对于数据与分析（D&A）领导者而言，量化并传达各类举措的商业价值始终是一大难题，他们将此列为团队成功的三大障碍之一。

这凸显了识别商业价值指标（BVM）的重要性，这类指标能将数据、分析和AI运营投资与可衡量的业务成果直接关联起来。通过这种方式，D&A领导者可以确保自身需求在更大的业务体系中获得优先考虑，并更容易获得资金支持。

将数据、分析、AI举措与业务成果对齐

D&A领导者难以证明其工作价值的主要原因之一，是他们往往专注于技术指标，而非切实的业务成果。D&A领导者不应孤立地汇报数据质量或模型准确率，而必须将这些指标直接与战略目标（例如降低客户流失率）关联起来，以明确证明项目的财务和运营投资回报率。

D&A领导者的第一步，是理解在业务相关方眼中成功是什么样子。相关方通过战略计划、年度报告以及日常业务讨论来传达他们的优先事项。在此基础上，领导者应能够在D&A活动与具体业务成果之间建立清晰的联系。

并非每一项D&A举措都能带来同等水平的业务影响，因此D&A领导者还应根据预期的商业价值来评估和排定各项机会的优先级。将数据、分析和AI举措与业务成果对齐，能将讨论的焦点从技术性能转移到实际业务影响上，从而为投资、优先级排序和长期支持打下更坚实的基础。

明确商业价值指标

一旦建立起D&A举措与业务成果之间的联系，下一步就是让领导者明确其商业价值指标。这些指标使工作的影响变得可见、可衡量。有效的商业价值指标能在运营改进、D&A成果以及领导者最关心的业务结果之间建立清晰的对应关系。

为了让商业价值指标具有可信度，D&A领导者应建立基准值和目标结果。了解当前的表现水平可以为未来的改进建立一个参照基准，帮助相关方评估一项举措的真实价值，并在整个投资组合中比较不同投资。清晰的定义同样重要。每个指标都应有一个业务定义，说明其为何重要，同时还应有一个操作定义，说明该指标如何计算、测量和报告。

最重要的是，D&A领导者必须关注结果，而非活动本身。真正的价值来自于节省出的时间如何被重新投入，以创造收入、改善客户体验、降低风险或推进战略重点。最有力的商业价值指标，能将运营改进转化为相关方易于理解和支持的、可衡量的业务影响。

当业务驱动因素变化时调整商业价值指标

D&A领导者的目标是基于风险评估来确定投资的优先级。识别、衡量和报告商业价值指标的一个直接好处，是能够更有效地管理实现预期业务成果所需的准备程度或能力。

准备程度描述的是实现数据和分析所驱动的业务流程、活动、决策、数据以及产品和服务改进所需的能力状态。D&A领导者应利用商业价值指标做出有依据的投资组合决策，例如确定哪些数据和AI举措应获得资助、扩大规模、推迟或降低优先级。

通过管理D&A能力的准备程度，以支持已确定优先级的业务成果，领导者可以降低举措未能达到预期影响的风险。

同时使用价值和可行性两类指标来排定举措的优先级。这意味着要基于预期商业价值和组织实际交付这些价值的能力，对各项举措进行评估。那些显示出价值但缺乏可行性的举措，应被标记为经过计算的风险，并与高价值、高可行性的举措一起进行审慎的优先级排序。

一旦完成对业务成果、风险和准备程度的评估，D&A领导者就拥有了有理有据的基础，能够在兼顾近期交付与长期战略影响之间，排定举措的优先级。这将帮助领导者确保不会因过度投资于低价值或低准备度的工作，而限制了更高影响力机会的发展。

归根结底，展现数据和AI的商业价值将是一项持续进行的工作。D&A领导者必须不断地将各项举措与业务成果对齐，定义有意义的商业价值指标，并随着优先事项的变化调整这些指标。这将使他们能够更有效地获得资金支持，增强相关方的信心，并确保数据和AI投资能够长期持续地带来可衡量的企业价值。