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从正确的来源快速收集正确的数据，从而做出最佳商业决策的能力至关重要。然而，人们普遍认为需要首席数据官(CDO)来做出决策，这种看法并不总是正确的。
虽然CDO的作用最近才出现，但它正在稳步增长Gartner预测，到2017年，25%的企业将拥有CDO。然而，虽然大数据战略至关重要，但CDO可能并不重要。
企业需要抛弃那种认为大数据创新是技术人才才能完成的IT任务的思维模式。要实现数据驱动，并在这方面取得成功，所有业务用户都应该能够访问正确的数据，以便创造性地解决实际问题。
要实现这一目标，需要一种新型数据领导者的帮助，这种领导者对大数据采取设计方法——向“首席增长官”打个招呼。
弥合IT和业务需求之间的鸿沟
长期以来，该行业一直声称，要利用你的数据资产，你应该聘请一名CDO。但在成为数据驱动型企业的道路上，这不是必要的投资;事实上，它甚至可能是有害的。
当谈到大数据战略时，it部门和业务需求之间存在着破坏性的鸿沟。cdo倾向于用复杂的技术构建复杂的架构，最终结果并不总是与需要解决的业务问题相关。
CDO的角色迫使这个人专注于收集数据源和构建数据湖。然而，仅仅把数据放在一起并不能完成太多。与其仅仅为了使用数据分析而使用数据分析，组织需要他们的数据策略集中于解决由转换用例(操作或事件步骤的列表)支持的实际问题。
随着cdo成为大数据的掌舵人，企业可能会忽视他们需要解决的业务问题。如果企业试图从a点穿越一段很短的距离到B点，CDO的解决方案往往是花费过多的资源来建造一艘并不真正适合这项工作的高速船。
实际上，这些商业用户只是需要一辆踏板自行车来解决他们最初的问题，而且要快速解决。
解决方案:聘请一位首席增长官，采用“设计思维”方法。
与CDO不同的是，首席增长官使用数据来创造性地发展业务。这些员工首先关注公司为什么需要数据来解决问题，然后构建背后的技术。他们的议程是基于将建立公司的用例。这种方法弥合了IT计划和业务需求之间的差距。
首席增长官不会关注大数据技术的最新和最好，而是采用一种专注于实际业务问题的设计方法，并向后追溯。我们经常看到很多公司在开发Apache Spark或Kafka工具，以吹嘘实时和极端的处理能力。
然而，一旦公司实现了这些技术，它们只应用于少数用例(操作或事件步骤的列表)。实际上，这些业务用户首先需要能够帮助他们分析事物的工具，比如个人身份信息(PII)。
要开发数据分析的设计方法，请从用例开始并从那里扩展。考虑你想问你的数据什么问题，并优先考虑那些能带来最大投资回报率的问题。一旦你确定了最常用的用例，你就可以考虑用什么具体的大数据技术工具来解决你的问题。
大数据的设计方法为创造性思维留下了空间解决而传统的cdo方法不允许创新。
通过配备首席增长官和大数据设计方法，企业可以利用创造力、出色的用户体验和计算能力，以尽可能好的方式解决业务问题。
