随着人工智能不断重塑行业,首席数据官 (CDO) 处于推动数字化转型的最前沿。它们在引导组织走向人工智能驱动的成功方面发挥着关键作用,因为它们是实现业务团队释放人工智能潜在优势的愿望与平衡新用例数据准备情况之间的桥梁。
尽管一些专家对人工智能的潜在好处提出了担忧,但各组织都表现出了对其采用的明确承诺。事实上,Randy Bean 与《哈佛商业评论》合作发布的一份名为《2025 年人工智能与数据领导力执行基准调查》的新报告重申了这一点。接受调查的 125 名高级商业领袖表示,绝大多数 (98%) 的数据和人工智能领导者表示,他们正在增加对数据和人工智能计划的投资。
为了充分利用人工智能的潜力,首席数据官 (CDO) 必须采用战略方法进行数据管理和治理。
这种整体方法涵盖三个关键领域:对人工智能采用的接受性组织心态、强大且易于理解的数据基础设施以及有效利用人工智能的相应流程。本质上,它呼应了经典的人员、流程和技术范式。这种整体方法可确保数据为人工智能做好准备,并解决技术和社会考虑因素,如图 1 所示。

图 1:CDO 制胜人工智能战略的关键要素
该框架的基础是“人工智能就绪组织”,这是一个关键概念,我们将在研究其他两层之前详细探讨这一概念。
由于 CDO 处于推动人工智能时代数字化转型的最前沿,因此他们必须通过培育数据驱动的文化并投资于熟练的数据团队来打造高功能、数据和人工智能驱动的组织。一些人认为这是 CDO 的主要责任。然而,2025 年人工智能和数据领导力执行基准调查显示,只有三分之一的受访组织成功建立了这种文化。
人工智能技术的快速发展,加上部署不成功可能造成巨大的财务损失,因此需要采取战略性且经过深思熟虑的方法。人工智能结果固有的概率性质,往往加上对其能力的不切实际的期望,进一步强调了这一战略重点的重要性。
任何组织的人工智能计划的基本出发点都是确保它们与其总体业务目标保持一致。通过深入了解业务需求并将其转化为可操作的人工智能项目,CDO 可以有效降低潜在风险并最大化投资回报,从而产生巨大的竞争优势。
图 2 显示了此阶段 CDO 策略的构建模块。

图 2:CDO 成功实施人工智能的全面组织战略
- 让人工智能与业务目标保持一致:
人工智能计划的一个关键挑战是展示投资回报 (ROI):因此,识别机会并进行结构化实验来评估潜在回报至关重要。然而,速度对于展示价值至关重要。调查显示,只有 5% 的人工智能项目实现了规模化生产,但预计到 2025 年这一数字将加速至 25%。
CDO 应抵制从技术入手的诱惑,并过早选择法学硕士。相反,他们应该与企业领导者密切合作,以确定人工智能可以提供最大价值的关键领域。这涉及了解业务痛点并将其转化为可行的人工智能计划。这一关键步骤让我们认识到人工智能并不是万能药。仅当现有流程达不到要求时,才应明智地将其应用于明确界定的举措。一些人工智能举措可以通过自动化提高效率,而另一些举措则可以实现以前不可能实现的复杂工作流程。
务实的人工智能方法认识到这些投资不仅仅是技术支出;更是技术支出。它们是战略投资,类似于旨在产生长期红利的精心策划的研发计划。关键是要优先考虑具有明确定义的业务目标的有针对性的实验,确保花费的每一美元都能产生切实的结果或有价值的见解。
- 培养数据驱动的文化:
人工智能就绪组织的下一个基础是建立强大的数据驱动文化。虽然先进的算法和强大的计算基础设施至关重要,但它们只是工具。如果没有重视、理解和有效利用数据的文化,即使是最复杂的人工智能项目也注定无法发挥其潜力。 CDO 的责任是鼓励数据素养、促进数据共享实践并激励数据驱动的决策。
数据驱动的文化可确保高质量、相关数据的持续流动,这是任何人工智能系统的命脉。然而,人工智能是一个迭代过程,需要实验和持续改进。因此,数据驱动的文化鼓励使用数据测试新想法和方法的环境。
更好的是,它强调了数据质量和治理的重要性。通过优先考虑数据质量、可访问性和使用,CDO 可以为人工智能计划的蓬勃发展创造必要的肥沃土壤。
- 建立有效的数据团队:
在讨论了业务与 IT 协调和文化考虑因素之后,我们现在转向人工智能就绪组织的第三个支柱:有效的数据团队。一个关键的挑战是仅仅雇用具有传统技术技能的人员是不够的。
特定领域的专业知识(例如,医疗保健或金融)提供了明显的优势。有效的策略涉及利用当前数据工程师现有的数据管理专业知识,并为他们提供功能和技术技能。
首席数据官 (CDO) 应该为更广泛的人工智能领域进行战略性人员配置,包括人工智能研究人员和人工智能工程师等角色。这些专业角色不仅需要先进的技术和分析能力,还需要必要的软技能,包括解决问题、有效沟通和团队合作。
强大且支持性的数据文化对于吸引并更重要的是留住这些备受追捧且往往难以找到的专业人士至关重要。
为了充分发挥人工智能的变革潜力,CDO 必须优先考虑其数据基础设施的现代化。这种现代化不仅仅是升级现有系统;它需要进行战略转变,以获得更加敏捷、可扩展和可访问的数据环境。关键策略包括创建可重用的数据产品、采用数据结构或网格架构以及过渡到 Lakehouse 架构。通过实施这些方法,组织可以简化数据访问、提高数据质量并加速人工智能应用程序的开发和部署。
图 3 描述了使数据基础设施为 AI 做好准备的方法。

图 3:现代化数据基础设施以纳入多结构化和实时数据
- 数据产品:
组织不应将数据视为单个项目的原材料,而应优先创建可重用的数据产品——为多个用例设计的明确定义、精心策划和记录的数据集。传统数据产品包括表格视图、报告和机器学习模型,而现代定义则扩展到人工智能应用程序、助手、检索增强生成 (RAG) 管道和人工智能代理。
对数据产品的重视使 CDO 能够推动数据驱动的创新,打破数据孤岛并提供核心业务实体的集中、一致和受管控的视图。清晰的数据合约进一步简化了消费。
因此,数据科学家和数据工程师可以利用这些预构建的数据产品来大幅加速复杂人工智能应用程序的开发和部署。
- 数据结构:
传统的数据开发方法通常涉及孤立和烟囱式流程,导致不一致、效率低下和缺乏敏捷性。许多数据工程团队发现自己遇到了瓶颈,无法有效满足不断变化的业务需求。这些传统的整体数据架构积累了大量的技术债务,并且经常难以跟上现代人工智能应用日益苛刻的要求。数据结构和数据网格架构提供了引人注目的替代方案,提供了增强的灵活性和可扩展性。
实施数据结构或数据网格方法可以显着提高组织管理数据复杂性和增强数据可访问性的能力。这些架构还提升了数据共享、数据一致性和自助服务访问等关键功能。
这篇博文详细探讨了这两种架构方法之间的细微差别。
- 湖屋:
Lakehouse 架构结合了数据湖和数据仓库的优势,为数据存储和分析提供了统一的平台。数据湖经济高效的存储可以实现大量原始数据和处理后数据的可扩展存储,这对于在大型数据集上蓬勃发展的人工智能工作负载至关重要。 Lakehouse 支持批量和实时数据处理,可容纳结构化和非结构化数据上的各种 AI/ML 工作负载。
值得注意的是,将开放行业标准(例如 Apache Iceberg 开放表格式)纳入现代 Lakehouse 实施中,为 CDO 提供了一个令人信服的机会来实现其遗留数据仓库基础设施的现代化。这项工作促进了与云无关和工具无关的数据分析,从而显着提高了性能、增强了可扩展性并显着提高了成本效率。
建立 Lakehouse 作为基础数据架构使多个 IT 团队能够利用单一、一致的数据副本来开发数据产品和高级人工智能应用程序。
CDO 可以通过实施涵盖稳健的数据治理、有效的数据民主化以及人工智能洞察的战略应用的综合战略来显着加速数据驱动的决策。建立清晰的数据所有权、细致的数据血统追踪和严格的数据质量标准对于确保数据的信任和可靠性至关重要。
通过提供自助分析工具和实施全面的数据素养计划来增强业务用户的能力,有助于培养强大的数据驱动文化并优化决策流程。此外,人工智能技术的集成提供了额外的功能,可以自动进行数据分析,生成有价值的预测见解,并发现组织数据资产中以前隐藏的模式。
图 4 详细说明了 CDO 如何在安全和受控数据消费的关键最后阶段为组织提供有效支持

图 4:加速数据驱动决策的基础
- 数据治理:
CDO 对于建立和维护有效的数据和人工智能治理框架至关重要。虽然传统的 CDO 关注点集中在数据使用不当、质量和监管合规性上,但他们的职责现在扩展到管理与模型偏差、公平性、道德和幻觉相关的风险。
数据和人工智能治理应该整合,而不是被视为单独的举措。拥有强大数据治理实践的组织应该对其进行增强,以涵盖人工智能治理。那些缺乏既定数据治理的人应该首先定义数据质量、安全性、隐私、沿袭和元数据管理的政策和标准,明确责任和所有权的角色。只有建立了这个坚实的基础,组织才能继续整合人工智能治理原则。
本博客迄今为止涵盖的主题,例如人工智能计划识别和优先级以及数据产品,都属于该综合数据和人工智能治理范围的范围。
- 数据民主化:
数据民主化在逻辑上遵循强大的数据和人工智能治理框架的建立,因为只有可信和可靠的数据才适合进行有效的分析。数据市场、数据共享平台和数据交换等概念为授权用户提供了对组织数据资产的统一且便捷的访问点。
数据目录通过提供集中且全面的可用数据和人工智能资产(包括相关元数据)清单,在此过程中发挥着关键作用。这个集中式存储库可提供卓越的用户体验,在人工智能驱动的应用程序中可视化或利用数据之前实现高效的数据发现。
CDO 应优先实施促进数据消费者之间负责任的数据协作和使用的机制,确保遵守既定的治理政策和道德准则。
- 人工智能驱动的见解:
CDO 战略工作的最终演变涉及将组织从传统的被动数据存储和管理模式(以生成静态报告和仪表板为特征)转变为探索和实施更加动态和与上下文相关的基于人工智能的方法。
由基础模型驱动的方法提供了自动化复杂流程的潜力,并实现主动决策,超越了传统的基于规则和批处理方法的限制。这一战略演变显着提升了 CDO 在组织内的作用,使人工智能驱动的企业能够在市场上获得更大的竞争优势。
通过专注于这些关键领域,CDO 可以为其组织在人工智能时代蓬勃发展提供必要的领导力。数据和人工智能管理和治理的战略方法使 CDO 能够释放其数据资产的全部潜力并推动人工智能驱动的创新。
这里概述的旅程——从构建人工智能就绪的组织到利用人工智能驱动的洞察——代表了组织运营和竞争方式的根本转变。通过遵循这些原则,CDO 不仅仅是管理数据,而是管理数据。他们正在规划自己企业的未来。这种主动的数据和人工智能方法使组织能够预测市场趋势、个性化客户体验、优化运营并释放全新的可能性。被动数据管理的时代已经结束;现在是主动进行人工智能驱动转型的时候了。
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