数据挑战是 Nash Squared 年度数字领导力报告中始终贯穿的主题。2023 年报告显示，只有四分之一的数字化领导者认为其组织在利用数据洞察创造更多收入方面非常或极其有效。尽管事实上有一半的数字领导者将数据和分析视为投资回报的两大提供者之一。总体而言，企业通常很难从数据中获得应有的价值。小型、中型和大型企业的情况都是相似的——尽管中型企业似乎特别受到挤压，拥有大量数据，但没有一些大型企业能够投资的复杂系统来处理数据。

那么，考虑到这些问题，企业如何开始掌握大量数据并利用它们来最大限度地提高性能、生产力和洞察力？

我们认为以下五个关键原则是成功的基础。

1. 从不可能的事情开始。然后从那里回来

出色的数据战略愿景需要由业务部门而非 IT 部门领导，因为最终使用数据的是业务部门。 IT 可以发挥关键作用，但要真正使战略产生影响，需要由那些对战略如何运作、实现的难易程度以及成本（至少在最初）没有先入为主的想法的人。 IT 部门的职责是对期望的结果进行逆向工程，然后与业务部门合作以在梦想与现实之间取得平衡。

2. 数据策略必须有“价值交换”才能发挥作用

另一个基本原则是，整个企业的人员必须“利益攸关”，并有明确的动机让数据发挥作用。如果捕获、整理和更新数据不能帮助业务领域所有者实现其目的和目标，那么这种情况就不太可能发生。只有当存在价值交换时——当业务的多个部分以各自不同的方式从特定的数据集中受益时——战略才会真正转化为日常现实。这意味着，在制定数据战略时，必须考虑整个企业职能的优先级和需求是什么，以及它们在何处以及如何相互重叠、互连和相互加强。这些都是价值交换的点，应该得到数据架构设计的支持和启用。

3. 数据不仅仅是一项技术练习——还有许多需要正确的支持功能

数据的价值在于其使用方式，因此成功的数据策略需要关注其周围的效率和机会。这需要得到治理的支持——围绕数据的管理、存储和策划制定明确的标准。数据的所有权需要明确，相关团队对其职责范围内的数据负责。还必须有足够的支持和培训，以便员工具备处理数据所需的技能。在所有这一切中，关键也许是灌输一种以数据为导向的文化——承认数据很重要，并且每个人都有责任仔细、正确地对待它。当整个企业每天都这样处理数据时，它所产生的变革性效果令人惊讶。

4. 首席数字官作为变革推动者而不仅仅是技术大师

不用说，首席数字官 (CDO) 或其他负责任的技术领导者的角色和领导至关重要。我们常常看到 CDO 被任命为或被视为技术专家。显然，良好的技术知识和经验很重要，但与此同时，首席数据官可以利用 IT 团队。我们认为，更重要的是 CDO 有能力作为变革的推动者，帮助建立业务的商业/性能方面与数据和技术之间的联系。这是组织真正希望实现的飞跃。这也意味着 CDO 应该与高层有直接联系。在理想的情况下，他们会定期直接与首席执行官和/或董事会对话，而不是通过首席信息官或首席技术官的调解。毕竟，他们需要这种直接接触来达到自己的目的——为了提高效率，他们需要了解并参与许多关键的业务决策和挑战。

5.人工智能让优质数据变得更加重要

然后是人工智能。人们对部署人工智能（包括生成式人工智能）解决方案的巨大兴趣进一步提升了良好数据的重要性——因为没有数据，人工智能投资根本无法发挥作用。人工智能拥有巨大的潜力，人们对 ChatGPT 等解决方案的兴趣日益浓厚，预测分析和机器学习重新回到了议程上，但重要的是要确保您不会在学会走路之前就尝试跑步。制定可靠的数据策略和结构，确定其有效并满足业务需求，然后开始考虑人工智能。人工智能驱动的解决方案可以帮助您从数据中获取更多信息，但它也会创建更多需要处理和存储的数据。如果使用某些 GenAI 引擎，还存在机密数据被置于公共领域的风险。因此，需要在整个企业内传达明确的使用政策。我们预计私人 GenAI 应用程序（例如微软的 Co-Pilot 或我们自己的 BonBon）市场将在未来几年迅速增长。

长期以来人们一直说数据是新石油。毫无疑问，数据使许多企业能够在数字世界中持续运营。虽然正确获取数据是一个众所周知的困难领域（很少有企业会说自己绝对正确），但通过遵循合理的原则并借助良好的技术建议，组织可以在数据在业务中流动的方式上做出重大转变，为决策提供信息，并推动组织变得更有利可图、更贴近客户。