如何制定数据、分析和人工智能战略，以实现商业价值

为实现数据、分析和人工智能（D&A）的价值并驱动战略增长，组织需遵循以下4步指南：

1. 构建价值故事

   • D&A战略需与核心业务目标（如营收增长、成本优化等）一致，并采用Gartner用例棱镜工具识别优先用例。
   • 价值评估应超越直接财务收益（如ROI），纳入品牌价值、员工/客户留存等非财务影响。
   • 关键问题：D&A/AI计划是否与业务优先事项对齐？是否有指标衡量影响？风险与治理是否促进创新？

2. 获得高层认可

   • 与C级高管合作争取支持，通过简洁的故事叙述将D&A计划与战略目标关联。
   • 明确利益相关者的核心任务优先事项和KPI，量化D&A计划的财务与非财务影响。
   • 优先排序项目时需计算NPV/IRR，并与CFO合作确保资源与业务成果一致。

3. 规模化并实现价值

   • 制定灵活的路线图和变更管理计划，培养数据驱动文化并降低风险。
   • 开发结果驱动的指标，使运营决策与业务成果对齐。
   • 跨职能团队协作至关重要，包括CDAO、CISO、CFO、CIO等角色，确保数据治理与风险管理到位。

4. 持续优化

   • 利用Gartner资源（如路线图、工具箱、研究报告）支持D&A转型，并通过GTP获取技术专家指导。
   • 监控AI准备就绪的数据基础建设，优先排序AI应用场景。

核心结论：

• 60%的组织因缺乏伦理治理框架将无法实现AI价值（到2027年）。
• 成功的CDAO更倾向于以利益相关者成果为导向制定D&A战略。
• D&A战略需动态调整，确保与业务优先事项一致并产生可衡量的商业影响。