微众银行开源管理办公室负责人钟燕清：如何在企业内部推动开源？如今，基于开源软件的商业模式席卷全球，国内外陆续涌现出不少成功的创业案例，比如已经上市的 MongoDB、Elastic，国内屡获资本青睐的 PingCAP、涛思数据等。此外，很多头部的大-CSDN社区

杨东杰 2021-07-06 20:52:46

微众银行开源管理办公室负责人钟燕清：如何在企业内部推动开源？如今，基于开源软件的商业模式席卷全球，国内外陆续涌现出不少成功的创业案例，比如已经上市的 MongoDB、Elastic，国内屡获资本青睐的 PingCAP、涛思数据等。此外，很多头部的大厂近年来也在加大对开源领域的投入，比如微软入主 GitHub，IBM 斥巨资收购 Red Hat，国内的 BAT、华为先后成立开源管理办公室并提出开源战略等。开源已经成为了全球科技公司发展的趋势。然而，在企业内部推动开源往往不是一件简单的事情，考虑如何在合规、安全等前提下，鼓励员工参与开源项目，形成良好的内部技术文化，并且发掘具有价值的项目，遵循开源法则，推动社区的健康发展，这些都是从企业内部角度来看面临的各种挑战。钟燕清是微众银行开源管理办公室负责人，目前主要负责微众银行开源治理体系建设等工作，对企业内部研发团队的开源文化建设有着深刻的见解与实践经验。钟燕清作为全球开源技术峰会 GOTC 开源运营与治理分论坛的演讲嘉宾，结合微众银行的开源实践经验，给大家带来了“如何在企业内部推动开源”的主题分享。本文整理自钟燕清的演讲内容，希望对想要在企业内部推动开源的管理者或技术人带来一些启发。

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学术研究 2019 年 12 期 425 探究大数据时代的数据挖掘与数据资产运营廖嘉炜徐炫东池燕清杜舒明宋强广州供电局有限公司信息中心，广东广州 510000 摘要：大数据时代背景下，数据也是一种资产，要求企业实现对数据的专业化挖掘，并从中获得价值，借鉴各行业的发展经验展开数据资产运营工作，将成为未来企业数据管理的重要发展方向。基于此，本文以数据挖掘与资产运营为研究对象，根据其优势分析怎样通过数据分析得到回报，并提出关于建立数据资产管理平台的建议。关键词：大数据时代；数据挖掘；数据资产运营大数据时代这一概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出的，该企业称数据已经渗透到各个行业，并成为企业重要的生产与发展因素。人类使用海量数据的同时，也会从中挖掘对自己有利的内容，以此提升生产效率。将信息技术应用于数据挖掘和资产运营管理，实现软件与计算机的结合，提高企业对数据的提取能力和洞察力，使数据为企业创造更高的价值。 1 大数据时代为数据挖掘与资产运营提供的优势中国互联网协会 2019 年 7 月 11 日发布《中国互联网发展报告 2019(精华版)》显示，2018 年中国大数据产业规模推测达到 5405 亿元，较 2017 年 4700 亿元同比增长 15%，2019 年有望达到 6216 亿元，并且未来几年中国大数据产业将保持在 10%至 15%的发展增速。分析大数据时代给数据挖掘和数据资产运营带来的优势，主要体现在以下几方面：（1）数据已向多行业渗透，并成为行业重要的生产要素。 2017 年，有超过 45 亿人在使用手机，3000 万互联网传感器节点在各个行业领域内分布，使社会交通、金融、工业等部门通过海量数据的挖掘和使用不断创造价值。特别是金融行业和政府机构，这些数据密集型企业与机关更需要对数据进行资产运营。（2）海量数据可以以多种形式创造价值。 IBM 商业价值研究院经过研究发现了多种数据利用方式，通过组织设计与管理得出结论。这五种方式如下：利用大数据进行复杂性分析，提高决策能力；让数据更加透明，解放更多价值；大数据可以改进金融产品和行业服务现状。生产商深入分析数据后，了解消费者对产品的评价，以此提升服务质量，从而达到客户满意度；为客户提供个性化服务；高效管理资金和货物，丰富产品种类，提升产品价值。（3）数据的运用提升企业竞争实力。 2 如何通过数据分析得到回报大数据时代下，大多数企业都会凭借数据分析技术进行财务活动的决策，并通过分析技术为经营活动提供价值参考。已经成功转型的企业也会在其他领域尝试着使用数据分析技术。《数字中国建设发展报告（2018 年）》报告指出：截止到 2018 年底，我国网民规模达到 8.29 亿，互联网普及率达 59.6%，较去年提升 3.8 个百分点；国内信息技术发明专利授权数同比增长 10.8%；数字经济规模达到 31.3 万亿，占 GDP 比重达 34.8%。如何利用数据分析技术实现数据的深度挖掘，并达到资产合理化运营，以下建议可供参考：（1）数据分析可以缩短创造价值的时间。企业在挖掘数据的同时，也要根据实际运营情况优化数据分析技术，确保数据的完整性，并推动企业的成功转型。（2）数据分析实现了企业的转型。IBM 商业价值研究院提出了关于克服数据分析带来的阻力问题，推动企业战略发展和文化建设，致力于企业从数据研究中获得回报。（3）数据分析更重视分析的步骤。数据分析的每一步，企业管理者都会通过自己的努力，充分利用现有的资源，而不是变革全局。合理应用数据分析技术，有利于帮助企业寻找最有效的渠道战略，提升客户体验，创新生产与经营流程，使企业从中提升经济效益与社会效益，扩大企业的品牌影响力。 3 大数据时代的数据挖掘与数据资产运营展望 3.1 投入足够的资源进行数据分析与挖掘数据可以为企业创造更多效益，并为企业提供有价值的资产，建议企业在大数据时代下，在资产负载表中的传统资产方面，让数据资产和传统资产被同等看待。实际上，数据已经在业务职能领域内渗透，各生产要素离不开数据资产的挖掘和运营管理。如果将数据看成是一种资产，那么企业就要安排专业的人来运营资产，确保数据在保值的基础上增值。现如今，有 63％左右的已转型企业拥有了独立的数据分析团队，这些企业已经拥有了较高的数据分析能力，团队可以让企业的数据资产运营能力提升。为了不断提升数据资产运营效率，建议企业对数据分析与数据挖掘投入更多资源，结合企业的实际业务，优化业务决策，实现对数据资产的精细化管理。数据分析可以让企业从以下几方面得到收获：（1）客户方面。数据分析可以增强客户体验，优化销售代表和客户之间的比例，为企业制定营销活动

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