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Gartner:利用数据和分析技术推动政府机构现代化发展(2023)(13页).pdf

上传人: 报*** 编号:130371 2023-06-24 13页 598.61KB

1、利用数据和分析技术推利用数据和分析技术推动现代化发展动现代化发展政府数据和分析领导者政府数据和分析领导者IT路线图路线图 2023 Gartner,Inc.及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。CM_GTS_2165057公共部门的严峻挑战严重阻碍了自身的现代化和发展。面对复杂的责任、人才短缺、组织孤岛、变革管理难度大等问题,政府部门的数据和分析(D&A)领导者及首席数据和分析官(CDAO)必须实施基于价值和成果的路线图,来完成优先事项,建立数据驱动型文化。Gartner第八次年度CDAO调查发现,最成功的CDAO将卓越战略和运营作为优先事项,作为C级高管,通过建立敏捷且成熟的D&A功能,塑

2、造数据驱动型业务绩效模式。在政府内部,数据化转型和数据现代化是非常普遍的优先事项。数据和分析技术作为应对当前组织性挑战、抓住未来机遇的措施和手段,越来越重要。政府部门的D&A领导者在支持工作中,应将政府机构视为掌握高质量可信数据的企业,帮助从董事会到运营的各个层面进行决策制定。获得成功的获得成功的3 3个关键因素个关键因素排名前3的总和总排名总排名排名第2排名第1 排名第3数据、分析或信息治理,或主数据管理12%10%35%13%BI、报告和数据可视化9%11%11%31%数据素养培养、技能培训和提升从第11名提升至第3名7%8%26%12%8%分析、AI和ML10%8%26%从第9名提升至第

3、5名组织变革管理和文化支持7%自助D&A6%9%8%23%7%7%5%6%10%5%内部或外部分享数据20%18%19%17%15%6%基础设施和运营技术、数据管理7%数据工程4%开发数字化和/或D&A产品和服务5%6%5%5%4%4%6%促进数字化业务转型5%创新(或信息创新)3%11%Donna Medeiros高级研究总监,数据和分析团队分享(非数据)资源或专家进行合作开发5%4%2%11%3%3%4%10%2%5%2%4%2%3%1%运营智能或实时决策自动化多样性、公平性和包容性(DEI)环境、社会和治理(ESG)商业伦理其他活动n=全部564名受访者,不包括答案为“不确定”的回复问题

4、 03:您的组织在数据和分析项目中获得成功的3关键因素是什么(如果有)?注:因四舍五入,数据之和可能与显示的总数不符。来源:2023 Gartner首席数据和分析官日程调查2政府数据和分析领导者IT路线图12%8%27%Gartner IT领导者成为Gartner客户政府数据和分析领导者如何应用可靠的政府数据和分析领导者如何应用可靠的D&A策略策略,来实现可量化的影响来实现可量化的影响?建立信任,加快决策制定建立信任,加快决策制定商业价值许多组织机构为了进一步地以数据驱动业务发展,将D&A项目与可量化的成果和利益相关方目标紧密相连。这种方式提升了组织的自动化程度,带来了更高的效率和可靠的、可复

5、用的流程。数据驱动型组织明白数据是组织的重要资产,需要相应的治理、协作,培养D&A技能和能力,能够数据分享。然后,要有适合的可扩展的构架为其赋能。政府部门的D&A领导者在制定战略时要同时考量价值和成果因素,做好规划,提升政府机构的未来状态,来满足公共需求。决策自动化数据基础互联治理数据共享来源:Gartner3政府数据和分析领导者IT路线图Gartner IT领导者成为Gartner客户政府数据和分析项目需要解决的一些重要问题:政府数据和分析项目需要解决的一些重要问题:123如何提高对D&A的价值认知,推动组织内价值的提升?建立数据驱动型组织,有哪些步骤?如何高效地实施D&A战略?主要包括哪些

6、关键阶段?主要包括哪些关键阶段?本路线图显示了目标和预期成果的优先顺序,可用于协调所有利益相关方。通过与已成功实施数据和分析项目的客户沟通互动,Gartner从中整理得出了此路线图。下面将重点介绍一些关键阶段和相关的Gartner资源样本,更多细节请参阅完整版路线图。建立治理机制建立治理机制培养信息驱培养信息驱动型文化动型文化建立建立D&A视野视野,评评估当前和未来状态估当前和未来状态制定基于价值制定基于价值的的D&A策略策略实施战略组件实施战略组件创新、完善和迭创新、完善和迭代代4政府数据和分析领导者IT路线图Gartner IT领导者成为Gartner客户建立治理机制建立治理机制培养信息驱

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本文主要探讨了政府数据和分析领导者如何利用数据和分析技术推动现代化发展。文章指出,数据和分析技术在应对政府面临的挑战、抓住未来机遇方面发挥着重要作用。政府部门的D&A领导者在制定战略时应考虑价值和成果因素,提升数据驱动型文化,建立敏捷且成熟的D&A功能。核心数据包括:数据、分析或信息治理、BI、报告和数据可视化、数据素养培养等。关键点包括:建立治理机制、培养信息驱动型文化、制定基于价值的D&A策略、实施战略组件等。
如何推动政府数据和分析现代化发展? 数据和分析领导者如何实现可量化的影响? 政府数据和分析项目成功的关键因素是什么?
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