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去年夏天，Gartner对全球的CIO做了一次大规模调查，其中一项数据出乎很多人的意料。那就是明年CIO应该在哪个方面加大投入？选择最多的竟然是商业智能和分析。
*图片来自Gartner
从上表可以看出，第一名商业智能的选择率为19%，远远高于第二名云服务的13%，和第三名数字化营销的12%
1、什么是CAO
伴随着BI在全球范围内关注度的提升，相关的职位也在持续升温。其中有三个职位变得越来越重要。一个是机器培训师（Machine Trainer），领先企业的设置率为7%；一个是从事算法和模型设计、建模的岗位（Algorithm/Model Designer），领先企业的设置率为34%。另一个是今天要说的重点，那就是首席分析官（CAO，Chief Analytics Officer），领先企业的设置率已高达41%。CAO其实是个很早之前就有的职位，只是之前设置该职位的公司较少。随着BI的发展，才逐渐走进主流的视野。
2、CAO与CIO
根据工作和招聘网站Glassdoor的数据，首席分析官的平均年薪为110824美元，年薪最高为174000美元。40%的CAO受访者表示工作汇报给CEO，16%表示汇报给CIO。因为CAO的工作职责包括AI、BI和数据分析，而这些都属于CIO的管理范畴，所以向CIO汇报是很容易理解的。那么为什么直接向CEO汇报的占据主要位置呢？个人认为，因为目前设置CAO岗位的企业主要是以数据或商业智能为导向的企业，对相关业务依赖较大，所以会把CAO的汇报人直接设置为CEO。
更多专业人士会把CAO和CDO相提并论。旧金山高科技招聘公司SPMB合伙人Mike Doonan表示：“我不知道首席数据官和首席分析官之间是否有很大的差别。企业正在面对各种各样的头衔名称，却并不知道这些头衔将可以做些什么。”可见很多专业人士都会把首席分析官和首席数据官混为一谈。其实按照他的想法，CAO和CDO跟CIO也没有很大的差别。
咨询公司Russell Reynolds Associates数据和分析实践负责人Justin Cerilli认为：“首席数据官是关于数据实现的，首席分析官是关于你如何从数据中获得洞察的。你如何让数据用于商业行为?首席数据官通常不具备数据科学背景，而首席分析官需要。”所以说他们之间还有是相当大的差异的，只是在一般的公司里表现得不明显，而随着BI的普及，差异将会表现得越来越明显。
3、如何成为优秀的CAO
商业智能有很大的优势，也有很好的应用前景。但是它的缺点同样很多。目前在BI应用时展现出来的问题主要有以下五点：
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缺乏良好的数据仓库；
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缺乏专业的资料分析人员；
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数据未做适度的转换；
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缺乏数据库系统人员的维护；
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缺乏好的呈现方式。
所以，很多企业在BI上的投资都不见效。安永调查结果显示，大约2/3的公司无法从数据投资上获得回报。而CAO刚好能解决以上所有问题。
那么如何成为一个优秀的CAO呢？
CAO是一个创新的角色。他们必须深入了解业务，并在公司的商业模式中看到会带来价值的机会，以及如何帮助创造差异化竞争。然后，他们要成为解决方案架构师，这些架构师可以设计能影响业务的东西。不仅如此，CAO必须占据业务和技术团队的中间位置。他们必须在组织内建立真正强大且卓有成效的关系。这些关系是很重要的，因为要增加价值的话，CAO必须能够在整个组织中灌输新的做事方式。
所以要成为一个优秀的CAO还是非常困难的。同理CIO或CEO也可以从这些方面来确认一个CAO是否优秀。
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