一 概述

首席数据官 (CDO) 是组织内数据的代言人，并将数据视为战略性企业资产。 CDO 的角色正在不断发展，在行业中获得了巨大的关注，其成功对于推动组织的增长和创新至关重要。 CDO 必须将其角色从防御性数据战略转变为进攻性数据战略，接受变革推动者的角色，并负责为组织创造价值。这就是成功的秘诀。

二 挑战

尽管 CDO 的角色日渐成熟，但许多 CDO 却在失败。 Gartner 最近的一项研究预测，50% 的 CDO 将因众多内部和外部因素而失败。大多数外部因素都是不可控的，因此了解成功的关键内部障碍非常重要。

●角色级别：“首席”头衔意味着该角色向最高管理层汇报，但许多 CDO 并不这样做。他们没有资历、决策权和行政影响力来推动企业数据战略。

●角色明确性和限制：CDO 角色的定义仍然没有一致性，对该角色的期望取决于组织的数据成熟度。这个问题的直接后果是对角色本身的限制。

●缺乏资金和资源：没有将 CDO 的角色放在组织中足够高的位置，其自己的专用预算影响了对工具、技术和人员的投资。

●公司文化和变革阻力：CDO 是一个颠覆性的变革管理角色，并不是每个人或每个公司都能很好地适应变革。最重要的是，公司中任何新的“首席”角色都会带来行政变化，并且根据角色的位置，它可能会与 CIO 和 CTO 产生行政问题。

三 建议

随着组织日趋成熟并寻求 CDO 共同领导增长章程，CDO 应首先评估其组织的数据成熟度，然后通过以下方式为其组织创造价值：

●数据管理：这是CDO 角色的关键，涉及数据管理、数据质量、维护、保护和治理。将数据作为企业资产或企业货币进行管理，并建立对数据的信任是一个关键因素，其他一切都取决于它。

●数据丰富和支持：找到利用现有数据实现业务成果的方法，并使用额外的内部和外部数据来增强它们。从小事做起，并在每次成功或失败时不断积累。确保整个组织内分析的数据可用性，包括人力资源和财务等职能部门的可行见解。

●数据货币化：确定从数据中赚取收入的方法。创建创新章程、实验、构建原型、宣传和实现数据科学、人工智能和机器学习等高级分析，并开发数据产品作为企业知识产权和竞争优势。

四 评估

新商业和数字化转型的出现使组织越来越依赖数据——从即时交易意义到对定义长期增长战略的响应。许多没有接受这一新现实的组织已经失败并继续挣扎。数据和分析正在引领市场差异化和以消费者为中心。随着组织开始意识到数据是他们的企业货币，并且需要将其作为资产进行管理，因此引入了首席数据官的角色。

本次评估的重点是那些非数字化原生组织，并且不是从头开始最大限度地发挥数据和分析作为其业务模式关键驱动因素的潜力，例如亚马逊、谷歌、Facebook、Airbnb 等在这些组织中，CDO 作为傀儡的角色通常不存在，而数据管理以及通过数据和分析驱动业务价值是日常业务现实的基本要素和一部分。

首席数据官对不同的组织有不同的含义。在某些组织中，风险、合规性和监管可能是创建相对狭窄和深入的角色的原因。在其他组织中，它可能更广泛、更包容，包括企业数据和分析以及创收的驱动力，或者它可能是对业务模式颠覆和推动创新需求的响应。从本质上讲，CDO 的角色必须与其数据战略的组织成熟度挂钩。 Gartner 将 CDO 角色的演变分为四个类别：

CDO1.0：专注于数据管理

CDO2.0：开始拥抱分析

CDO3.0：引领数字化转型

CDO4.0：以数据产品为主的变现

随着数据战略的发展，分析也在不断发展。根据 Thomas Davenport 的研究，分析经历了以下演变步骤：

分析 1.0：传统商业智能时代

分析2.0：大数据时代

分析 3.0：数据丰富产品的时代，促进快速经济

分析 4.0：认知消费者控制数据的时代

这给 CDO 带来了挑战：从哪里开始以及关注哪里? CDO 的角色也是一个跨职能的变革管理角色，它从组织协调和行政角度给自己带来了内部挑战。事实上，Gartner 预测大约 50% 的 CDO 将失败。在 Gartner CDO 调查中，文化惯性和数据素养被认为是缺乏成功的首要原因。

CDO 的典型一天的流程可能包括：

● 营销对消费者总体层面的活动绩效报告的需求

● 销售人员称数字错误且不可信

● 首席财务官表示，已向他们报告了多个版本的主要 KPI，他们需要确定正确的一个

● 商业智能团队表示他们没有足够的资源和工具

● CTO表示他们已决定将数据从本地系统迁移到云端

似乎立即解决这些问题应该是 CDO 的重点，但这将是错误的做法，因为这只会加剧围绕重点的担忧。大部分战术工作可以由现有数据团队采用敏捷的方法来承担，但 CDO 必须专注于为该职能制定战略愿景并获得整个企业的支持。

首先也是最重要的是，首席数据官必须接受自己作为变革推动者的角色，并了解这是一项跨职能的责任，需要具备组织头脑来建立联盟和伙伴关系。了解组织的运作方式至关重要。这应该导致为该职能制定一个基于文化并与企业使命相关的愿景。

接下来，CDO 必须开发一个组织结构，旨在通过跨越业务部门的多个层次结构的参与模型来推动采用。 CDO 应根据组织的转型速度和组织环境来评估集中式、分散式或混合式组织结构建立信任和协作。

CDO 还应该是以人为本的设计、设计冲刺和敏捷方法的支持者，并创建以领域专家或业务部门用户为中心的多学科敏捷团队。这使得采用成为从发现和设计阶段开始的计划的一部分。领导这些敏捷团队的一个重要角色应该是能够用数据和策略语言进行有效沟通的数据翻译者/传播者。

这里要考虑的一个关键因素是首席数据官想要领导的变革程度以及他们想要推进的速度。这些设想应该与组织对变革的准备程度和首席执行官的支持相匹配。 Standish Group 的 CHAOS 报告显示，从大型计划开始失败的可能性更高。

识别并关注可解决的问题。不要一开始就雄心勃勃，首先要打好基础。平衡潜在的长期计划与较短时间范围的项目，并尽早且频繁地交付组件，从而提高成功率和逐渐提高的价值。 CDO 应该根据价值而不是数量来衡量组织的生产力和成功。通过向企业领导者讲透明的价值驱动的故事而磨练出来的沟通策略将逐步建立组织的声誉和信任。

五 路径

解决组织战略的这些基本原则需要制定组织的CDO章程，并为组织的成功奠定基础。

现在让我们探讨 CDO 为其组织创造价值的三种方式。

路径1：数据管理

许多 CDO 组织都是从这个领域 (DataOps) 开始的。这是 CDO 的核心职责领域，必须如此进行管理。如果没有掌握、精心整理、管理良好且安全的数据，其他一切都毫无意义。这不仅仅是一个维持领域，而且是一个将继续挑战 CDO 组织的创新领域。例如，确定如何最好地存储和检索高维高基数纵向时间序列数据，或者在 GDPR 时代掌握消费者数据以有效推动消费者参与策略。 CDO 必须关注的一些价值驱动因素：

● 保护企业数据作为资产并管理风险和合规性

● 通过先进的治理原则减少敏感数据的暴露

● 单一事实来源与多个事实来源的策略

● 数据架构和系统的发展以保持领先市场的步伐

● 持续评估和应用精益数据运营方法，以更低的成本提供高价值

● 建立高标准的数据质量，消除“垃圾进垃圾出”的风险

路径 2：数据丰富和赋能

CDO 必须对现有数据进行全面评估、对其进行分类并创建元数据。这将使最终用户更好地理解数据，也可以用来创建组织数据素养。然后探索组织可以利用现有数据做哪些事情以及做多少事情。从获得“唾手可得的成果”的成功开始，并以此为基础继续发展。继续评估现有数据的差距，并通过外部来源和合作伙伴进行补充和扩充。由于利用现有数据来驱动组织价值，这将缓解对数据增强和丰富策略的额外资金的需求。此外，实现跨业务部门的数据访问民，以赢得更多拥护者。对人力资源和财务等数据匮乏的组织表示热爱，并赢得这些强大的业务职能部门的支持，因为他们拥有有关资源和预算的关键决策。

采用渐进式方法逐步开发“洞察系统”，该系统必须集成数据孤岛，并作为清洁治理的增强数据系统，继续推动组织价值。使用财务和销售数据进行增强，以创建仪表板来衡量对交付给组织的主要 KPI 的影响。

路径 3：数据货币化

数据货币化本质上是数据丰富、利用和赋能的延伸。 CDO 必须专注于在现有流程和职能之外寻找新的盈利途径和收入机会。这将需要挑战现有的商业模式，并通过传播来推动创新，并从项目导向转向产品导向，赢得组织盟友。 CDO 必须在其组织内部或与其他互补组织合作，为产品创新创造空间

● 实现组织思维方式的转变，使数据不再是业务的副产品使其具有内在的货币价值：将数据视为组织的货币

● 将重点放在当前项目之外，以增加现有收入或降低成本

● 利用数据产品识别新的收入来源，例如，商业服务提供商可以通过SaaS 洞察门户向其业务客户授予聚合洞察的许可

● 跳出数据和分析领域进行思考，并将其视为创新实践。以人为本的设计引领，识别潜在有价值的想法，对其进行原型设计，不断迭代、测试和学习，并在价值驱动因素建立后进行扩展。以下框架可用于建立以人为本的产品开发生命周期(PDLC)流程

● 不要孤军奋战。将战略财务、企业战略和其他高管人员作为合作伙伴一起参与这一旅程

● 识别突破分析界限的机会，并构建基于人工智能和机器学习的知识产权作为竞争优势