1.CDO 的作用將得到更好的理解

2023 年，C 級高管將意識到 CDO 角色的真正影響及其可能對組織產生的影響。但 CDO 必須通過讓他們的同事了解現在可以利用數據實現的可能性來推動這種思維轉變，而這在幾年前是不可能的。

2.數據孤島的消亡將加快步伐

允許組織用來捕獲和保存數據的許多應用程序和其他解決方案將以更快的速度消散。輕松集中所有這些數據并提供以前無法獲得的洞察力的能力已經到來。領先的組織現在正在從位于本地和云中的數十個（甚至數百個）應用程序創(chuàng)建單一數據存儲。從初創(chuàng)企業(yè)到跨國公司，獲得近乎無窮無盡的洞察力將推動高效運營、驚人的客戶體驗和新的商機。

3.貨幣化數據將從隱形價值崛起

對于大多數組織而言，數據貨幣化作為數據優(yōu)先級遠遠排在第三位。但 CDO 將繼續(xù)簡化和規(guī)范他們的第一和第二優(yōu)先事項：提供基于數據的業(yè)務計劃，以及旨在教育其組織的數據素養(yǎng)計劃。因此，得益于現代數據共享和協(xié)作技術，將數據貨幣化的機會將更加突出。這將創(chuàng)造新的收入來源，并將他們的組織與數據經濟聯(lián)系起來。

4.數據科學的基礎設施將基于平臺

開發(fā)人員和數據科學家無法使用的利基解決方案太多，而且這些解決方案與集中式數據存儲脫節(jié)。整合數據科學運營和提高成本效益的壓力將導致數據科學和機器學習模型通過云數據平臺構建。數據科學界將采用一體化平臺，這樣他們就可以避免將數據從存儲庫中移出，轉移到這些單獨的工具中來構建和訓練他們的模型，然后再將數據移回。單一平臺方法還將支持內置治理功能，以實現分類、基于角色的訪問控制、編目、數據質量和可觀察性。

5.商業(yè)智能 (BI) 人員將成為數據科學家

BI 專業(yè)人員需要采用 Python 和其他語言，從簡單地在儀表板上可視化數據轉變?yōu)闃嫿〝祿贸绦?。為什么？業(yè)務用戶不再局限于簡單地使用提供給他們的結果。相反，他們需要一個自助服務解決方案，以便他們可以輕松地對數據運行大量查詢，以了解不僅發(fā)生了什么，還了解發(fā)生的原因、如何預防以及即將發(fā)生的事情。單一環(huán)境中的應用程序框架具有支持數據科學和機器學習應用程序的靈活工具，將幫助BI人員成為數據科學家。

6.數據科學將開始滲透到組織中的每個部門

用商業(yè)智能數據回顧過去已不足以競爭，更不用說保持相關性了。大多數現代組織都期待著由數據科學、機器學習以及有效處理大量數據的能力支持的預測性和規(guī)范性分析。從銷售和市場營銷到企業(yè)財務，這些部門正在部署自己的數據科學團隊來做出未來的決策。

這些趨勢在 2023 年和未來幾年加快步伐，揭示的內容遠比組織想象的要多。但對于 CDO 及其組織而言，未來的戰(zhàn)略商機將真正引人入勝。因此，請系好安全帶，掛上高速檔，駛入快車道。