領導人與數據科學家的共識三步驟

追求數據驅動的決策，能讓企業領導人對數據科學眼睛一亮，相信人工智慧特別能立刻改造他們的企業。此時需要的，是針對運用數據以推動關鍵決策時有哪些可能且可行的做法，在數據科學家和企業領導人之間建立健康的緊張關係。
在理想的情境下，所有各方完全都是目標一致。這種情況可以看成是一個完美的矩形，位於上方的，是企業領導人的期望，受到下面基礎的完全支持，而這個基礎是由數據科學能力所構成，例如，數據科學和人工智慧能自動化地辨識並主動聯繫有流失風險的顧客，以達成主管想要降低留住顧客成本的目標。
以標靶百貨（Target）為例，2010年代中期它的店內銷售額持平，而數位活動呈現成長。這家零售商決定在零散的小型機會裡，深化數據科學和數據工程能力，這類機會包括改善現貨供應、降低存貨和改善營運效率等。結果，整個組織的獲利能力大增。
然而，這個令人嚮往的矩形卻很罕見。一個更切合實際的形狀是菱形，它近似那個難以實現的矩形，但是角度偏斜，反映的是期望與實現之間的拉鋸。
可惜更常見的情況是，組織高層的期望與數據科學實際上能提供的基礎，這兩者之間出現失調。最能描繪這種動態的圖像，是一個倒置的金字塔。寛大的頂部反映的，是長字輩高層對