作者

奥马尔·哈拉克

合伙人兼公共部门全球负责人，任职于 Artefact

众所周知，在政府机构中领导一个数据与情报办公室是一项艰巨的任务。

这一角色面临着多方面的压力，既有内部压力（主要涉及数据的可用性、质量和技术准备情况），也有外部压力（主要涉及合规要求）。虽然数据办公室并非数据的“所有者”，但它通常扮演着“保管者”的角色，并被期望促进组织内的信息流动和价值创造。 事实上，政府部长及各机构领导层最终衡量数据/情报办公室成功与否的标准，在于能否在恰当的时机，将恰当的情报提供给恰当的决策者和利益相关方。

此外，这份工作并没有附带操作手册，而且高度依赖具体情境：对某个大型部委行之有效的方法，在较小的监管机构中往往会行不通。

然而，通过与政府机构的合作，我们总结出了10项实践，这些实践使政府机构中成功的数据与人工智能领导者与其他人区别开来。

1) 它们与更广泛的企业战略保持一致

成功的数据与智能领导者深知“无法衡量，便无法管理”这一原则，因此他们制定的数据与人工智能计划必须与政府机构的总体目标保持一致，以确保相关性、避免重复，并最大化影响力。他们与战略规划团队紧密合作，探索收集具有挑战性的关键绩效指标（KPI）及其潜在驱动因素数据的方法。此外，他们还清晰地阐述了人工智能计划如何在公民服务、公共财政和经济发展等关键领域推动成果。 最后，他们会主动且定期地审查数据项目对整体战略的影响及契合度。

2) 他们竭尽全力为利益相关者提供服务并与之通力合作

优秀的数据与智能领导者会以服务为导向对待内部和外部利益相关者，将其视为客户。他们深入理解利益相关者的需求与挑战，并持续就如何共同应对这些问题达成共识。此外，他们还会推出自助式产品和服务，基于预设的权限，使数据和智能的访问变得更加便捷，甚至实现普惠化。他们会主动征集反馈，以评估利益相关者的满意度并优化服务内容。

3) 他们对技术不偏不倚，但在技术选择上却深思熟虑

优秀的数据与智能负责人深知，投资于错误的工具或平台可能会导致代价高昂的失误，并限制扩展性。他们首先进行需求评估和市场调研，以确保技术与组织目标及需求相匹配。他们让跨职能团队参与技术选型过程，以确保易用性和兼容性。他们构建模块化且可扩展的架构，以降低依赖风险。最后，在全组织范围推广之前，他们会通过小规模部署对工具进行试点。

4) 他们优先考虑数据的获取、收集和可用性

高层领导者深知，数据是商业智能、机器学习和人工智能的“燃料”。他们会明确决策和运营所需的数据，并致力于收集这些数据，无论是来自核心系统和数据源、优质数据库、二次数据合作伙伴，还是公开渠道。他们建立集中化的数据目录，以提高现有数据集的可发现性，并明确每个数据源的所有权和责任归属。

5) 他们绝不容忍数据质量问题

最优秀的领导者深知，低劣的数据质量会破坏信任，并导致决策失误。因此，他们会建立数据质量控制和检查机制。他们深入探究数据质量问题的根本原因，并寻求长远解决方案。此外，他们支持团队实施针对准确性、完整性和及时性的自动化质量检查，并制定业务和技术规则来评估数据的一致性、有效性和完整性。同时，他们还会组建专门的数据管理团队，持续解决质量问题。

6) 他们善于“解决问题”，并能提出有价值的见解

最杰出的数据与智能领域领导者深知，经过精心提炼的洞见能够让决策过程变得相对轻松。因此，他们明白自己的职责不仅限于技术层面，还会投入精力去理解并梳理业务问题。最优秀的领导者甚至会主动利用数据和智能寻找创新解决方案，并与利益相关者分享。他们通过极具感染力的叙事方式呈现解决方案，并带来长效成果。

7) 他们组建敏捷的跨学科团队

成功的领导者深知，团队的实力取决于最薄弱的成员。鉴于数据和人工智能项目的复杂性，拥有多元化的技能组合和灵活应变的能力是“必不可少的”。因此，这些领导者会招募数据科学、工程、分析和设计领域的顶尖人才。他们推行敏捷的工作模式，以支持迭代开发并加快用例交付，同时通过技能提升和认证来营造学习型文化。

8) 他们在设计阶段就考虑合规与治理问题，而不是事后才考虑，或将其视为一项附带任务

杰出的领导者深知，主动治理能够确保合规并最大限度地降低风险。因此，他们在项目设计初期便让网络安全、隐私和合规团队参与其中，将“安全设计”和“隐私设计”原则融入所有人工智能工作流程。此外，他们还会建立完善的文档体系以确保随时准备接受审计，并利用工具针对行业框架以及当地政府的法规和标准进行自动化合规性检查。

9) 他们只在必要时、在必要的地方引入合适的合作伙伴

最优秀的领导者首先会评估是否确实存在能力或资源缺口。事实上，他们深知，如果缺乏专业能力，仅靠品牌名气几乎无法解决核心问题。因此，他们在选择合作伙伴时十分审慎，只引入那些能够真正弥补这些具体缺口的企业。此外，他们会确保建立完善的知识转移机制，并根据合作伙伴的专业能力、文化契合度以及迄今为止的业绩，对其进行持续的监控和评估。

10) 他们向高管层展示成果

高层领导深知，在高管层中保持可见度有助于确保持续的投资和自上而下的支持。因此，他们会定期举行高管简报会，重点介绍关键里程碑和投资回报率。他们通过展示用例研究和举办产品演示日来展示成功的产品。此外，他们还会分享哪些做法行之有效、哪些行不通。最后，他们会量化成果（例如成本节约、时间缩短），并将其与战略目标挂钩。

在政府机构中，数据与智能领导者的作用对企业的整体成功而言正变得日益关键。通过践行这十项习惯，数据与人工智能领导者能够打破传统治理的界限，为政府和公众带来有意义且可衡量的成果。成功的真正衡量标准不仅在于技术的先进程度，更在于其解决实际问题、增强公众信任以及为建设更智能、更敏捷的政府铺平道路的能力。