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要成为数据驱动型企业，首席数据和分析官必须解决员工的数据素养(“技能”)和数据驱动型文化(“意愿”)问题。
随着数字化转型的兴起以及企业创建数字化劳动力的需求，数据素养技能被视为推动业务成果的关键因素。
有效运用变革管理和沟通技术的cdao对其数据和分析策略的影响力和影响力要大于那些不这样做的cdao。这项研究帮助他们掌握这些技能。
cdao需要用正确的能力来支持当今数字业务的机遇和挑战。现在是时候创造适合未来的D&A角色和技能了。
定义核心AI和ML角色、技能和职责，以帮助将正确的技能与高级分析计划所需的角色相匹配。
高德纳的年度预测揭示了数据和分析在不断扩大的业务和IT计划中的不同重要性。考虑这些战略规划假设来增强你的愿景和计划。
作为数据和分析领导者，在你的战略中最重要的事情之一就是价值主张。学习如何创建一个现代的，可操作的D&A策略，以创建共同的利益相关者。
并非所有的人工智能和机器学习策略都是平等的，但它们正成为差异化甚至生存的关键。这项研究旨在指导数据和分析领导者确定哪种类别将为他们的组织带来最大的影响。
数据和分析是数字化、转型和“ContinuousNext”工作的关键促进因素。因此，数据和分析领导者将被指望影响公司战略和价值，改变管理，商业道德和执行绩效。
mse的首席信息官可以使用这张海报上的这些业务价值生成用例的例子，作为组织内部D&A创新的灵感。
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