随着越来越多的组织承担数字化和创新计划，他们正在转向首席数据官(CDO)来帮助他们充分利用这些投资。虽然这一角色仍在不断演变，但其大致轮廓是清晰的。CDO为所有数据管理活动提供愿景、策略和监督，包括整个企业的全球数据管理、治理和质量，以及对相关供应商关系的监督。他或她是公司数据共享的传道者，并推动新数据产品的创建。通过这种方式，数据领导者和他或她的团队为组织提供了深入了解客户行为、供应链低效率和运营模式的基础。这些经验教训可以用来扩大市场份额，推动创新产品开发，提高盈利能力。
然而，如果公司其他部门对数据领导者及其团队的能力抱有不切实际的期望，数据功能的巨大潜力就会被削弱。根据我们与各个行业的数据领导者的对话，我们确定了五个需要牢记的关键思想:
数据争论是一项团队运动。该功能的一半挑战在于对企业不同部分的内部或专有数据阵列进行盘点，以便能够发现和分析跨数据集的连接。虽然数据领导者是将这些资产整合在一起的乐队指挥，但他或她不能独自完成;每一组数据都有其所有者最熟悉的细微差别和注意事项。开发和执行一个精心调整的数据策略需要一个协调一致的持续的团队努力。
要找到金子，你需要从大量的泥土中筛选。围绕着大数据的光环掩盖了这样一个事实，即产生的见解来自一个广泛的漏斗的底部，而且有时根本没有任何结果。最终，数据和分析功能是关于识别重复的行为或过程模式，可以转化为可操作或乐动app下载可货币化的建议。但寻找模式是一个反复试验的问题，很少会遵循可预测的路径。这需要数据函数内部的敏捷性和外部的耐心。
CDO不可能同时为所有人做所有事。该功能可能很快就会被来自企业各个部分的请求所淹没，这些请求寻求利用不断增长的数量、速度和各种可用的新数据。虽然从数据领导者的角度来看，这种数据驱动的决策是一种积极的发展，但它必须与可用的团队带宽和容量/能力限制相平衡。基于数据分析的增值和整个项目对组织的净现值的计划的优先级是至关重要的。执行委员会监督定期审查和重新调整优先级，使数据战略支持不断变化的业务目标。
昨天有用的东西今天可能不管用。分析学的吸引力之一是它能够将复杂的定性现象简化为定量的数字和模式。然而，这样做涉及艺术和科学，并意识到可用数据的宇宙是不断变化的。因此，在一组条件下有效的方法可能不适用于另一组条件。每个项目都应该被视为一次新的尝试，这样过去的表现就不会被认为是未来成功的指标，也不会被认为是无限期有效的模板。
数据安全是工作的一部分。在构建更好的数据能力和价值创造的兴奋中，公司有时会忘记给组织带来的额外风险。随着合作伙伴、第三方提供商、云解决方案和MongoDB等开源平台的日益流行，CDO绝对有必要确保新技术得到正确安装，定期进行安全审查，并在防御措施上进行足够的投资。如果CDO有时对涉及数据处理的政策采取强硬立场，这是有充分理由的。
很少有职能领导者比首席数据官背负着更高的期望，而合适的首席数据官可以成为利用数字化优势的强大催化剂，并促进组织业务、技术和分析之间的强大协作。然而，CDO并不是魔术师。理解这一关键功能的需求和限制对于确保组织为CDO提供提供持续价值的坚实基础有很大帮助。
