我们已经写信了无数次关于当今首席数据官(CDO)面临的挑战、机遇和最佳实践,请参见本博客。在这篇文章中,我们将特别关注数据主管的关键优先事项,以及为什么那些希望在这一角色上取得成功的人必须在整个组织中宣传AI、机器学习(ML)和其他新兴技术。

优先事项1:促进数据科学

CDO必须是一个福音主义者,但他们也必须是一个现实主义者。由于所有数据科学项目中有很大一部分以失败告终,数据主管负责挑选最有可能失败风险最低的项目。此外,CDO必须决定如何为这些项目分配资源。另一个主要职责是与各个业务部门合作,了解他们未来几年的需求,以及如何在整个企业中扩展AI和ML以支持这些目标。

优先事项2:选择你的项目

根据项目成功的可能性来确定项目的优先顺序是很重要的,但这并不是决定批准哪些项目的唯一考虑因素。CDO还必须确定哪些新项目是公司增长的组成部分,哪些将提高效率,哪些仅仅是“好东西”

如果一个项目是任务关键型的,并且会推动组织的发展,那么建立一个内部团队来解决这个问题是很重要的。我们的目标是尽快将活动从实验阶段移开,这样项目就可以开始增加公司的利润。对于提高效率的项目,重点应放在采购适当的工具和平台,以补充现有资源,实现这些目标。对于“好东西”,数据主管应该确定是否存在带宽来处理这些项目以及其他更高优先级的项目,或者是否最好等到资源释放出来。

优先事项3:优先考虑人际交往技能

可能的情况是,您没有足够的优秀数据科学家来处理您的组织希望完成的所有工作。解决这一差距的一种方法是在不同的业务单元中为员工实施培训计划,以给予他们在业务级别交付项目所需的技能。让这些群体了解AI和ML的价值也是至关重要的,同时也要明确,许多项目都带有不确定性,并且预期的结果并不总是能够实现。

想要更深入地了解这些优先事项,请查看最近的这篇文章TDWI文章.