什么是首席数据官 (CDO)？

撰稿人：Gregg Lindemulder、Matthew Kosinski

在 21 世纪之交首次正式设立 CDO 时，CDO 的职责主要集中在数据治理和遵守《萨班斯-奥克斯利法案》等新兴监管任务上。

如今，CDO 的角色更具战略性，力求利用数据驱动的洞察分析来推动业务成果。

CDO 直接与高级管理层领导者合作，推动数字化转型，并推出数据驱动型计划，以提高盈利能力。根据 IBM 首席数据官研究报告，大多数表现出色的首席数据官都直接向 CEO 汇报工作。

在一些组织中，CDO 可能向首席运营官 (COO)、首席财务官 (CFO)、首席信息官 (CIO) 或其他高级管理人员报告。

CDO 之所以重要，是因为它们可以帮助组织保护、共享和优化其数据集，以改进决策。

IBM Data Differentiator 指南报告称，82% 的企业受到数据孤岛的限制，多达 68% 的组织数据从未得到分析。CDO 可以制定战略、策略和能力，帮助组织轻松应对此类挑战。

例如，为了帮助在整个组织中建立数据驱动的文化，CDO 通常从提升数据素养开始。这项工作包括教育利益相关者了解数据分析和数据驱动决策的重要性。

然后，CDO 可以实施政策，分析、共享数据驱动的洞察分析并采取行动，以帮助企业：

• 改善客户体验
• 提高工作效率
• 降低运营成本
• 利用商业智能超越竞争对手
• 把握新机遇
• 开发新产品和服务
• 降低风险

对于使用人工智能 (AI) 的组织来说，CDO 的技能组合也很重要。它们可以帮助获取和准备训练机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 所需的大量可信的高质量数据。

CDO 还通过实施控制措施来提供价值，这些控制措施可保护组织的数据免受网络安全威胁，并帮助确保遵守数据隐私法规，例如《支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS)》和《通用数据保护条例 (GDPR)》。

首席数据官的职责横跨数据管理和业务增长两个领域，包括：

• 数据治理
• 数据安全
• 数据生命周期管理
• 数据分析
• 数据战略

数据治理侧重于组织数据的质量、安全性和可用性。数据治理的目标是维护安全、高质量的数据，便于数据发现和商业智能计划的访问。

首席数据官负责建立、监控和更新组织的数据治理框架。CDO 实施治理政策和流程，以提高数据质量，减少数据孤岛，帮助确保合规性和安全性，并适当分配数据访问权限。

CDO 经常与 IT 和法律高管合作，帮助确保数据治理标准符合保护敏感数据的最新政府法规。他们还与业务部门负责人合作，帮助确保数据治理策略在整个组织内得到一致应用。

保护数字信息在其整个生命周期中免遭未经授权的访问、损坏或窃取是 CDO 的首要任务。根据 IBM CDO 研究，52% 的 CDO 表示，数据安全是他们最关键的职责。

CDO 可以实施各种措施来保护数据，例如加密、数据备份、防火墙、身份验证和授权、身份和访问管理 (IAM)、防病毒和反恶意软件工具、数据丢失预防 (DLP) 工具和入侵检测系统 (IDS)。

CDO 通常与首席信息安全官 (CISO) 密切合作，以评估网络安全威胁，并帮助确保在整个组织中执行数据安全策略。

数据生命周期管理 (DLM) 是一种在数据生命周期的每个阶段（从数据收集、处理、存储、共享和使用到存档和删除）管理数据的方法。

CDO 负责制定有针对性的策略，在数据生命周期的每个阶段最大限度地发挥数据的价值和利用率。例如，在共享和使用数据之前，必须对其进行适当的准备和验证，以帮助确保质量和准确性。

策略还根据法律要求和业务需求确定是否删除数据以及何时删除数据。

这些策略随着纳入业务工作流的数据量不断增加变得越来越重要。作为数据生命周期管理的一部分，CDO 通常会寻求降低成本、提高数据可访问性和优化数据存储。

数据分析利用数据科学从组织的数据中提取可操作的洞察分析。CDO 负责帮助数据科学家发现这些洞察分析，并与业务用户分享这些洞察分析，以便他们能够做出数据驱动的决策。

CDO 为数据科学家提供所需的工具和指导，帮助他们理解数据集、开发算法和构建产生洞察分析的模型。然后，CDO 与业务团队合作，将数据洞察分析整合到他们的工作流、规划和决策过程中。

最终，CDO 的目标是使组织的数据分析能力与其业务目标保持一致。一旦取得成功，数据分析就能为销售、营销、产品开发、运营、客户体验和其他业务职能带来改变游戏规则的好处。

在一些组织中，首席分析官 (CAO) 可能会取代 CDO 来监督数据分析。还有一种情况是，一个人同时拥有这两个头衔，被称为首席数据和分析官 (CDAO)。

虽然许多 CDO 拥有数据科学或信息技术硕士学位，但他们还必须具备精深的业务知识。CDO 负责创建和指导组织的数据战略，这是利用数据资产创造业务价值的路线图。

CDO 的数据战略概述了数据策略如何推动业务增长。该计划通常包括促进数据扫盲，使业务团队知道如何使用数据做出更好的决策。 该计划还可以介绍如何将数据作为一种战略资产，用于改进产品和服务、发现市场机遇和超越竞争对手。

为了帮助评估数据计划的绩效，CDO 通常会将关键绩效指标 (KPI) 作为其数据策略的一部分。CDO 的一些常见 KPI 包括收入增长、用户留存、客户满意度、网站流量和转化率。

IBM CDO 研究发现，有四点使表现最佳的 CDO 的数据战略与众不同：

1. 他们明确了从数据到业务价值的视线：他们始终关注数据功能及其产生的投资回报。
   
   
2. 他们的数据投资加速了业务增长：他们将数据计划与更广泛的数字投资相结合，以更快地实现业务效益。
   
   
3. 数据是其业务模式创新的核心要素：他们对创新的重视程度不亚于对数据保护和合规性的重视程度。
   
   
4. 他们拥有参与度极高的生态系统合作伙伴：他们以透明和可见的方式获得支持并开展合作。

首席信息官 (CIO) 和 CDO 的区别在于，首席信息官负责处理数据的技术基础设施，而 CDO 则负责如何利用这些数据来创造业务价值。

CIO 和 CDO 密切合作，帮助确保软件、硬件和数据战略共同实现业务目标。

随着生成式 AI 和机器学习等先进技术成为常态，CDO 可能会发现自己在其服务的组织中扮演着新的角色。

要训练支持生成式 AI 的大型语言模型 (LLM)，需要大量高质量的可信数据。随着 AI 驱动的洞察分析改变工作场所，需要收集和妥善管理比以往更多的数据。

CDO 需要在数据驱动的 AI 不断发展的需求与数据隐私、数据保护和监管合规性等传统保障措施之间取得平衡。在数据和 AI 成为自动化和业务主要驱动力的未来，一些人认为 CDO 的角色最终将变成首席数据、分析和 AI 官 (CDAIO)。