AI时代CDO的角色演变：数据访问、产品与治理

首席数据官（CDO）的平均任期不超过30个月。这个职位一直具有内在的难度，而人工智能进一步提高了风险。数据领导者现在不仅要为仪表盘和报告提供动力，还要为智能自动化系统重塑整个企业的运营方式提供动力。

有一条清晰的路径可以穿越这种困难：

1. 定义CDO的职责
2. 将组织成熟度转化为具体能力
3. 构建一个足够灵活的数据基础，以吸收人工智能接下来可能带来的任何挑战

其中第一个——定义职责——是后续步骤成功的关键，因此值得深入探讨。

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为什么CDO需要明确他们的职责

公司常常在未确定该角色实际需要完成什么、如何衡量成功以及组织支持将如何实现的情况下就聘请CDO。这种模糊性是有害的。它会导致不切实际的期望、设计不佳的KPI以及业务其他部分的不温不火的认可。它还会与相邻的高管角色——CIO、CTO、CAIO、CISO——产生地盘冲突，他们都可能拥有数据和人工智能难题中重叠的部分。

解决方法不是魅力或更好的政治手段，而是分析上的清晰性。数据运营，无论在整个组织中如何划分，归结为三个目标：

1. 确保数据访问——将数据从产生的地方带到实际可用的地方。
2. 构建创新且有价值的数据产品——支持各种下游的分析和运营用途，越来越多地包括人工智能。
3. 负责任地治理和管理数据——确保使用安全、可重复且可问责。

每个CDO的职责都包含这三个目标的某种组合。明确命名它们——并将它们映射到真正的OKR和KPI——是将模糊的职责转变为CDO真正可以负责的东西，以及C-suite其他成员可以支持的东西。

将职责转化为重要的指标

这三个目标中的每一个都对应某些OKR：

这些指标决定了CDO如何将日常数据工作与业务真正关心的结果联系起来，并构成了“我运行数据基础设施”变为“我推动可衡量的商业价值”的机制。一个不能以CEO认可的方式阐述成功的CDO将难以获得交付成功所需的资源。

缩短CDO任期的大部分压力更多是由模糊性造成的，而不是由工作的技术难度造成的。先解决定义问题，职责的其余部分就会变得可处理。

构建你的能力

一个容易犯的错误是将能力建设视为严格的线性序列（摄取、清理、治理、产品化）或一次性基础设施大修。这两种做法都不奏效，部分原因是业务需求和技术不断变化。

相反，选择一个高杠杆用例——比如高管会话分析——并只构建使该单一用例可信且有效所需的最少能力集。这些能力随后成为下一个用例的可重用基础设施，再下一个，迭代扩展范围，而不是试图一口吃成胖子。

以下步骤构成了一个实用的步骤序列，但要注意每一步之间不一定有严格的界限。

1. 为了解和掌控数据奠定基础：你将需要数据目录、为每个数据域及其资产分配所有权的功能、访问控制、治理策略和元数据等能力。
2. 开始移动和建模数据：数据集成需要用于数据移动和摄入的管道、将数据转换为模型和上下文（即上下文工程）的能力、编排数据工作流同时保持可观察性的能力，以及一个语义模型来系统地将数据模型转换为现实世界的概念。数据集成和上下文工程的一个推论是开放数据基础设施的重要性，它依赖于开放标准、可互操作的存储、解耦的计算和统一的上下文。通过将数据以开放格式存储一次，数据变得可移植、可治理，并可在工具、引擎和AI系统之间访问。
3. 将数据转化为产品：一旦数据可以被移动、观察和治理，就可以转化为产品，如仪表盘、报告、自动化、预测模型和AI代理。这将需要产品思维、生命周期管理和正确的成功指标。将数据转化为产品将CDO的可见贡献从纯数据工程转变为明确的生产力和业务成果。

展望基于人工智能的未来

没有固定的终点状态称为“AI就绪”。商业模式、法规、AI能力和竞争动态将无限期地移动目标。

一个关键的困难在于人类和机器数据消费者之间的真正差异。人类间歇性工作，并携带隐性、基于经验的判断，这些判断不需要明确说明。相比之下，AI代理持续运行，必须为每件事提供明确的上下文，因为它们（目前）没有在职学习的等价物。一旦AI进入视野，集中化、治理良好的数据基础设施就显得更加重要：代理无法像经验丰富的员工那样填补空白。

评估任何AI用例意味着回答三个独立的问题：

1. 在现实世界的数据和约束下，技术上是否可行？
2. 在计算代币成本后，经济上是否真的可行？
3. 对利益相关者来说，这是否可接受（法律、社会和组织层面）？

要在AI领域取得成功，你需要明确你的角色

定义、能力建设和持续适应不是3个独立项目，而是1个持续纪律。定义是第一位的，因为如果CDO不能以业务理解的方式阐明其职责，就难以获得基础设施工作的支持，并且在应对不断变化的目标时就没有稳定立足点。正确界定职责后，中位30个月的任期开始看起来不像自然规律，而更像一个可解决的问题。

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