在本两期专访系列的第一期中，USAWHC的首席数据官Deepak Shah与Deloitte政府与公共服务部门首席数据官Adita Karkera共同探讨了如何打造持久的企业级数据举措。对话聚焦于严肃的转型如何起步：以清晰的愿景为起点，以将愿景转化为行动的使命为驱动，以经得起时间检验的目标为衡量标准。

Deepak Shah通往首席数据官之路跨越了三十余年，他曾在全球投资银行、资产管理和资本市场等领域深耕，主导过涵盖实时交易处理、报告系统和企业级数据中枢的数据与技术项目，他的工作核心在于弥合业务与技术之间的鸿沟，同时构建能在组织内部实现数据标准化和流程精简的架构体系。

这些经验逐步延伸至更大规模的企业级举措，并在利益相关方对齐和治理框架的塑造下不断深化。一个关键转折点出现在卡内基梅隆大学首席数据官高管项目期间——他撰写的一篇关于数据治理的文章引起了国防部领导层的关注，并最终促成了他被任命为首席数据官。

为何举措在开始之前就已失败

对Shah而言，任何重大举措最关键的阶段就是起步阶段，他指出，组织往往在执行尚未启动时就已自掘坟墓，原因在于未能建立足够清晰的愿景、使命和目标体系："根据我的经验，大多数举措的成败，实际上在开始之前就已经决定了。"

他将这一原则描述为并非走过场式的规划步骤，而是转型背后的运作逻辑。缺少了这一基础，执行很快就会碎片化。不同团队各自打造互不关联的解决方案，每个方案都只关注自身的局部优先级，却无法形成连贯的企业级能力。久而久之，这种碎片化会导致重复建设、士气受挫，以及缺乏足以推动工作前行的一致性。

愿景：企业的北极星

Shah将愿景视为转型背后的组织力量，在他看来，愿景如同北极星，为团队指明共同方向，确保各项个体努力服务于企业级成果，而非孤立的项目。

"没有北极星，举措就会沦为互不关联的项目，而非真正的企业级转型。"Shah解释道。

他认为，一个强有力的愿景需要做到三件事：

• 构建企业级框架：建立一个治理完善的基础架构，在联邦化域的体系下仍保留创新空间，他认为，这种平衡至关重要。过度集权会拖慢组织节奏，而集权不足则会导致混乱。

• 愿景必须转化为有纪律的执行：Shah警告说，如果组织的雄心仅停留在仪表盘层面，而手工流程依旧未变，那这项努力从一开始就已不达标。在他看来，自动化和内嵌控制必须从设计之初就纳入其中，否则愿景就只是空想，而非可落地的方案。

• 清晰的愿景让团队围绕共同方向对齐：它帮助团队理解自身工作与更宏大战略之间的关联，从而减少重复、促进跨域协作，并为整个组织提供一个有意义的凝聚点。

使命：将愿景变为飞行计划

如果说愿景定义了方向，那么在Shah看来，使命就是将方向转化为行动的机制，他将其比喻为飞行计划，防止组织在追逐闪亮工具、碎片化优先级或脱节的执行中迷失方向。

他表示，对首席数据官而言，使命很明确：交付可信的、可直接支撑决策的数据，使领导者能够以速度、信心和问责制开展工作。在Shah的表述中，使命让组织始终聚焦于必须交付的成果，而非当下碰巧在试验的某项技术。

他认为，仅有愿景和使命还不够，目标才是让进展可视化、并在时间维度上捍卫投资价值的关键要素，他说，没有目标，领导者不可避免地会开始追问组织到底收获了什么："没有目标，进展就是隐形的。"

他所做的区分十分重要：有意义的目标衡量的是采纳率、质量和效率，而不仅仅是活动量。换言之，成功的定义不在于上线了多少工具或完成了多少任务，而在于组织在运作方式上是否变得更高效、更可信、更精简。Shah视这种透明度为维持势头的关键，因为它能建立信任，而信任正是让转型得以持久的根本。

为何"解决并推广"需要纪律

当话题转向人们熟知的转型口号——"解决并推广"(solve and scale)和"不要煮沸整片海洋"(don't boil the ocean)时，Shah坚持认为，只有当领导者以真正的严谨态度来践行时，这些理念才能发挥作用。在他看来，这些话常被随意引用，但其实际要求远比表面复杂得多："'不要煮沸整片海洋'并不意味着海洋不重要。"

在他看来，这句话的真正含义是：试图一次性解决所有问题既不现实，也不可持续。他说他见过不少组织正是这样做的，结果丧失了动力，也未能真正推广任何有意义的成果。Shah的替代方案是从用例入手，但不是随意为之。他首先建立一个标准化的需求接入模板，针对不同域设定一致的参数，然后将这一框架发布给全组织的业务负责人。

他表示，这种结构从一开始就建立了纪律，它确保用例不仅仅是有趣的技术实验，而是与真实业务价值挂钩的明确问题。

企业价值优先于技术试验

在收集完用例后，Shah通过一个透明的评分模型对其进行优先级排序，评估因素包括业务价值、监管影响、风险降低和运营效率。该模型的目的是为领导者提供一个共同的比较基准，使其能够客观地进行优先级排序，而非凭直觉或新鲜感行事："每个用例都通过同一套结构进行评估。"

在Shah看来，这正是"解决并推广"从概念变为现实的关键所在。组织必须有意识地选择高价值、与企业相关且在架构上可扩展的用例。这样一来，他们就不仅仅是在孤立地解决一个问题，而是在构建可复用的数据基础和架构，从而支撑更广泛的企业级推广。

他反复强调信任在此过程中的重要性，他认为，转型之所以能变得可持续，并非因为领导者宣布了它，而是因为组织出色地解决了一个有意义的问题，并通过这一过程赢得了信心，然后以可复制的方式将能力向外推广。

信任，而非新奇，才是AI成功的关键

在结语中，Shah将讨论从举措设计拓展至AI采纳的更广阔视角。他警示不要将AI的成功视为一场追逐下一个模型、下一个大语言模型或下一个平台的竞赛。在他看来，成功的真正决定因素另有他处。

"AI的成功不在于使用下一个模型、下一个大语言模型或最新的AI平台，而在于构建数据基础、治理体系和执行纪律——正是这些要素创造了信任，并使规模化在时间维度上成为可能。"Shah总结道。

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