这些团队创建将客户旅程与期望结果

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的数据中几乎 不存在，因为主要是外部数据。我们的统计经验是，您需要每周的数据；如果您有每月数工智能驱动的 的业务案例。 通用汽车首席数据和分析官乔恩 弗朗西斯（ ）曾负责星巴克的数字化转型，他也赞同卡洛克的观点。 由于潜在的数据挑战，创建 实际上非常困难， 他说。 通常，创建 并报告它需要您付出所有的努力。 糟糕的数据和元数据治理会削弱组织开发。


正确指标的能力。弗朗西斯指出，技术系统通常只是 假脱机未定义或未使用的数据 ，因此， 最终会出现这些数据倾倒场 。他坦率地观察到，对于大多数组织来说，从生产系统生成数据是 手机号码数据 事后才想到的。 有效的 治理仍然取决于公司利用数据的技术能力：它需要勤奋的数据治理、结构化的分析管理方法，以及技术人员和业务部门领导者持续协作开发最佳 的路径 将治理。



嵌入团队或职能中 我们的研究发现，高层管理人员正在重新思考如何制定并持续改进其关键绩效指标和指标。虽然方法各不相同，但受访高管的一个共同主题是选择将 转型的责任归于特定团队或团队组。 在施耐德电气，领导层逐渐驱动，并意识到针对给定绩效指标的改进与增强成果之间的联系。 测量对我们来说非常核心， 补充道。 我们实际上试图让指标成为我们数字化转型中完整、不可或缺的一部分，而不是事后才想到的。 给定 的预期结果是什么？ 在某种程度上，这是一个本体论或分类学问题：你在寻找什么行为？ 库雷问道。 我认为人们在 篮认识到，略合作和创新的愿望不相容。 帮助发起在公司数据团队内创建。