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1、优先关注商业价值创造Thomas H.Davenport与 MIT CDOIQ 合作编撰首席数据官（CDO）2023 年日程高管摘要数据是每个应用程序、流程和商业决策的核心。几乎每家组织都在力求更加以数据为导向，从而更快地发现洞察并采取行动。为了加速这一变革，他们开始求助于首席数据官（CDO），以确保组织能够充分利用自己的数据。CDO 角色是新增的首席级职位之一，2002 年首次在 Capital One 出现。自那时起，许多公司都设立了 CDO 职位 最初是金融服务公司，然后是一些美国联邦机构，最后多个行业纷纷效仿。这个职位相对较新，但它正在快速发生变化。虽然 CDO 以往的任务是利用数据进

2、行防御（即数据管理、将风险降至最低），但对数据驱动一切这一需求的日益增长正迫使这个职位发生变化。现在他们专注于为企业创造明显的价值，并根据项目的影响来确定项目优先次序。我们的研究显示，42%的首席数据官将成功定义为实现业务目标，36%的人认为专注于一小部分关键的分析或人工智能（AI）项目可以带来最大价值。这种重心的转移很可能会在未来几年内定义该职位，并引发了下面几个问题：CDO 如何转变其战略计划？他们面临的主要挑战与机遇是什么？CDO 如何创造商业价值？为了找到答案，我们对全球 350 多位数据专业人员进行了调查，并进行了 25 次一对一的访谈，以揭示 CDO 最关心的问题，他们如何定义成功

3、，以及他们如何利用数据创造商业价值。2主要经验教训CDO 专注于创造商业价值42%的首席数据官将成功定义为实现业务目标。即使是那些主要拥有技术背景的 CDO，将实现业务或企业目标定义为成功的可能性也比将实现技术目标定义为成功的可能性高出七倍左右。数据、分析和人工智能计划被认为能带来最大价值36%的受访者认为，与其他活动相比，专注于一小部分关键的分析或 AI 项目可以带来最大价值，如数据素养培训（31%）和数据变现（15%）。大多数 CDO（64%）还将他们的时间花在实现基于数据、分析或 AI 的新业务计划上。数据治理是重中之重据 44%的 CDO 称，数据治理是重中之重，其次是采用数据产品方法

4、（38%）以及建立和维护高级分析和 AI 项目（36%）。打造数据驱动型文化仍然是首要任务，同时也是一项挑战很多人（69%）将大部分时间花在数据驱动型文化举措上，55%的人认为缺乏数据驱动型文化是实现业务目标的主要挑战。对数据的主要责任仍然不统一只有 41%的受访者表示他们对数据负有主要责任，而 30%的受访者与其他首席级高管共同负责。人们并不太了解 CDO 角色很大一部分 CDO（62%）认为，相比其他首席级角色，人们对其角色的了解更少，这使得他们需要采取“多部署、少研发”的方法和更好的内部沟通策略。1456233 3受访者和调研方法这项调查是在 2022 年夏季开展的，是有史以来规模最大的

5、 CDO 调查之一。它由亚马逊云科技主办，与麻省理工学院首席数据官和信息质量（MIT CDOIQ）国际研讨会合作开展。我们对 354 名数据专业人员进行了全球定量调查，其中 264 名受访者担任 CDO 或同等头衔和级别的职位。此外，我们还对 25 名 CDO 进行了定性访谈。定量研究问题涉及 CDO 的人口统计数据、CDO 工作的数量和任期、专业背景、关键活动、挑战、他们如何看待自己工作的成功程度，以及他们采取哪些措施来为组织创造价值。定性访谈探讨了类似的话题，但更详细地探讨了组织结构和汇报关系、关键计划以及作为 CDO 创造价值的方式。4概览为了了解 CDO 职位在今天的商业环境中是如何演

6、变的，以及 CDO 都做些什么来取得成功，我们考察了三个方面：责任和挑战 当今的现代 CDO 发挥着什么作用？他们面临的主要挑战是什么？战略优先事项和计划CDO 的优先事项发生哪些变化，哪些可能是 2023 年的关键计划？创造价值的方法CDO 如何寻求推动商业价值的创造并予以证明？12350%表示这是他们首次担任 CD(A)O55%被外聘67%为男性22%向另一位首席级高管汇报21%向 CIO/CTO 汇报23%向 CEO 汇报汇报结构图 1：CDO 统计数据CDO 人口统计数据速览29%担任当前职位超过 6 年时间23%担任当前职位满一年任期人口统计数据27%为女性5责任和挑战当今 CDO

7、的责任是什么？他们面临的主要挑战是什么？成功领域#16CDO 的困境：数据防御还是数据进攻CDO 的活动基本上可以分为两个重点领域：数据防御和数据进攻。虽然数据防御仍然是工作的关键组成部分，但我们看到，数据进攻活动呈上升态势。让我们探讨一下这种转变背后的原因。最初的核心 CDO 职位主要存在于银行和保险公司，很大程度上是以数据防御为主（见侧边栏）。数据治理在我们的调查结果中仍然是一个主要优先事项，除数据治理外，许多当代 CDO 发现很难通过防御性计划迅速展示价值，因此正在采用进攻性活动。“要想坐上首席级高管的位置，你就必须进攻，”沃尔玛、霍尼韦尔和邓百氏公司的前 CDAO Bill Grove

8、s 如是说。大多数情况下，进攻型项目都涉及分析和 AI。如今，许多 CDO 的官方头衔或实际职责是首席数据和分析官，简称 CDAO。在为了开展这项研究而对他们中的许多人进行访谈时，我们清楚地看到，虽然创造价值的方法在不断变化，但数据分析和 AI 仍然是 CDO 首先考虑的事项，因为这两个被视为创新的潜在推动因素。CDO 和 CDAO 都必须在这两种活动之间取得适当的平衡，才能取得成功。数据防御还是数据进攻防御重心：防止数据出现重大问题。避免网络安全漏洞和黑客攻击。确保遵守法规。进攻重心：通过加强运营来增加收入和利润。改善客户关系和营销。启用新产品和服务、流程、业务模式和战略。7CDO 职位不局

9、限于数据管理职责如今，CDO 的作用和职责与许多人预期的不一样。这份工作本身并不仅仅是“首席数据官”；在本次调查中，264 名受访者的正式职务包括首席数据官（30%）、事实上的首席数据官/最高级数据主管（43%）、首席数据和分析官（21%），以及首席分析官（6%）。几位经验丰富的 CDO 在访谈中表示，只有数据管理职责并不能构成一个成功的角色，主要是因为身为这样的角色，迅速展示价值非常困难。他们中的许多人都是正式或非正式的首席数据和分析官。“不负责分析的 CDO 工作只能干两年。如果您只负责处理数据管理，就很难展示价值。可能会有一些要求改善数据的监管压力，但这种压力通常在两三年内就会消失。”“

10、经常有人找我担任 CDO，但如果不负责分析工作，我就告诉他们我不感兴趣。”8防范数据外泄和黑客10.62%CDO 面临越来越多的责任和越来越高的期望您的工作中包含以下哪些职责？管理和改善数据基础设施提高数据质量建立/维护商业智能功能建立/维护人工智能功能数据变现计划数据安全和隐私控制网络安全-防范黑客和数据泄露数据、分析和 AI 道德规范建立明确和有效的数据治理建立/维护高级分析功能在以下哪些活动中，您投入了 20%或更多的注意力？（请选择所有适用项，但不超过五个。）图 2图 3为组织生成分析洞察或基于 AI 的洞察启用基于数据/分析/AI 的新业务计划数据变现计划风险和监管合规计划欺诈防范数

11、据驱动型文化举措数据/分析/AI 道德规范计划数据治理计划100%50%0%我们在调查中发现的另一个洞察是，CDO 承担太多责任并背负太多期望。图 2 和图 3 表明他们需要专注。按照优先顺序排列，CDO 正试图管理以下各项：数据治理、数据质量、建立高级分析功能、商业智能功能、改善数据基础设施、AI 功能和数据变现。这是一组很广泛的责任，因此，53%的受访者提到他们面临资源不足，无法实现目标的挑战，也就不奇怪了。数据表明，要想取得成功，CDO 应该加强针对性，并与高级管理人员（最好是在他们开始工作之前）讨论他们应当肩负的最重要的责任和计划。50.97%69.86%66.10%64.04%47.

12、60%33.90%26.37%22.95%7.88%47.73%42.21%36.36%34.09%22.73%21.43%20.78%18.83%4.87%100%50%0%9对数据的主要责任仍然不统一人们很自然地认为，首席数据官对其公司的数据负有主要责任，但对于许多组织的 CDO 来说，事实并非如此（图 4）。只有 41%的受访者表示他们主要负责公司的数据管理，30%的受访者表示他们与其他高管共同承担责任，29%的受访者表示数据责任既集中又分散。那些表示对数据负有主要责任的受访者相比那些分担责任的受访者而言，前者认为自己作为 CDO 非常成功的可能性比后者高出 10%。您觉得您对贵组织内的

13、整体数据管理和使用负有多大责任？我的角色承担主要责任40.71%29.87%28.90%5.52%与其他高级管理人员共同承担责任我的角色承担的责任有些比较集中，有些又很分散我的角色承担很少或根本不承担责任50%0%图 441%表示他们对公司的数据管理负有主要责任10CDO 难以传达他们的作用和价值在我们的调查中，62%的受访者表示，他们感觉 CDO 职位比他们公司的其他首席级职位更不为人所了解。即使是那些最早设立此类角色的金融服务公司的 CDO，也没有更多地认为人们对他们的工作非常了解。经验确实有用：相比那些对该职位经验较少的人，那些已经担任该职位六年及以上的 CDO 表示，CDO 职位在他们

14、公司中更容易被人理解。CDO 需要阐明和宣传他们的作用，才能在这样一个不被理解的工作中取得成功。接受我们访谈的一些人表示，他们已经聘请了沟通专家在他们组织中工作。多部署、少研发Regions Bank 的首席分析和数据官 Manav Misra 确保成功部署其团队开发的每个“数据产品”，并仔细衡量这些产品给公司带来的价值。对于每个数据产品，他们每季度举行一次指导委员会会议，业务团队在会上作报告，Misra 的团队参加会议。在最近的高层领导会议上，他的团队应邀在会场外设立展位，展示所有数据产品，并由他们的数据产品合作伙伴介绍产品。根据 Misra 的说法，这让人们对该团队的工作产生了浓厚兴趣和

15、需求。“我们有两项主要业务。我刚担任 CDO 时基本上就是一个倾听者。人们对于数据有很多抱怨：他们找不到数据，数据的质量很低，构建产品的速度不够快，等等。但我们最成熟的业务部门的负责人告诉我，我们的系统老旧不堪，但它们仍然能用，可以完成任务。所以我决定专注于其他关键业务，帮助它们创造更多增长机会。从那时起我就已经确认，成熟业务部门中的员工喜欢 Excel 及其繁琐的工作流程，不值得花力气说服他们进行现代化改造。让他们接受新事物真的很难，所以我为这个以增长为导向的业务部门建立了一个新的数据和分析平台。”在访谈中，CDO 指出，数据责任往往在组织层面上进行了划分，一些分散化的单位和职能部门自行管理

16、自己的数据。这给一些人带来困扰。其他 CDO 更愿意将他们的数据管理工作集中在他们最受需要和最受重视的地方。其中一位 CDO 说：11战略优先事项和计划了解 CDO 优先事项的转变以及 2023 年的关键计划 成功领域#212数据治理是 CDO 的重中之重我们的研究表明，数据治理是 CDO 的最高优先事项。当被问及 CDO 工作的三大职责是什么时，提到“确立清晰有效的数据治理”的受访者占比最高，为 44%。当被要求列出 CDO 花费至少 20%的时间来完成的任务时，数据治理计划排名第二。在我们看来，数据治理计划在整个组织中需要更有战略性的关注，因为治理是一项共同分担的责任，并且作为 CDO 很

17、难通过治理来增加价值。治理涉及改变数据用户的行为，并让业务职能和业务部门承担更多的数据管理责任。“治理”对业务数据用户来说也不是一个有吸引力的词；一位 CDO 表示，她禁止在她的公司使用这个词。一些优秀的 CDO 强调“通过设计实现治理”和提高数据使用的便利性，而不是使用典型的规劝方法来改变用户行为。我们认同，这是 CDO 通过其数据治理工作产生影响的最佳途径。“与许多公司一样，随着我们在数据治理方面越来越成熟，我们也越来越注重以使用为导向。我们正在实施一项计划，让人们能够轻松使用数据，并且在设计中融入了治理。该团队的座右铭是“让数据使用者能够轻松使用数据”和“推动数据资产的重复使用”。为推动

18、重复使用，我们的愿景是使用可重复使用的内部和外部数据创建一个内部数据市场。市场元数据将描述谁为了什么目的而使用数据，并将机器学习应用于各种应用场景，以找出最适合相应场景的数据。我们正试图让体验变得更简单、更容易，从而为我们的数据使用者带来数字化体验。”Tony Cyriac，Charles Schwab 的 CDAO13打造数据驱动型文化仍然是 CDO 的其中一项首要举措改变组织文化，使其更加以数据为导向，这显然是我们调查的 CDO 的一项重点工作。当被问及 CDO 将时间投入到哪些举措时，选择“数据驱动型文化举措”的受访者比例最高。就 CDO 在工作中面临的挑战而言，他们通常会提到文化问题（

19、图 5）。62%的受访者认为“难以改变组织行为和态度”是一项挑战。56%的受访者选择了“缺乏数据驱动型文化或数据驱动型决策”。49%的受访者面临“缺乏数据素养或数据理解”的挑战。当然，数据驱动型文化属性和变化很难衡量，但在我们的调查和访谈中，大多数 CDO 认为无论如何都需要解决这个问题。有些受访者指出，他们不能局限于“打勾选择”数据素养计划。正如 Fitch Group 的 CDO Heidi Lanford 所说，“重要的不是有多少人参加数据素养计划，而是那些人是否改变了他们的思维方式、语言和行为”。一些 CDO 制定了更广泛的文化变革举措。在实现目标的过程中，您面临的最大挑战是什么？（请

20、选择排名靠前的 3 项。）工作定义不清晰缺乏数据驱动型文化或数据驱动型决策技术日新月异没有足够的资源来实现目标难以改变组织行为和态度62.13%55.81%52.16%47.18%27.24%20.27%19.27%15.95%没有得到其他高管的支持缺乏数据素养或数据理解100%50%0%工作定义过于宽泛图 514举一个有关后者的例子，Eli Lilly&Company 的 CDAO Vipin Gopal 描述了他改变数据和分析相关文化的多面法：“久而久之，我对文化的重要性越来越感兴趣。数据和分析的价值创造和执行取决于公司任何特定部门的文化。我们最近创建了 Lilly 数据与分析研究所，目标

21、是提升公司每个人在相关数据分析领域的技能。第二步，我们为每个人准备了基础课程，然后我们在营销或研发等领域提供特定于职能的课程。第三步，我们让员工能够轻松使用一些自助服务功能。最重要的是使人们能够以数据驱动的方式进行思考。然后我们试图衡量文化随着时间的变化情况，不可否认，这没有理论依据。我们试图观察人们在会议上是否会问：数据告诉了我们什么？您是否有数据支持这一假设？人们会回答这样的问题，而这些问题让我们可以为下一次做好准备。在我的分析团队中，我们衡量我们是否会遇到更多问题。这些是好问题吗？我们是否会在公司内进行更多与数据相关的讨论？过去凭直觉回答的问题现在更多是由数据和分析驱动吗？我们看到这种情

22、况开始发生。”Vipin Gopal，Eli Lilly&Company 的 CDAO15您主要依据什么来判定自己在这个职位上的成功与否？技术成就组织变更管理或文化成就实现业务目标41.86%32.23%18.60%5.32%1.99%防范严重的数据问题50%0%这些因素的同等组合随着越来越多的 CDO 开始关注业务目标，核心问题变成了：为业务创造价值的最佳方法是什么？成功的 CDO 根据业务目标而不是技术成就来定义他们的成功我们的调查和访谈回复清楚地表明，CDO 主要关注实现业务目标，而不是纯技术目标（图 6）。在调查中，只有 5%的 CDO 根据实现的技术目标来定义他们取得的成功，只有 2

23、%的 CDO 定义为防止了严重的数据问题。相反，42%的受访者根据实现的业务目标来定义成功，19%的受访者认为成功就是实现组织变更管理或取得文化成就，32%的受访者认为成功是各种成就因素的组合。即使是那些主要拥有技术背景的 CDO，将实现业务或企业目标定义为成功的可能性也比将实现技术目标定义为成功的可能性高出七倍左右。“CDO 的职能不是服务组织；而是实现组织转型。”Bill Groves，多个行业最有经验的 CDO 之一，沃尔玛、霍尼韦尔和邓百氏公司的前 CDO根据实现的业务目标来定义成功图 642%16创造价值的方法 了解 CDO 如何寻求提升和证明业务价值成功领域#317许多 CDO 主

24、要侧重于为组织创造价值随着角色的不断发展，我们的研究揭示的最大转变是，许多 CDO 痴迷于为他们的公司创造价值，以及在某些情况下衡量其价值。当我们询问 CDO，他们正在采取哪些举措为组织带来更多价值时，大多数受访者认为主要的价值创造机制是分析和 AI（图 7）。许多人强调要瞄准一些重要的分析或 AI 项目，一旦成功完成这些项目，将对其公司的业绩产生重大影响。36%的受访者表示，他们“专注于一小部分关键分析或 AI 项目”，以实现价值。一些公司将数据管理和现代化的重点放在开发分析和 AI 使用案例方面。图 7作为 CD(A)O，您会采取以下哪项措施为您的组织带来更多价值？（请选择排名靠前的 3

25、项。）专注于一小部分关键分析或 AI 项目根据每个分析或 AI 使用案例改进数据基础设施与产品经理一起实施数据产品管理导向在整个组织中重复使用分析或 AI 功能在公司内部积极宣传团队的成功在整个组织范围内确立明确的数据治理职责44.48%37.79%35.79%33.78%31.10%30.43%27.76%24.41%19.73%14.72%建立数据、分析或 AI 委员会，让整个组织的代表参加进来为员工开发或提供数据素养培训数据变现50%0%详细衡量每个数据或分析/AI 项目中实现的价值18CDO 专注于分析、AI 和机器学习项目，以便创造业务价值相对先进的分析和 AI 公司的一些 CDO

26、也强调，仅完成关键项目是不够的。他们认为，CDO 最终需要构建一个基础设施，从而加快整个公司对数据、分析和 AI 的使用。Todd James 负责 Kroger Co.的数据科学子公司 84.51 的数据和 AI 项目，他说道：“只有一组战略性使用案例是不够的。这会创建一组针对性解决方案。您必须拥有一组可重复使用的分析功能，才能够进行扩展。我们正开始实现这一目标。我们正在尝试创建一组 使用模块化组件构建的 可组合的分析和 AI 应用程序，这些应用程序可以通过 API 访问。”同样，一家领先银行的企业数据和机器学习（ML）主管非常关注 ML 的规模和基础设施开发。他在接受采访时指出：“借助机器

27、学习，我们朝着每个人都可以利用的标准化和自动化平台迈进。我们希望根除任意唯一性，并摆脱临时的机器学习平台。我们还在构建一个功能平台，我们在这个平台上投入了大量时间。这是一个每个人都可以参与进来的特征存储。随着机器学习特征在实时分析中变得越来越复杂，我们存储了其创建方式，并使其成为生态系统的按需组件。”19采用数据产品思维和策略越来越多的 CDO 正在采用“数据产品”方法来帮助实现价值。39%的受访者报告称，他们“与产品经理一起实施数据产品管理导向”。数据产品经理帮助确保分析或 AI 计划的所有方面（从概念到部署和持续维护）都得到有效管理。产品重点确保数据科学家、数据工程师和数据产品团队的其他成

28、员不仅创建算法，而且协作部署整个关键业务应用程序。Regions Bank 的 Manav Misra 坚信以产品为中心，并将以下关键原则应用于 Regions Bank 的数据产品：确保数据产品解决了业务合作伙伴的关键业务优先事项，并解决了他们的问题。将数据科学家、数据经理、数据可视化专家、用户界面设计师以及平台和基础设施人员聚集在一起，构建稳健而不是不成熟的产品。将产品管理和软件工程原则应用于数据科学（许多统计学家不知道如何构建软件）。始终为终端用户着想，开发最有可能被他们采用并吸引他们的产品。衡量所有方面，包括基准性能、产品的影响、创收和内部成本节省。宣传成功的产品结果以催生需求。虽然数

29、据变现是实现价值的明确方法，但几位受访的 CDO 发现数据变现非常难以大规模实现。只有 22%的受访 CDO 表示，变现是他们的三大责任之一，只有 14%的受访 CDO 表示，这是实现价值的主要方法。一位受访 CDO 被解雇，因为他无法足够快地为公司创造数亿美元的增量收入；另一位受访者则因为不可能实现的变现目标而辞去了之前的 CDO 职位。20根据我们的研究，CDO 还专注于衡量业务价值。他们坚持认为，关键项目或数据产品是根据它们对业务的影响来衡量的。在调查中，29%的 CDO 报告称，他们采用“详细衡量每个数据或分析/AI 项目中实现的价值”方法。几位 CDO 也在访谈中描述了他们的衡量方法

30、。例如，在 Regions Bank，CDAO Manav Misra 创建了一个称为“数据产品合作伙伴”的新职位，负责与银行的特定业务部门和支持职能部门合作。数据产品合作伙伴衡量有关数据产品的所有方面，包括实施数据产品之前的基准绩效、产品的总体影响以及任何结果或创收或内部节省。我们还鼓励他们向业务部门宣传他们的成果，Misra 的团队发布了一份内部季度通讯，在全行范围内分发，以帮助建立对他们合作关系的认识并推动需求。Regions Bank 采用产品导向已经有三年半了。这非常成功，有 10 多种创收和成本节省产品（增量影响达到 8 位数），还有几种产品用于内部支持职能。一些 CDO 甚至让他

31、们的 CFO 或财务组织来证明这一点。营销和设计服务公司 Vista 的 CDO Sebastian Klapdor 也是数据产品的坚定倡导者，他负责确保 Vista 的所有数据产品都具有影响力，方法是每季度对其进行评估，从而实现财务组织的任何货币收益。在短短两年内，他的 CDO 组织就产生了 9000 万美元有据可查的增量利润（其中很大一部分是每年的经常性利润），这对于一家 2021 年收入为 15 亿美元的公司来说是一个非常可观的数字。衡量价值和经济回报21以 CDO 身份取得成功的 10 个关键1.将分析和 AI 添加到您的职责组合中。2.采用“数据产品”和“分析/AI”产品导向。3.通

32、过构建并成功部署一些高价值使用案例，尽早展示成功。4.不要好高骛远：使数据环境实现现代化以支持关键使用案例，包括构建分析和 AI 解决方案。5.专注于简化数据使用和访问，而不是使用封闭平台，从数据治理计划中获得更多价值。6.在业务所有者的职能和范围内联合起来。7.制定更广泛、更多样化的举措，向数据驱动型文化迈进。8.始终专注于为组织创造有形的业务价值。9.衡量数据计划的价值和影响，并广泛传达。10.久而久之，专注于构建可重复使用的数据集、数据市场、分析/AI 模型和特征存储。22CDO 的新要求 利用数据、分析和人工智能实现业务价值如今，CDO 正处于十字路口，他们面临着选择，要么专注于现代化

33、和改进数据基础设施和治理，要么通过分析和 AI 实现业务价值。我们的研究结果反映了这一角色的演变，并证实越来越多的人正在优先考虑对业务有直接和快速影响的活动。为了实现和证明价值，越来越多的 CDO 将重心放在分析和 AI 项目上。他们还结合分析和 AI 使用案例解决数据基础设施和治理问题。这种工作方法将来可能会持续下去。需要管理和使用的数据实在太多了，并且组织数据正成为一种非常有价值的业务资产，对于高级管理人员来说，他们必须掌控数据以及如何利用数据来解决业务问题和抓住机会。许多 CDO 已经意识到，这项工作有些抽象，没有重点强调为其组织带来明确价值的活动。通过专注于分析和 AI 项目，以及在数

34、据基础设施方面作出选择性改进，CDO 确保他们可以脱颖而出，并确保组织从数据战略投资中获得可观的回报。现在就有产生变革性影响的机会，CDO 应该抓住这一时机。23关于 Thomas H.DavenportThomas H.Davenport 是巴布森学院（Babson College）信息技术与管理学系的杰出主席教授、牛津大学赛德商学院客座教授、麻省理工学院数字经济倡议的研究员，他也是德勤的 AI 实践高级顾问。2006 年，他在哈佛商业评论上发表了一篇热门的文章（他在 2007 年出版了同名书籍），率先提出了“在分析领域展开竞争”的概念。2022 年，他将出版三本有关 AI 的书，包括Wor

35、king with AI（麻省理工学院出版社）和All in on AI（哈佛商业评论出版社）。他出版了 20 多本书，并在哈佛商业评论、麻省理工学院斯隆商学院管理评论和许多其他出版物上发表了 300 多篇文章。他为福布斯、麻省理工学院斯隆商学院管理评论和华尔街日报撰写专栏。他曾被 Consulting 杂志评为全球“25 大顾问”之一，被 Optimize 杂志评为全球三大业务/技术分析师之一，被 Ziff Davis 评为 IT 行业最具影响力的 100 人之一，以及被 财富杂志评为全球 50 大商学院教授之一。他也是教育和科技领域的 LinkedIn Top Voice。24关于亚马逊云

36、科技15 年来，亚马逊云科技一直是世界上最全面、最广泛采用的云平台。为了支持几乎任何云工作负载，亚马逊云科技一直在不断扩展其服务，现在它在全球 27 个地理区域拥有 87 个可用区，提供超过 200 种功能完备的服务，涉及计算、存储、数据库、联网、分析、机器学习（ML）、人工智能（AI）、物联网（IoT）、移动、安全性、混合、虚拟现实和增强现实（VR 和 AR）、媒体和应用程序开发、部署和管理等领域，并公布了在澳大利亚、加拿大、印度、以色列、新西兰、西班牙和瑞士增加 21 个可用区和 7 个亚马逊云科技区域的计划。数以百万计的客户（包括增长最快的初创公司、大型企业和领先的政府机构）都相信亚马逊

37、云科技能够为他们的基础设施提供强有力的支持，提高灵活性以及降低成本。每个组织都有不同的数据来源、不同的分析需求和不同的治理要求。这些都是动态的，会逐渐发生变化。为了提供帮助，您需要实施现代数据策略，以应对巨大的数据量增长，并满足您现在和未来的使用案例。亚马逊云科技针对所有工作负载、各类数据和所有预期业务成果，提供面向整个端到端数据之旅的一整套服务。凭借专用的服务、基础设施和工具，以及通过专业服务和合作伙伴提供的实施支持，亚马逊云科技是帮助从您的数据中挖掘价值并将其转化为洞察的不二之选。要详细了解亚马逊云科技如何帮助组织构建其现代数据战略，请访问 MIT CDOIQ在过去 16 年中，首席数据官

38、和信息质量（CDOIQ）研讨会吸引了数千名 CDO、数据主管和首席级高管分享和交流前沿的想法和内容。它是加快在全球所有行业设立 CDO 岗位的首要场所。CDOIQ 的目的是帮助每个企业合理调配预算、权限和资源，以使 CDO 的任命更容易，改善大数据和数据驱动时代的数据文化，提高数据质量，以便为数据科学家提供支持。该计划通过改善全球数据文化，并根据数据生产者、保管人和使用者的持续反馈进行高质量的研究，从而实现其愿景。CDOIQ 提供了非常重要的反馈循环，以便改进高级数据领导力流程和设计，以及通过利益相关者的帮助确定研究机会。此外，CDOIQ 还为全球 CDO、数据主管和高级管理人员举办各种教育活动和安排培训项目。这些活动旨在让他们可以了解数据质量领域内的思想领袖和从业者提供的适当知识和工具。2023，Amazon Web Services,Inc.或其关联公司。保留所有权利。25