《2022年数据和人工智能领导者（首席数据官）调查报告（中文）.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年数据和人工智能领导者（首席数据官）调查报告（中文）.docx（28页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、特别报告NewVntage PartnersAXVVESTONE COMPANYI ifI if2022年数据和人工智能领导者 调查报告结果摘要The Quest to AchieveData-Driven Leadership:A Progress Report on the State of Corporate Data InitiativesWith a Foreword by Thomas H. Davenport and Randy Bean2022调查摘要今年是NewVantage Partners Data and AI Executive Survey的第十版，该调查于2012
2、年首次发布。 十年来我们走了多远？我们了解到了什么？还有什么需要做？这些是第十版数据分析领导者年度调查尝试回 答的一些关键问题。十年前，只有一小局部(12% )领先的企业任命了首席数据和分析官。如今，绝大局部(73.7% )领先 企业都有一名高管担任首席数据分析官。今年的调查主题是“追求数据驱动的领导力”。以下是今年的数据 告诉我们的结果：I随着对数据和人工智能的投入带来了可衡量的结果，对数据和人工智能的投资在持续增长对数据和人工智能工程的投资持续增长一一2022年的调查显示，97.0%的参与机构投资于数据工程，91.0% 投资于人工智能活动。止匕外，91.7%的企业报告称，它们在数据和人工智
3、能方面的投资正在增加。今年， 92.1%的机构报告称，它们正在实现可衡量的商业效益，高于2017年的48.4%和2020年的70.3%。超过一 半的组织已经制定了企业数据战略(53.0%) , 59.4%的组织报告说这些战略正在产生结果。然而，组织在努 力成为数据驱动的过程中仍然面临挑战。对于大多数组织来讲，实现数据驱动的领导力依然是一个难以实现的愿望。尽管实现可衡量的业务结果的数量有所增加，但在努力实现数据驱动方面，组织仍然面临着一条潜在的漫长 道路。对数据驱动成就的关键指标的反响就表达了这一点。不到一半的受访者回答说他们在数据和分析领域 竞争一一47.4%;只有39.7%的企业将数据作为企
4、业业务资产进行管理;刚刚超过四分之一 (26.5%)的受访者表 示，他们已经创立了一个数据驱动型组织;只有19.3%的人表示他们已经建立了数据文化。这些结果指出了需 要做的工作和改进的机会60.4%的人期望在2-3年内成为数据驱动型组织;30.8%的人认为这将需要4-5年 或更长时间。I虽然采用人工智能的措施正在加速，但是人工智能在生产中广泛使用的比例依然很低。各组织报告称，进入大规模生产的人工智能举措增加了一倍多一一从2021年的12.1%增至26.0%。然而，这 仍然只代表了一小局部广泛使用人工智能的公司。总体而言，95.8%的组织有人工智能计划，正在进行有限 生产的试点。只有一小局部受访
5、者(4.2%)表示没有使用人工智能，或预计将迎来另一个人工智能冬季。2022 WAVESTONE DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 20222022 EXECUTIVE SUMMARYI实现数据驱动需要组织关注文化变革文化方面的挑战一一对变化的适应缓慢、业务流程的再造、员工教育、数据素养的要求、支持业务目标的 组织一致性一一仍然是一个强烈的共识代表组织在努力成为数据驱动的过程中所面临的主要障碍。连续第 四年，超过90%的高管(2022年为91.9%)认为文化是实现这一业务成果的最大障碍。只有8.1%的人认为技 术限制是主要的障碍。I虽然首席数据分析
6、官(CDAO)的角色正在不断成长和开展，但是这个新角色的流动性和稳定性依然是一个挑战任命首席数据分析官(CDAO)的组织比例持续上升，从2012年首次进行这项调查时的12.0%上升到10年后 的2022年的73.7%。CDA。的角色现在被任何衡量标准所确立，特别是市场对该职位的需求。然而，挑战 仍然存在，因为59.8%的组织继续报告，该角色是新生的，不断开展，或易变动;43.2%的受访者表示，他 们的组织自成立该角色以来已经聘用了多个cdao;5.4%的报告称他们的组织雇佣了5个或更多的cda。积 极的一面是，40.2%的组织报告CDAO的角色已经成功建立，高于2020年的27.9%。I首席数
7、据和分析官的角色专注于业务增长和分析结果。值得注意的是，在过去的几年里，CDO角色已经演变成将分析作为一种扩展的CDAO功能现在44.3% 的CDAO来自数据分析或数据科学背景，相比之下29.1%来自数据管理或数据治理背景。越来越多的组织 (50.6%)希望聘用作为变革代理人的cda。大多数cdao(64.3%)专注于增长和创新举措，而不是监管和效 率方面的努力(35.7%)。I组织把在数据上的投资锁定在需要的关键领域上各组织正瞄准几个关键领域的数据投资，以推动业务结果，优先投资于数据平台和数据湖解决方案(26.3%); 数据质量和数据健康-25.3%;云迁移-14.8%;数据素养-12.7%
8、;数据目录-7.4%。I数据伦理将是领先组织的下一个主要前沿不到一半(44.2%)的企业表示，它们在数据和人工智能伦理以及负责任的数据使用方面拥有完善的政策和 实践。不到四分之一(21.6%)的数据高管认为，该行业在解决数据和人工智能伦理问题和标准方面已经做 得足够多。预计在未来几年内，这将成为一个日益重要和公众关注的问题。10DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 20222022 WAVESTONE投资在数据和人工智能工程上的投资在持续的加强和提升。连续四年，97%或以上受访者表示，他们的组织正在投资于数据工程。近年来，由于计算能力和可用数据的指数级
9、增长，人工智能的能力得到了拓展，我们已经开始对在人工智 能上的投资进行调查，并且在我们的年度调查中突出人工智能方面的进展。今年，我们已经将人工智能的投资从总体数据投资中细分出来，发现超过90%-91%的企业正在投资于人 工智能工程。在数据和人R解能工程上的投资(2022)97.0%)91.0%投资于数据工程投资于人工智能工程The pace of investment in data and AI initiatives appears to be robust as well, with over 91.0% of organizations again reporting an incre
10、ase in data and AI investment.Increase in Data and Al Investment20212022Investment Is IncreasingInvestment Is Not Increasing91.9%91.7%8.1%8.3%近年来，尽管对人工智能的未来有大胆的主张，媒体也有热情的报道，但对人工智能的投资一直缓慢，未能 在广泛范围内产生相应的人工智能能力。今年，我们终于看到了一些进步，只有超过四分之一(26.0%)的企 业报告称，人工智能能力正在其组织内广泛应用。State of Al Investment and Adoption20
11、2020212022AI in Widespread Production14.6%12.1%26.0%AI in Pilot or Limited Production78.0%83.8%69.8%No AI in Use7.4%4.1%4.2%更有希望的是，有一个可靠的任务是使用人工智能进行试验，95.8%的组织在有限的生产中进行某种形式的 试点或人工智能的展示。在未来几年监测这一进展，以衡量人工智能成为主流并广泛生产的程度，这将是一 件有趣的事情。2022 WAVESTONE 1 DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 202211结果组织显示他们
12、在数据和人工智能上的投资在可衡量的结果上取得了进展。值得注意的是，在过去几年里，企业 报告他们在数据和人工智能上的投资价值有了显著增长，从2017年的48.4%增加到今年的92.1%。无论以何种标准进行衡量，这都必须被视为对数据和人工智能的投资在产生可衡量的业务结果和成果取得了 积极的进展。对数据和人工智能投资上的可衡量的成果201720202022 1Yes48.4%703%92.1%No51.6%29.7%7.9%然而，尽管取得了这些进展，在充分利用其数据资产的全部力量，成为真正的数据驱动的企业和政府部门方面 ，组织仍然面临着漫长的道路。2022年的调查再次强调了当前能力与企业抱负之间的差
13、距，并强调了未来几年需要做的工作。今年的调查结果中 值得注意的是：Just193%report that theyhave established adata cultureJust26.5%report they havecreated a data-driven organizationJust39,7%report that they aremanaging data as abusiness assetJust47.4%report that they arecompeting on dataand analyticsThe Journey to Becoming Data-Drive
14、n2019202020212022Driving Business Innovation with Data59.5%64.2%48.5%56.5%Competing on Data and Analytics47.6%45.1%41.2%47.4%Managing Data as a Business Asset46.9%50.0%39.3%39.7%Created a Data-Driven Organization31.0%37.8%24.0%26.5%Established a Data Culture28.3%26.8%24.4%19.3%report that they are d
15、riving business innovation with data, a bright spot amidst a pattern of slow progression and considerable opportunity for improvement虽然还有很多工作要做，但企业通过投资和专注，正在为未来几年逐步成为数据驱动的企业奠定基础。565%12DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 20222022 WAVESTONE挑战一个强烈的共识是，组织在努力转变成数据驱动的过程中所面临的最大挑战是由于文化障碍。.对于任何组织来讲改变从来不是
16、容易的事情，当涉及到传统组织时，困难的程度被放大了。这些组织往往有 长期成功的记录，但是必须随着商业调节和消费者期望的转变而开展。今年的调查结果再次反映了这一认识，文化挑战是企业成为数据驱动的最大障碍，超过90%的受访者连续四 次指出这一点。变化的主要挑战文化因素| 人员 | 过程80.9%92.5%90.9%92.2%91.9%技术限制19.1%7.5%9.1%7.8%8.1%文化障碍以各种方式表现出来，从不断开展的业务流程到过时的组织结构，以及人类对变化的自然抗拒作为流经组织（从生产点到消费点）的资产，组织在历史上并没有被结构化，以有效地将数据作为业务资产进 行管理。Primary Res
17、ponsibility for Data2019202020212022Chief Data/Analytics Officer48.1%40.2%49.5%52.0%Chief Information Officer4.9%11.0%12.1%12.5%No Single Point of Accountability28.4%26.8%24.2%21.8%Other Executives18.6%12.0%14.2%13.7%即使采用集中的领导结构，数据和分析总监的形式组织继续努力有效地管理数据实践和策略,反映在发现近 四分之一的组织21.8%仍报告没有单点责任。132022 WAVEST
18、ONE I DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022领导多年来,有少量公司任命高管担任首席数据官(CDO) , Capital One公司就是一个明显的例子。直到2010年中期，人们才开始加速接受CD。这一角色。2012年，只有12.0%的受访企业称自己任命了 首席数据官。到2017年，这一比例已上升至55.9%。今年，近四分之三(73.7%)的受访企业表示已经任命了一名高管 担任这一职位。Yes12.0%55.9%65.0%73.7%No88.0%44.1%35.0%26.3%近年来，CDO已经开始包含分析责任，除了数据管理，创立扩展的首席数据
19、和分析(CDAO)功能，它包含更 广泛的技能和职责。今年，44.3%的组织报告称,数据分析和数据科学背景现在是cda。最常见的技能集。CDO/CDAO Skill Set (2022)44.3%Data Analytics |Data Science26.6%Other29.1%Data Management |Data GovernanceTurnover remains a challenge, with 43.2% or organizations having had two or more prior CDAOs.CDO/CDAO Tenure/Stability (2022)56,
20、8%Firm Has Had 1 CDO/CDAO37.8%Firm Has Had2-4 CDO/CDAOs5.4%Firm Has Had5+ CDO/CDAOsAmid signs of growing stability in the role, the majority of organizations - 59.8% - still report that the CDOA role has yet to demonstrate that it has become successful and well-established.Success of the CDO/CDAO Ro
21、le202020212022Successful and Established27.9%33.3%40.2%Nascent and Evolving49.1%48.8%42.7%Struggling with Turnover23.0%17.9%17.1%1414DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 20222022 WAVESTONE策略我们已经看到组织正在数据和人工智能工程上进行投资，并且坚定的认为建立领导职能能够朝数据驱动方 向上开展。今年，也是第一次，我们询问组织在多大程度上他们已经制定了能够交付业务价值的数据策略。在接受调查 的组织中，仅有
22、微弱多数(53% )的组织表示，他们已经制定了企业数据战略来实现业务战略。获得业务价值的企业数据战略(2022)53.0%47.0%YesNo在那些已经制定了企业数据战略的组织中，大多数(59.4%)报告说，他们的战略正在产生成功。从这些答 案中可以推断出，大多数组织还没有开发出与成功的业务结果和业务价值的实现直接相关的企业数据策略 o这可能是这些组织迈向数据驱动的重要一步。Data Strategy Achieving Success (2022)59,4%40.6%Strategy Generating SuccessesStrategy Yet to Generate Successes
23、我们阅读和听到了很多关于许多与数据相关的计划，这些计划是组织为推动业务价值而采取的，我们也意 识到为此目的而进行的重大投资。我们要求调查参与者列出他们在2022年最优先的数据投资。结果列表反 映了我们看到的技术和商业创新最多的领域。Top Data Investment Priority (2022)26.3%26.3%25.3%14.8%12.7%7.4%13.5Data Platform |Data LakeData Quality |Data HealthCloud MigrationData LiteracyData CatalogOther152022 WAVESTONE I DAT
24、A AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022进步尽管愿望和目前的缺乏之间存在差距，但是我们观察到今年取得了显著的进展。大多数(64.3% )的组织 当前关注于增长和创新数据工程，我们称之为”进攻，而5-10年前，组织更多地关注法规、合规和效率目CDO/CDAO主要关注点202020212022进攻|增长|创新54.6%70.1%64.3%防御|监管|效率45.4%29.2%35.7%我们已经看到组织继续努力减少人员流动，提高稳定性，并为首席数据分析官(CDAO)职能建立可实现的 期望。随着这个角色的开展，我们已经看到了对CDAO作为组织内的变更代理的需求和
25、期望的增加。我们预计， 随着这一角色的不断成熟，CDAO功能将日益完善，代表增长和创新的数据科学和分析将成为CDAO角色 的核心任务。Profile of a Successful Chief Data Officer2018202020212022External Change Agent | Outsider34.0%48.5%44.4%50.6%Company Veteran | Insider32.1%15.8%23.5%13.6%LOB Executive | Owns Business Results113%21.4%16.1%9.9%Data Scientist | Analyt
26、ics Leader15.1%5.7%8.6%18.5%Technology Executive7.5%8.6%7.4%7.4%随着企业展望未来，渴望成为数据驱动，我们看到越来越多的人认识和理解，成为数据驱动需要一个过 程，而不是一个可以坐下来自满的目的地。值得注意的是，大多数高管(69.2%)认为他们可以在未来几年内实现这一目标，但有30.8%的高管认为还 需要更多时间。我们尊重这种野心，但基于历史，我们怀疑后者会更正确。How Long to Become Data-Driven (2022)168.8%Within 1 Year60.4%25.3%5.5%LongerWithin 2-3
27、 YearsWithin 4-5 YearsDATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 20222022 WAVESTONE伦理最后，在我们第十次年度调查中，我们在大型组织和数据专业人士中询问了受访者关于讨论和关注增长最快 的领域之一关于数据责任以及数据与人工智能伦理的问题。越来越多的文章反响了对滥用数据的批评，这些批评的范围从指控把数学作为武器到算法滥用，以及 乱用监控。越来越多负责任的数据计划正在实行。比方：Bloomberg提倡社会公益数据、Mastercard Center的 包容增长中心、以及最近由CVS Health, Humana, Maste
28、rcard和Meta/Facebook共同宣布组成的数 据和信任联盟。今年，我们首次询问了受访者对数据责任和数据道德状况的看法。我们注意到，不到一半(44.2%)的人表示，他们的组织已经制定了支持数据责任和道德的成熟政策和做法， 而55.8%的人没有。t.此外，绝大多数高管(78.4%)表示，目前行业在解决数据和人工智能伦理问题上做得还不够。The State of Data Responsibilty and Data Ethics (2022)44.2%Well-Established Policies &Practices in Place44.2%Well-Established Po
29、licies &Practices in Place21.6%Industry Has Done Enough toAddress Data and Al Ethics我们预计，这将成为一个越来越重要的话题，并在今后几年内引起公众的注意，这是应该的。我们鼓励 大家继续关注。172022 WAVESTONE I DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022英国著名作者Kate Atkinson在2008年出版 了一本名叫何时会有好消息？的小说。伴随着 新冠肺炎疫情大流行进入到第3个年头，我们都在思 考这个问题。进一步讲，我们想知道什么时候在组 织中会出
30、现关于数据驱动文化的好消息。与过去几 年一样，超过9成的受访者认为，数据驱动的主要挑 战来自于文化、人员和流程的问题。管理学大师彼 得德鲁克有一句名言：”文化能把战略当饭一样吃掉 no尽管在NVP的年度调查中有许多好消息，但不可 否认的是即使10年过去了，那些拥有数据驱动文化 的组织却拒绝改善当前现状。至少我们还有一个持续的措施来衡量正在进行 的变化，组织如何变成数据驱动的以及驱动这种改 变需要文化变革的。并跟踪这些大型企业数据、分 析和人工智能的进展情况。长达10年的调查为企业 如何管理这些重要的测试提供了一个有用的衡量标 准。或者说发现了在某些方面的缺乏。从2012年到 2022年，该调查
31、评估了这些大公司聚焦哪些措施， 在哪里进行了投资，在哪里他们获得了汇报，分配 了哪些管理数据的角色以及引起了哪些重大的挑战。 随着时间的逐渐推移，调查的重点由数据管理转向 了大数据，再转向了人工智能和分析。但是这些改 变反映了企业自身在追求数据驱动已经发生了变化。 同时，每一年的被调查的企业样本都在变多，变得 更加多样化。./ ABOUT NEWVANTAGE PARTNERS, A WAVESTONE COMPANY自2001年成立以来的20年里，NewVantage Partners (NVP)一直为财富1000强蓝筹公司和行业领 导者提供数据驱动型企业领导力的战略顾问。我们的客户包括领先
32、的金融服务和生命科学公司，以及 许多行业的数据密集型公司。现在，随着总部位于法国巴黎的全球领先咨询公司Wavestone宣布收购NewVantage Partners , 我们开始了令人兴奋的历史新篇章。Wavestone和NewVantage Partners将共同提供数据战略、数据治理、数据管理和数据平安方面 的前沿专业知识。我们对客户和行业的承诺从未如此坚定。18DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022 I 2022 WAVESTONEABOUT NEWVANTAGE PARTNERS, A WAVESTONE COMPANYIndustr
33、y Thought LeadershipNewVantage Partners的行业思想领导力观点出现在领先的出版物中，包括哈佛商业评论、麻省 理工斯隆管理评论、福布斯和华尔街日报，并通过我们的年度数据和人工智能高管调查、我们 的独家高管思想领导力圆桌会议、行业主题论坛和演讲活动，以及2021年出版的快速失败，快速学习： 颠覆、大数据和人工智能时代的数据驱动领导力的教训。Featured ArticlesHarvard Business ReviewWhy Do Chief Data Officers Have Such Short Tenures? August 18z 2021.Legac
34、y Companies Need to Become More Data Driven 一 Fast June 15, 2021.Why Is It So Hard to Become a Data-Driven Company? February 5, 2021.MIT Sloan Management ReviewCatching Up Fast by Driving Value from AL December 29z 2021Portrait of an AI Leader. August 31, 2021.The Pursuit of AI-Driven Wealth Managem
35、ent. July 7, 2021.Embracing AI When Your Industry Is in Flux. May 5, 2021.Execs Bullish on AI but Wary of Data Leadership. March 5, 2021.ForbesNFL Extends Moneyball to a New Level of Professional Sports Leadership. November 26, 2021.Transforming the Insurance Industry with Big Data, Machine Learning
36、 and AL July 6, 2021. How the Pentagon Chief Data Officer and His Unit Are Taking the Beach. June 14, 2021. Pandemic Shines Spotlight on Big Data and AI in Life Sciences and Healthcare. May 26, 2021. Why CIOs Have a Big Stake in Data Success. March 17, 2021.192022 WAVESTONE I DATA AND AI LEADERSHIP
37、EXECUTIVE SURVEY 2022Contact InformationRandy BeanCEO, NewVantage Partners800 Boylston Street | PO 990465 |Boston, MA 02199Cell/Direct: 781,789.8794Email:LinkedlnTo learn more about our Data and AI Leadership Executive Survey, visit us at to see what we can do for you.NewVntage BrtnersAWkVESTONE COM
38、PANVIn a world where knowing how to drive transformation is the key to success, Wavestone s mission is to guide large companies and organizations in their most critical transformation projects. Dedicated to forward thinking and state-of-the- industry solutions, we are always expanding our knowledge
39、and skills so we can deliver outstanding impact for our clients.Our ambition is to deliver a positive outcome for all stakeholders. That1 s what we call The Positive Way.Wavestone is a leading independent player in the European consulting market, with 3,500 employees across 12 countries. Our global
40、reach and expansion in the US and Asia especially position us to support worldwide business initiatives.Wavestone is also listed on Euronext Paris and is recognized as a Great Place To Work.2022 I WAVESTONEFOREWORD几乎四分之三（73.7% ）的公司已经任命了首席数据官或分析官，或两者合并成一个角色。与在2012年的12%相比这是一个惊人的增长。在参与调查的企业中，40.2%的公司认为
41、这一职位是成功且稳固的，这一比例比过去2年提高了约7%。92.1%的公司表示，他们在数据和人工智能的投资实现 了回报，这一比例显著过于2017年的48.1%。91.7%的人说他们在增加在数据和人工智能的投资，这一 比例基本与去年持平。26%的公司在生产中广泛使用人工智能系统，这一比例比过去的12.1%高两倍多忌晶73.7%任命首席数据官92.1%公司认为在数据和人工智能的投资 收到了回报92.1%公司认为在数据和人工智能的投资 收到了回报91.7%正在增加在数据和人工智能上的投 资26.0%企业表示他们在生产中广泛使用人 工智能系统简而言之，数据和人工智能措施正在变得成熟，投资正在获得回报，并
42、且企业正从人工智能中获得更多的经 济价值。这些都是重大的成就。但是，我们不禁会想到在数据驱动文化中缺乏进展，将阻碍人和组织取得更大的成功。更重要的是，这些 领域的显著改善将如何出现在公司和调查报告中？文化变革缓慢，尤其是在那些成功经营了几代人的大型 传统公司，这是都是缺乏为奇的。正如另外一名著名作家Ernest Hemingway所言，”改变有时是逐渐 发生的，然后突然变化的在成为数据驱动的过程中，一些关键指标已经稳定下来了，并指向中等水平的成功。56.5%的公司正在 使用数据驱动创新，这个指标比2011年增长8%,但是比2019年、2022年有所下降。在数据和分析上 进行竞争的比例在40%左
43、右上下波动，这个比例远远好于在2006年第一次提出这个想法时的预期。有 接近40%的组织将继续把数据作为一种业务资产。2022 WAVESTONE I DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022FOREWORD但是创立数据驱动型组织”的公司所占比例的数字（26.5%略高于2021年，但是低于2020年和2019年） 反响出了严峻挑战。更糟糕的是“建立了数据文化”所占比例的数字（19.3% ,在2019年的28%以来，每 年都在下降）。随着企业在数据能力以及数据领导力方面的成熟，在他们内部评估中会更加自我批评和现 实，也逐渐认识到前方有很多工作要做。
44、在未来的几年里，数据行业将面临巨大的机遇，这对该行业的人 来讲应该是非常好的消息。作为构建数据文化的一个例子，我们知道有几家公司已经建立了“数据素养“工程，但我们觉得在这一 领域还有很多工作要做。例如：G 更多的企业需要聘用具有组织变革背景和经验的数据和人工智能高管而不是仅具有有V技术和分析企业可以聘请组织变革专家，了解数据驱动文化的障碍以及如何消除这些障碍。高管们需要促进使用数据驱动决策，并聘用和选拔那些实践数据驱动决策的人。商业领袖们需要庆祝数据的成功，并在组织所有层级中强调这些成功。我们期待在明年COVID疫情可以下降甚至结束，并采取措施，改变数据驱动的文化。企业需要这种文 化来实现数字
45、化、数据和人工智能转型的成功，以及在成为数据驱动型组织中取得进步。Thomas H. Davenport and Randy BeanJanuary 20222022 WAVESTONE2022 WAVESTONEDATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022INTRODUCTION成为一个数据驱动的组织并不是偶然发生的，它需要领导力。数据量和数据来源将继续以一个不断增长的 速率继续激增，为了适用并跟上步伐，这对于大型、复杂的组织是一个挑战。随着人工智能和机器学习能 力的成熟，以及数据伦理和隐私问题变得至关重要，领先的组织在转变他们的业务和技术流程来交
46、付业务 价值时将面临挑战。如今，门槛已经提高了。在激烈竞争、股东、公众期望以及技术变革的背景下，组织将比任何时候都 需要实现数据驱动的领导力。NewVantage Partners 2022年数据与人工智能领导力调查的中心主题是实现数据驱动领导力的探索。今年是C-Executive调查的第十次，该调查于2012年首次发布。该调查是针对财富1000强企业和技术高管群体发起的，他们希望了解数据将对他们的组织和行业产生的变革影响。2022 WAVESTONE I DATA AND AI LEADERSHIP EXECUTIVE SURVEY 2022INTRODUCTION虽然在过去的十年中已经取得了很大的进展，但成为数据驱动是一个过程。依然有很多工作取做。在今年的调 查中有一些发现应该引起注意：73.7%的受访企业任命了首席数据分析官（CDAO ）,这创造了一个历史新高。 这个比例远高于2012年首次进行此项调查时的12%的比例。但是，59.8%的公司认为首席数据分析官（CDAO ）这一职位依然处于起步和发 展阶段，并且44.2%的公司遭受着该职位人员流动的痛苦。组织依然在努力实现数据驱动，只有紧紧26.5%的报告实现了该目标，只有19.