前不久，我国证监会陆续发布了《投资研究时序数据参考模型》等3项有关金融行业标准的的文件。投资研究作为金融领域的重要环节，其所蕴含的数据范围非常广，并且专业程度以及非标准化程度也极其高，这一系列问题已经成为阻碍数据治理和快速流通发展的影响因素。
当前，投资研究领域的数据化程度相对来说是比较好低的，并且数据的形式比较多样，各个机构之间的数据交流频繁，业务发展速度过快。由于行业内缺乏数据流通的标准，最终导致了数据流通没有标准要求，从而造成了复杂且低效的投研数据生产和传输模式。此次发布的《投资研究时序数据参考模型》，主要是对金融行业标准规定了投资研究时序数据体系、数据指标名称的规范以及数据的定义和各种API要求。通过对投资研究主数据进行有效分类，促进了时序数据指标的参考模型。这有利于进一步提高投资研究领域的数据治理，促进行业之间时序数据共享，发挥出数据的应用价值，促进数字经济发展健康发展。
数据资源如何合规利用？
数据资源作为数字经济发展的基础载体，对于促进数字产业的发展具有重要作用。但是，对于数据资源的利用必须要秉承着合法合规，遵守相关的法律，在法律允许的基础下，对数据资源的价值进行开发和利用。对于数据资源的合规利用，必须从法律允许的范围内出发。在使用数据资源时，必须严格遵守当地和国际的数据保护法律法规，例如个人信息保护、网络安全法等。其次，在收集、存储和处理用户数据时，应该尊重用户隐私权，明确告知用户数据使用的目的，并经过用户同意后进行操作。对于数据安全保护，需要采必要的措施确保数据的安全性，包括加密传输、访问控制、定期备份等措施，防止数据泄露和损坏。在数据资源利用方面，最重要的是对于人才的利用，把数据人才引进数字产业建设当中。
数据人才的诞生价值？
数据人才在数字时代下承担着重要的重任。数据人才可以通过对大数据的分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势，为企业供关键性的决策支持，推动科技创新。数据人才还能够帮助企业更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率，从而增强企业在激市场竞争中的竞争力。随着大数据时代的到来，对数据人才的需求日益增长，培养更多的数据人才可以为社会创造更多的就业机会。并且，数据人才可以通过有效利用大数据资源，帮助企业降低成本、提高效率，推动产业升级和经济发展。
总的来说，数据人才的诞生不仅可以为个人带来就业机和发展空间，也可以为企业和社会创造更多的价值与机遇。是在数字时代下所必需的专业人才，具有很强的时代作用和专业能力。
培养数据交易师途径？
在新时代下，对于数据人才来说，就业前景是十分有利的，尤其是在数字经济蓬勃发展的背景下。但是，我国目前的专业人才队伍建设对于数据人才的数量是远远不够的，数据市场和企业仍然还需要引进大批专业的数据人才。在这样的时代需求下，数据交易师以非常专业的形势诞生了。数据交易师也是专业的数据人才，具备各方面的数据问题处理能力。培养更多专业的数据交易师就要依靠数据交易师职业能力（水平）考试，这也是成为数据交易师的唯一途径。目前，“数据要素x项目办公室”已经成立了，并且还有了第一个数据交易师考试标准。这位数据交易师的职业化、标准化发展奠定了基础，在未来数据交易师职业会越来越吃香，就业前景发展也会越来越好。