关键的外卖

• “我们从首席数据官的研究和调查中了解到，参与战略开发的数据和分析领导者能够提供比那些没有参与的人多得多的商业价值。”

• “数据和分析领导者很难优化业务价值，而且往往与关键任务优先级缺乏一致。”

• “作为数据和分析领导者，你需要充当组织的‘首席价值官’。”

• “ROAR(风险、机会、胃口和回报)模型为您提供了一种系统的方法来对每个计划的收益和风险进行评分，然后考虑这些计划的最佳投资组合。”

• “虽然我们有模型可以帮助你思考和优先排序，但这些模型背后的东西才是重要的。思考胜过行动。”

• “从数据和分析中优化价值是一个持续的过程。这不仅仅是一年一次的活动，也不仅仅是一个季度的活动——你需要把它看作是你管理的所有其他事情的核心。”

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关键的外卖

• “小数据着眼于需要更少数据的分析技术，但提供了有用的见解。”

• “大数据为我们提供了背景。它允许组织使用更多的数据来丰富现有数据。”

• “这两种方法都减少了组织对大数据的依赖，并实现更丰富、更完整的态势感知或360度视图。”

• “与从大数据方法中获得的数据相比，小而广泛的数据为D&A领导者提供了更多的解释力。它们让人工智能更有弹性、更专注、更少数据饥渴。”

详见Gartner的新闻稿在这里．

关键的外卖

• “我们在过去两年里看到的是，对话已经从‘为什么’转向了‘怎么做’。’这是进步的一个重要标志，因为它表明我们正在朝着更可操作、更实际的道德应用迈进。”

• “人工智能的使用，以及一般技术的使用，应该以人为本，对社会有益，公平，可解释和透明，安全可靠，负责任。”

• “伦理不是一个可以详尽讨论的话题;问题总是比答案多。”

• “通过解决潜在的困境来实施你的原则。如果你认为人工智能需要以人为本，对社会有益，那么谁来决定什么对社会有益呢?”

• “如果你能创建一个多元化的顾问委员会，那么你从各种角度解决困境，并提出满足多种需求的观点的机会就会高得多。”