01
CDO 的作用将得到更好的理解
2023 年，C 级高管将意识到 CDO 角色的真正影响及其可能对组织产生的影响。但 CDO 必须通过让他们的同事了解现在可以利用数据实现的可能性来推动这种思维转变，而这在几年前是不可能的。
02
数据孤岛的消亡将加快步伐
允许组织用来捕获和保存数据的许多应用程序和其他解决方案将以更快的速度消散。轻松集中所有这些数据并提供以前无法获得的洞察力的能力已经到来。领先的组织现在正在从位于本地和云中的数十个（甚至数百个）应用程序创建单一数据存储。从初创企业到跨国公司，获得近乎无穷无尽的洞察力将推动高效运营、惊人的客户体验和新的商机。
03
货币化数据将从隐形价值崛起
对于大多数组织而言，数据货币化作为数据优先级远远排在第三位。但 CDO 将继续简化和规范他们的第一和第二优先事项：提供基于数据的业务计划，以及旨在教育其组织的数据素养计划。因此，得益于现代数据共享和协作技术，将数据货币化的机会将更加突出。这将创造新的收入来源，并将他们的组织与数据经济联系起来。
04
数据科学的基础设施将基于平台
开发人员和数据科学家无法使用的利基解决方案太多，而且这些解决方案与集中式数据存储脱节。整合数据科学运营和提高成本效益的压力将导致数据科学和机器学习模型通过云数据平台构建。数据科学界将采用一体化平台，这样他们就可以避免将数据从存储库中移出，转移到这些单独的工具中来构建和训练他们的模型，然后再将数据移回。单一平台方法还将支持内置治理功能，以实现分类、基于角色的访问控制、编目、数据质量和可观察性。
05
商业智能 (BI) 人员将成为数据科学家
BI 专业人员需要采用 Python 和其他语言，从简单地在仪表板上可视化数据转变为构建数据应用程序。为什么？业务用户不再局限于简单地使用提供给他们的结果。相反，他们需要一个自助服务解决方案，以便他们可以轻松地对数据运行大量查询，以了解不仅发生了什么，还了解发生的原因、如何预防以及即将发生的事情。单一环境中的应用程序框架具有支持数据科学和机器学习应用程序的灵活工具，将帮助BI人员成为数据科学家。
06
数据科学将开始渗透到组织中的每个部门
用商业智能数据回顾过去已不足以竞争，更不用说保持相关性了。大多数现代组织都期待着由数据科学、机器学习以及有效处理大量数据的能力支持的预测性和规范性分析。从销售和市场营销到企业财务，这些部门正在部署自己的数据科学团队来做出未来的决策。
这些趋势在 2023 年和未来几年加快步伐，揭示的内容远比组织想象的要多。但对于 CDO 及其组织而言，未来的战略商机将真正引人入胜。因此，请系好安全带，挂上高速档，驶入快车道。
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