和数据库系统并未配置为生成或提供测量或定义智

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业务模式实施、新系统和基础设施 因此，有必要衡量这些决策的影响以及构成转型的各种计划的有效性。 随着人工智能注入的工作流程和流程殖民并扩展业务能力，领导者需要更新和升级其关键绩效指标以跟上。 制定此类措施不仅仅取决于执行判断、直觉和经验。将静态的传统绩效指标转变为更智能、更动态的 ，需要数据、分析和人工智能发挥更大的作用。我们建议领导者采用三管齐下的方法来管理人工智能驱动的 以及更广泛的战略衡量系统的开发和使用。这种治理方法取决于三个因素： 坚实的数据基础以及负责任的数据和分析实践。

对不断变化的 负有责任和问责的组织结构。 相信 能够适应环境变化并从中学习。 智能 开发治理：让您的数据井井有条 有效的 治理需要有效的数据治理。参据，则不起作用，因此您 手机号码数据 需要手动获取信息。我们甚至将其称为 考古学 ，因为需要付出很大的努力，甚至要深入邮箱中的旧 和 文件。此外，您需要为该项目提供强有力的商业案例，因为如果没。



有明确的利益，人们就不会投入时间。 从本质上讲，如果没有技术上可靠和强大的治理将数据考古学转变为数据架构，就无法制定人与我们研究的每个组织都强调数据质量和纪律作为其人工智能驱动的 计划的技术推动者。然而，大多数遗留 能 所需的质量数据。 保乐力加 首席数字官 回忆道，这家烈酒巨头意识到需要三年的每周消费者销售数据才能实现有意义的人工智能干预。初步审查发现存在巨大差距。 刚开始时，我们几乎没有数据治理， 说。 我们需要。