首席数据官实施有效的业务决策需要数据，但发现很难将数据与特定的业务收益和结果有效地联系起来。Gartner公司在2021年对首席数据官进行的一次调查发现，27%的收房的人说这些结果是通过创收或贡献来衡量的，只有17%的收房的人说达到了目标。

  Gartner公司副总裁、资深分析师AlanD.Duncan说，“大多数数据和分析领导者都在努力定义、阐明和传达数据和分析的商业经济价值，而企业高管往往对此持怀疑态度。”

  让利益相关者相信数据和分析的价值需要传达业务成果和个人影响，以下是一些能够给大家提供帮助的策略：

  提出一个具有弹性的愿景，将利益相关者的愿望在理性和情感上联系起来。强调影响指标(可测量的业务成果和价值)，而不是交付进度指标(达成目标和产生技术输出)。不要只关注数字，而且需要在开发价值故事或思考上花费一些时间。其中商业利益应该是具体的、可衡量的、可实现的、相关的并且具有时限。

  明确识别阻碍因素、挑战、问题或风险，例如在职技术人员想要保护他们的职位，技术人员的有限可用性可能会抑制执行能力，或者在谁拥有数据和分析计划的预算方面存在权力斗争。需要介绍这些挑战带来的影响，并提出补救措施。例如，若企业内的数据素养水平较低，则制定数据素养计划以提高参与度，并使用真实的商业数据创建分析原型，以激发业务思维并将分享新想法。

  在开发数据和分析解决方案设计(例如数据管理基础设施平台或数据湖和仓库模型)时，必须将业务价值结果映射到支持它们所需的底层数据。连接业务需要访问的数据以回答关键业务问题。例如，CRM数据中维护的客户联系数据与财务系统中存储的金融交易数据相结合。这样做是为了提供客户活动的概况，从而指导营业销售人员定制专注于具有更高价值的客户群的营销活动。

  创建数据和分析路线图，说明主要面向业务的数据和分析解决方案可以交付成果的里程碑。显示需要跟着时间的推移发生以实现未来状态的可交付成果。在回答这些的基础上交流：将会得到什么?何时能收到成果?这会对我有什么影响?

  在为数据和分析制定业务案例时，初始投资和持续支持成本(总拥有成本)一定要符合预期的投资回报率。商业案例应该具有前瞻性和面向未来，并在整个计划中显示出良好的财务回报。

  Duncan说：“关注领先指标和财务预期。对于任何企业来说，积极的财务成果有助于进一步创新和实现战略目标。”

  分配直接责任、截止日期和后续步骤的原因。例如，举办一个协作研讨会。并要求项目负责人将业务部门和技术部门的人员召集在一起探索和分析可用的数据。