路线图
利用数据与分析，推动企业数字化发展
?2022Gartner,Inc.及/或其关联公司。保留所有权利。 CM_GTS_1755170
GartnerIT领导者
GartnerIT领导者
成为客户
路线图：利用数据与分析，推动企业机构数字化发展PAGE10
DASOM将数据与分析战略与数字化成果联系在一起数据与分析战略
DASOM将数据与分析战略与数字化成果联系在一起
数据与分析战略
运营模式
利益相关方 数据与分析成果 生态系统
数据驱动型愿景
能力和缺点
交付模式
价值主张
架构
来源：Gartner
DASOM=数据与分析战略与运营模式框架
如今，保持数据与分析（DA）战略与业务发展的统一同步，是助力企业机构成功和推进数字化项目的关键。
“现在的优先事项是通过情景规划、优化、优先排序和重点投资的能力，来培养更准确的情景意识。”
敏捷的数据与分析能力对于培养感知-响应能力至关重要，可帮助企业机构满足全新的需求，进入前所未有的快速创新周期。
根据《Gartner第七次年度首席数据官调研》，到2023年，随着董事会持续增加对数字价值的关注，大多数成功的首席数据官将拥有商业背景而非IT背景。
也许，数据与分析将逐渐成为应对当前业务挑战以及未来商业机遇的关键因素。
因此，数据与分析领导者需要使用可信赖的优质数据，提供支持服务，从而落实从董事会到运营的决策。
建立信任，加速决策商业价值数据基础
建立信任，加速决策
商业价值
数据基础
决策自动化
数据共享
互联治理
来源：Gartner
随着企业机构越来越重视数据，他们开始将数据与分析项目与可量化的业务成果和利益相关方目标联系起来。
而进一步发展的自动化技术能够帮助他们实现这一目标，能创造高效、可靠且可重复的流程。
数据驱动型企业机构也明白，数据是一种需要治理、协作和共享的重要资产。因此，他们开发了正确的可扩展架构。
通过将可信的数据与分析技术应用于企业机构的决策流程，数据与分析领导者及其当前的数据与分析战略可支持和扩大可量化的业务影响。
成功实现数据与分析项目的五个关键阶段
当前，数据与分析（DA）领导者都在为支持其企业机构的决策，并在正确的时间和地点提供可信的优质数据而努力。而要想实现企业机构的数据目标，动辄需要几十个与战略、运营和治理相关数的据与分析项目。因此，让每个项目都产生商业价值的压力可想而知。
幸运的是，数据与分析领导者可以通过经过验证的方法论，将整个过程分为几个阶段和活动，对齐所有利益相关方，并推动预期成果的实现。下面，我们将介绍能够提高数据与分析项目可量化影响的五阶段路线图。
创建愿景和战略建立运营框架培养文化并建立治理管理数据与分析价值完善和改进
创建愿景和战略
建立运营框架
培养文化并建立治理
管理数据与分析价值
完善和改进
创建愿景和战略 建立运营框架 培养文化并建立治理 管理数据与分析价值 完善和改进
创建愿景和战略
建立运营框架
培养文化并建立治理
管理数据与分析价值
完善和改进
创建愿景和战略
获得利益相关方对数据与分析项目的认同感
行动措施 相关的Gartner资源样本
了解关键业务重点以及数据与分析资产实现业务价值的方法。将数据定位为企业的关键资产，并就企业变现数据、实现数字化转型开展宣传。优化并选择最佳的数据与分析
了解关键业务重点以及数据与分析资产实现业务价值的方法。
将数据定位为企业的关键资产，并就企业变现数据、实现数字化转型开展宣传。
优化并选择最佳的数据与分析投资组合，并评估其风险、机遇、偏好和回报。
析战略以实现业务成果》
专家问询：就ITScore评分模型的反馈和规划问题，与Gartner专家一对一交流。
咨询：起草行动计划，确定相关步骤。
创建愿景和战略 建立运营框架 培养文化并建立治理 管理数据与分析价值 完善和改进
创建愿景和战略
建立运营框架
培养文化并建立治理
管理数据与分析价值
完善和改进
建立运营框架
建立平衡的运营模式。
行动措施 相关的Gartner资源样本
确定建立数据驱动型企业机构所需的角色、能力和运营模式。培养业务和IT利益相关方的
确定建立数据驱动型企业机构所需的角色、能力和运营模式。
培养业务和IT利益相关方的数据素养。
发展数据科学与高级分析能力，以利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等创新技术来创
造和维持商业价值。
Gartner趋势洞察报告》
专家问询：与Gartner专家一对一探讨运营模式。
咨询：讨论现代运营模式的方法、工具和特点。
会议：参加Gartner数据与分析峰会。
创建愿景和战略 建立运营框架 培养文化并建立治理 管理数据与分析价值 完善和改进
创建愿景和战略
建立运营框架
培养文化并建立治