以业务成果为导向，构建核心能力并推动行为模式转变，驾驭AI转型浪潮。
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扩展数据与分析能力，驱动人工智能转型进程
下载路线图：通过三大路径成功推进AI转型
随着人工智能（AI）日益融入业务运营，企业在处理复杂性与不确定性的同时，交付实质性业务成果的压力持续增加。49%的机构表示证明AI价值是阻碍成功的首要因素，致使众多高管围绕AI转型的权责归属问题产生冲突。
2025年Gartner数据与分析峰会的主旨演讲强调，数据与分析领导者必须专注于持续推进AI计划，以此保持自身的影响力，并彰显其团队与职能的核心价值。
D&A领导者正在引领 AI 转型，积极应对来自组织的高期望。
面对 CEO 和 CIO 对 AI 的高度期望，组织应从三个方面着手，以成功推进 AI 转型：实现业务成果、构建数据与分析能力，以及推动行为变革。
此外，主动元数据（相较于被动式）能够提供实时的数据洞察，增强围绕数据、分析与 AI 的财务决策的可信度。这不仅有助于优化数据工作流、平台管理以及财务运营的绩效与成本效益，还能提升数据的可靠性与完整性，进一步推动技术架构升级为“信任堆栈”，从而更有效地建立用户与利益相关方的信心。
路径三：构建新型角色与技能，驱动行为模式转变
数据与分析计划取得成功所面临的首要障碍，是企业内部缺乏以数据为导向的文化氛围。尽管数据素养与AI素养培训是一个良好的开端，但文化转型不仅关乎认知或信任的提升，更需转变行为模式。因此需设立变革管理的专属岗位，并营造持续学习的环境。
行为模式的转变将呈渐进态势，从细微习惯的改变逐步沉淀为其文化基因。跨团队、跨领域的协同推进对充分释放AI潜能具有关键意义。
扩展数据与分析能力，驱动AI转型进程的常见问题解答
为何在AI计划中，数据就绪比数据质量更重要？
数据就绪着眼于数据在特定应用场景的适用性，确保其满足AI实施需求，而非单纯追求准确性或完整性。该理念可提升运营效率，助力机构实现数据与战略目标的有效对齐。
主动元数据在数据生态体系中的核心价值是什么？
通过提供实时洞察，主动元数据能增强数据可观测性，提升生态体系效率并驱动创新。当企业将被动元数据转化为可执行的智能信息时，可有效提升数据治理水平，简化运营流程并推动更明智的决策制定。