将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力

将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力实现转型成果的四步指南到2027年，由于缺乏统一的伦理治理框架，60%的企业将无法实现其AI应用场景的预期价值。为确保实现最大化的业务价值，企业必须构建与各部门关键任务相协同的现代化数据与分析（D&A）战略。成功的D&A战略应以成果为导向，优先部署能够通过强化数据驱动型决策机制，从而推动企业成功的基础性D&A投资。该方法的核心价值在于能够为整个企业创造可量化的业务影响。相较之下，采用以数据为中心的D&A战略的企业，其能力边界往往被限定于业务功能支持层面，难以驱动实质性变革成效。如何构建价值驱动型的数据、分析与AI企业？样本量：全部566名受访者调研问题：影响贵企业D&A战略的三大关键因素是什么？来源：《Gartner 2023年首席数据与分析官议程调研》注：仅1%受访者未制定明确的D&A战略。右侧窗格为聚类分析结果，两组（高绩效组与低绩效组）在利益相关方成果指标上存在统计学差异。高绩效的首席数据与分析官（CDAO）更倾向于将利益相关方成果视为影响D&A战略的关键因素排名前三总和其它D&A战略作为IT战略的一部分部门目标流程、业务与系统变革的战术聚焦利益相关方成果企业或组织战略与愿景高绩效组：组织绩效高/D&A团队效能高低绩效组：组织绩效低/D&A团队效能低低绩效组高绩效组利益相关方成果前三名总和首选路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力2Gartner 中文官网成为客户驱动组织成功需聚焦核心业务目标，例如收入增长、成本优化、客户体验与和加速上市。甄选与以上目标契合的D&A与AI计划（即应用场景）是实现全面业务价值的关键。每一项计划的价值论述应突破直接财务收益框架（如增收与降本），延伸至更广泛的影响维度，包括品牌价值提升、员工与客户获取/留存水平改善以及长期生产力提升。传统ROI模型仅关注直接财务收益，往往忽略了这些因素。通过纳入多维影响指标，企业可更全面地审视D&A计划的价值。Gartner《应用场景分析框架工具包》就应用场景识别与优先级排序，为D&A与AI领导者提供指引，定义业务价值维度并评估可行性因素。阐述数据、分析与AI价值应用场景分析框架类别来源：Gartner价值可行性低成功率高风险可控边际收益仅限特例路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力3Gartner 中文官网成为客户实现数据、分析与AI价值需明确的三个关键问题123风险管理与治理机制能否为D&A与AI领域创造价值并驱动创新？是否建立相关指标，用于衡量和呈现D&A与AI带来的的影响？现有D&A与AI计划是否与战略业务优先事项保持对齐？核心实施阶段解析本路线图明确了目标与预期成果的优先次序，可有效协调各利益相关方。其方法论提炼自Gartner与成功实现数据、分析与AI价值的企业客户的深度互动。下文重点标注了关键里程碑节点及相关资源索引（完整路线图涵盖各阶段所有里程碑及配套资源）。构建价值论证规模化应用并实现价值获取高层决策者支持夯实基础并获取前瞻洞察路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力4Gartner 中文官网成为客户构建价值论证规模化应用并实现价值获取高层决策者支持夯实基础并获取前瞻洞察了解更多下载《AI机遇雷达图》，助您定义AI战略目标。夯实基础并获取前瞻洞察具体行动制定动态D&A战略，与企业核心业务目标紧密结合，实现价值和优先成果，推动关键指标提升。与C级高管协作争取支持，联合业务部门领导和分散团队，推动自下而上的实践倡导。构建以价值为核心的运营模式，确保D&A与AI计划达成实际业务价值。Gartner相关资源示例• 研究报告：− 《数据分析与AI路线图》− 《2030年D&A与AI百大趋势前瞻》− 《利用三大基础能力强化D&A战略》− 《构建数据驱动型文化：六项高影响力D&A领导者实践》− 《数据、分析与AI价值实现路径指南》• 工具包：《运用Gartner分析框架，发掘最佳AI用例并确定优先次序》路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力5构建价值论证规模化应用并实现价值夯实基础并获取前瞻洞察获取高层决策者支持获取高层决策者支持具体行动协同业务部门领导者明确组织数据、分析与AI目标及战略重点。制定数据、分析与AI对关键业务KPI影响的价值假设。识别利益相关方的关键任务及KPI，将D&A举措与之对齐，阐明其对关键流程和决策的影响。借力CDAO和其他高管同僚的伙伴关系，提升CDAO角色地位，通过简洁案例陈述及行业对标，将D&A计划与战略目标、竞争优势紧密联系起来。Gartner相关资源示例• 工具包：《如何将数据与分析关联至业务成果》• 工具：《AI与生成式AI案例研究速览》• 研究报告：– 《高管应关注的5大数据与分析KPI》– 《实现AI就绪数据的路径指南》– 《采用5大价值实现最佳实践，释放AI价值》– 《如何赢得利益相关方的支持》路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力6Gartner 中文官网成为客户规模化应用并实现价值获取高层决策者支持构建价值论证构建价值论证具体行动围绕企业战略重点，阐述数据、分析与AI价值，制定可执行的效益实现方案。验证价值假设，必要时进行调整。识别并关联D&A与AI计划的潜在业务成果，量化其财务与非财务影响。验证价值假设，并在试点和推广阶段根据实际结果调整方案。通过平衡业务价值、风险与实施就绪度对计划进行排序。使用净现值（NPV）和内部收益率（IRR）评估优先级，并与首席财务官（CFO）协作，确保D&A投入与业务成果对齐。Gartner相关资源示例• 研究报告：− 《CDAO如何向业务领导者传递D&A价值》− 《2024年优化预算与人员配置的数据与分析基准》− 《CDAO应如何向董事会呈现D&A计划》− 《通过提升数据素养驱动财务绩效》• 启动指南：− 《如何将D&A业务价值对齐成果驱动型指标》− 《启动指南：向高管阐述数据、分析与AI企业价值》• 电话问询• 工具包：《与C级高管高效开展D&A对话的五大指南》路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力7夯实基础并获取前瞻洞察Gartner 中文官网成为客户构建价值论证获取高层决策者支持规模化应用并实现价值规模化应用并实现价值具体行动制定数据、分析与AI成果驱动型指标，使运营决策与业务成果对齐，利用指标评估预期影响。明确变革管理的成功标准。制定灵活的目标情景与路线图，以指导变革目标的实施，确保持续聚焦期望成果。通过转变思维模式与行为培育数据驱动型文化，与法律顾问协作降低风险。实施适应性治理计划，支持数据驱动创新。Gartner相关资源示例• 工具包：– 《建立信任以提升AI投资回报率》– 《如何将数据与分析关联至业务成果》• 研究报告：– 《数据治理与管理投资有助于提升财务绩效》– 《管控数据与分析风险，实现更优业务成果》– 《成功的数据与分析治理》– 《AI治理、信任、风险与安全管理》• 《现场指南：引领数据驱动型变革管理》路线图：将数据、分析与AI转化为战略增长驱动力8夯实基础并获取前瞻洞察Gartner 中文官网成为客户领先企业通过组建跨职能团队实现数据、分析与AI的价值。我们梳理了建议参与的职能部门及其角色，以确保在达成关键里程碑时取得最佳成果。谁需要