《2025年数据文化手册：如何加速释放分析和人工智能的价值白皮书》聚焦于数据文化建设道正网配资，为商业、数据和IT领导者提供了构建数据文化的指引，助力企业释放分析和人工智能的价值。
1. 数据文化的重要性：数据文化是人们重视、实践并鼓励使用数据和人工智能推动组织转型的行为和信念。在人工智能革新商业的当下，高质量数据输入决定人工智能输出质量，强大的数据文化能确保数据质量、促进人工智能应用，提升决策效率和创新能力，带来更高生产力、创新成果、更好的客户服务、更自信的决策和成本节约等益处 。
2. 构建数据和人工智能战略：数据是人工智能战略的核心，制定数据战略能弥补信任差距、提升运营效率和增加收入。创建有效战略需制定变更管理计划，组建跨职能团队确定业务目标、列出用例、设定绩效指标，还需培训团队、建立数据治理委员会、制定成熟度模型目标并持续改进。摩根大通通过培养数据文化，在创新、客户体验和决策方面取得良好效果。
3. 赋能团队实现数据价值：企业面临人工智能人才和技能短缺问题，需评估员工技能差距，制定人才管理计划。持续学习是提升员工技能的关键，要通过培训、教育和社区参与，让员工掌握数据和人工智能工具的使用方法。同时，投资技术和数据访问，利用人工智能为团队赋能，确保数据安全可信。Staysure利用Tableau Cloud打破数据孤岛，促进了数据探索和分析。
展开剩余73%4. 推进数据成熟度：数据成熟度关乎企业利用数据和人工智能的能力道正网配资，成熟度越高，企业利用数据资源实现目标的能力越强。实施数据成熟度最佳实践，如建模衡量成功、对齐数据源与业务流程、构建合适数据源、促进数据驱动决策文化等，有助于推进数据成熟度。构建路线图时要考虑分析策略、治理方法等要素。约翰·刘易斯合作伙伴关系借助数据和人工智能提升了客户体验和盈利能力。
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