO交流培訓，開展相關研討活動，組織有經驗的專家為設立CDO的企業提供政策宣講、咨詢答疑等貼心服務，幫助企業CDO提升業務水平和工作能力。
（四）開展示范建設。省工業和信息化廳支持廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山及其他有意愿且數字化基礎條件較好的地市工業和信息化局組織開展企業市級CDO示范建設工作，指導各地制定完善工作程序和建設標準，2022年至2024年每年培養一批既懂數字技術又懂生產經營的CDO，適時開展省級企業CDO示范建設工作。
（五）形成優秀案例推廣。省工業和信息化廳指導有關地市工業和信息化局依托企業CDO組織開展企業CDO優秀案例建設工作。圍繞數據開發利用、數據管理、數據文化、數據安全等領域，省工業和信息化廳定期歸納總結出一批作用突出、成效顯著、可復制推廣的CDO優秀案例，樹立先進標桿宣傳典型經驗，省市聯合進行宣傳推廣。
（六）加強社會多方協同引導。充分發揮新聞媒體的作用，大力宣傳企業CDO的目的、作用、成效和典型事例，營造CDO建設的良好氛圍。發揮CIO、大數據領域社會組織作用，依法依規開展CDO交流、互動、培訓等活動，提高各行業、各領域數據管理水平。
