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证券交易如何玩大数据?专访美国券商TD Ameritrade首席数据官(译)

背景:TD Ameritrade是美国的一家在线经纪公司,主要提供的服务保包括推荐股票,期货,交易所买卖基金,期权交易,共同基金,固定收益,保证金贷款,现金管理服务。除在美国拥有超过600万客户之外,在其网站还有来自世界各地的其他客户。网站主要通过收购的方式获得发展。目前,TD Ameritrade已经成为2016年美国奥运和残奥队的官方赞助商,以及美国足球联赛2015和2016赛季的官方赞助商。

原文作者:John Dix 本文由36大数据翻译组-黄小肺翻译,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载!

TD Ameritrade

Derek Strauss担任CDO(首席数据官)近3年,已经推动组织结构的改变和许多大规模的变革举措。

TD Ameritrade

Derek Strauss, 首席数据官, TD Ameritrade

“数据是金融服务界的王者,很多组织都为此在给这部分工作添加新的岗位。例如,Derek Strauss就在TD Ameritrade担任了三年的首席数据官。Network World 的总编辑John Dix最近通过Strauss了解了许多关于首席数据官的职责,数据如何和IT结合,以及Strauss是如何发挥这个角色的作用、在美国最大的网络证券交易商中推动变革?

白宫来了个“首席数据官”,这位要干什么?

首席数据官CDO的五大要务

首席数据官们都在做什么?

我了解到TD Ameritrade创造了首席数据官这个职位,聘请您担任。这个需求是从哪里来的呢?

CEO(首席执行官)和COO(首席运营官)已经讨论很长一段时间了,我们需要成为更倾向数据驱动和分析驱动的企业,去探索如何从我们拥有的客户数据中挖掘更多,为客户提供更好的服务。但我们也不想超过一定的界限,这里面有很多敏感的部分,客户会想,“你们会不会知道我太多事?”,这可能会让人毛骨悚然。我们对这事情还是比较谨慎的。

另一方面,我们希望可以在合适的时机给客户呈现有用的信息和指引,比如他们可能感兴趣的教育、新闻资讯。但我们不想越界,客户在想“他们是怎么知道的?”,这就是很恰当的边界。但是了解什么程度能让顾客从他们的角度觉得信息是有用的,这才是我们想追求的目标。

你向谁汇报?

我们有一个已经实行了一段时间的程序化的组织架构。起初是COO决定在他的组织里设立首席数据官。当时主要有三个核心IT部门向他报告:CIO(首席信息官)、CTO(首席技术官)和AppDev(另外还有几个公共服务比如后勤部门、中间部门、采购等等)。

为了尽快地推动变革,我们需要做出一些调整。开始的时候 ,分析部门散布在整个企业里。第一个调整是,我把他们集中在一起形成联盟式的合作。他们依然在他们自己相关的业务线上工作,但他们通过我建立的一个分析”卓越中心”集合在一起。但我们发现,为了真正地让不同业务线的人专注在企业的利益上,我们需要有一个人担任一个非常高级的职位,从分析的角度向CEO汇报。虽然这个人没有被命名为“首席分析官“,但这就几乎是他的工作职责,他应该是在业务里工作了很长的时间的人,而且要理解信息和分析的重要性。现在分析中心已经从我的管辖范围搬到了他的范围,他直接汇报给CEO。我们之间有非常紧密的关系。这是TD Ameritrade的企业文化中非常美妙的事。它是高度协作的文化,不同的汇报线并不会有很大的差异。

这个分析职位是什么时候创造的呢?

大概两个月前吧。我们在谈论的分工是我们生产法拉利,而他训练司机。

意思是一个更偏向战术而另一个更偏向战略吗?

不是的,我们两个都是战略的,也都是战术的。这里面的意思是,企业里面有些地方是不需要法拉利的,他们需要大货车。他不会专注在这类型的方案上。那些对企业来说也是战略性的,但只是他主要关注的事情的某种特定分析。
他也涉及一些分析工作的战术支持。我们正在一起做的是如何为行业中从事数据科学的开发者和探索者创造一个更好的环境。我们怎么样给这些人在他们有新发明的时候创造更好的环境,比如说对一个新的算法会有一个简单的途径投入使用。这就是一种偏战术的工作,是我们都在参与探索的。我们双方都有各种战术和战略的工作。

你组织起来的这些分析部门都是IT领域的吗?

不是的。我创建这个”卓越中心”的时候,我有一个向我报告的小团队,他们负责跟团队里剩下的人沟通,搭建一些沟通的渠道,基本上我们搬到分析中心核心的就是这些。

你会怎么样定义你现在的职责呢?

我创立的那个组织叫做“企业数据与分析组”,这里面有很多支柱一个是数据管理,这纯粹是一个业务功能。它和各个业务线的管理层一起合作(一般是管理主任级别的同事)来建立数据库。他们在各组织都有人被任命为数据管理员或者数据管家。数据管理员的工作就围绕着数据的管控,包括数据的质量,日常的维护,对整个企业的数据进行分类等等。这就是数据管理。

第二个领域.…..这些领域没有优先级之分,是同等重要的。第二个领域是关于数据科学。这是一个小团队,他们探索最好的方法,然后展示如何在业务过程中使用这些方法。

第三个领域主要负责支持我们数据和分析的技术平台,我们数据储存的平台,我们数据储存仓库的平台等等。我们大概有十个核心的数据和分析功能有考虑要设立平台,当然我们还需要考虑它们的表现、通用性,等等,各方各面都要考虑。

第四个领域就是数据建筑了,这包括数据建模、数据的质量控制、元数据的管理、数据统筹控制。这些都是数据建筑团队的组成部分。

第五个领域是关于数据资源的发展和维护。这包括我们企业的数据库团队、我们的大数据储存和管理团队、还有其他一些职能比如数据可视化。这些都是核心部分,他们都有在数据发展团队和数据源发展团队管理之外的人员。

这些就是我们重点关注的五个领域。类似标准管理的工作就归在数据管理组里面。我知道有很多CDO头衔的人主要专注在标准管理,或者关注在我之前提到的其中一小部分。我们在尝试真正覆盖所有内容。这里面大概只有一到两个领域是和数据相关,但没有被我归进来的,比如说数据库管理员。我们的数据库管理员依然向我们的CTO报告,然后我们的CISO(首席信息安全官)也是向CTO报告。当然我们跟他们合作也非常密切,但他们是在CDO管辖范围之外的。

这里面有多少是是你来的时候已经存在而不是你创造的呢?比如说,数据管理组里面,那些数据管理员和数据管家本来就在吗?

不是的,没有一个是本来就在的。

我相信企业里应该本来就有一些平台技术在吧?

唯一本来就存在的平台就是那时候的企业数据仓库。所有其他的功能,大概九个吧,包括Hadoop数据储存,元数据仓库,引用数据管理,等等,这些都需要建立和整合。

大概用多长时间呢?

我们基本上用了18个月来建立所有的这些功能。

哇!好有野心的速度呢!

我已经担任这个职位两年半了。头六个月主要是在理解业务需要,建立一些战略和开始规划我们的方向。之后就开始组建团队,开始构建这些不同的功能,用一些业务里的案例来确保所有功能能串在一起。我们现在正在一个重要的时间节点,因为我们已经把基本功能构建好了,我们确定这些都能很好地运作,而且已经在一些案例中实践过了。现在我们在关注一些高价值的业务实践,开始调动我们的团队实现我们的目标。在这个财政年,我们要朝着我们关注的目标做最后的努力。

你们的预算是单独承担吗?还是分散到不同的部门一起承担?

我们有CEO和COO批准的单独用于数据和分析的预算,我们不需要从不同的利润中心去找经费。

好的。你说你们的努力很快就会得到成果了,你会怎样衡量你们的成功呢?

把这些数据功能应用到不同的业务场景将会带来显著的业务价值。很多价值需要把不同的业务的管理层找出来说,“如果我们有了这个,我们就能做后面的事情。”他们会看到这里面的成果,所以他们的成功就是我们的成功。

有没有财务上面的目标?

他们当然会谈论到营收目标。我们当然会尝试尽量专注在这上面,但是基本上我们主要是要跟我们的客户建立更好的关系,持续改善、测试并且学一些更好的方法来维护我们和客户的关系。

这过程中有什么意外发现吗?

很多惊喜。但从我和其他CDO的交流看来,基本上每个人都遇到一样的事情。首先,我们大部分都低估了我们在改变管理上要花的时间(至少我是这样),因为我们做的每一件事都代表着一个巨大的改变。这不只是在业务的改变,对IT也意味着改变。这里面有很多工作要做。基本的事情比如数据和分析的快捷获取。人们已经习惯快捷编程,但还没考虑过数据和分析的完整生命周期以及如何更快捷地获取。很多情况下这会引发全新的东西,“我们从规划和研究如何让人们适应新的方法开始吧。” 如果我可以全部重头开始,我会在更早期的时候在改变管理上下工夫。另一件有趣的事是,大概三年前我们开始做这事的时候,供应商社区还没有准备好,所以我们要做很多实验。 我们现在的状况是市场已经开始跟上,而且有越来越多有用的东西出现。我不会因为我们进入地太早,因为我认为这样我们会在浪潮的前端,不过我们需要花更多的时间。在一些领域更成熟的产品其实是更有用的。

我本来打算在刚才的问题后结束访问的,再问个问题吧。这些工具已经达到要求了吗,还是他们还有待发展?

整个非结构化数据和大数据领域每天都在改变,有很多新的产品和功能陆续出现。我觉得要说我们的产品和服务已经成熟的话,大概需要在等四五十年吧!我觉得在大数据时代,我们相当于八十年代有数据仓库的阶段,数据仓库大概发展了将近六十年才发展成熟。我觉得会是相似的发展途经,虽然应该会比数据仓库快一些。

现在有越来越多的关于大数据云的讨论,你们有在用类似的东西吗?或者说你觉得会是未来趋势吗?

我们有用亚马逊的云,主要做一些数据科学的工作,因为我们有跟一些大学合作,他们相当于我们数据科学的延伸团队。最有效的方法其实就是我们把自己的部分数据放在云上让他们可以获取。大概就是做到这一步,我们知道将会有更多关于云的研究,我们也在积极地从隐私和安全方面进行探索。

你有什么建议给其他考虑设置CDO职位的公司吗?

我觉得最值得一提就是我曾经是MIT Richard Wang教授带领下的一个首席数据官小团队里的一员。Richard和他的团队有一份真的很有趣的论文,从立体的角度看CDO的职责,每一个面都有不同的部分和维度。随着时间变化 CDO的职责也可能改变,就好像一开始我是在自己的领域有一个“卓越分析中心”。我发展它,让它发展到可以托给别人,我的角色就改变了。CDO的职责应该适应企业的需要,而且随着时间改变可能有不同的形式。

原文:How TD Ameritrade’s Chief Data Officer is driving change

End.

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