顧客的數據資料，是企業的重要資源，但企業在使用數據時，不能自認擁有那些數據，而忽略了每一筆數據代表的是一個真實的顧客。這是危險的心態。由於有大型企業在個資外洩上嘗到惡果，本文提出四種具成本效益的策略，幫助企業成為「數據保管人」。信任才是企業應該挖掘的資源。你的顧客把數據交付給你，不要讓他們失望。

許多針對人工智慧行動方案的建議，都應該從小型計畫開始做起。然而，分散在不同部門的許多人工智慧試辦計畫，無法為你的企業帶來更廣泛、更具策略意義的好處。企業應該架構一個「本體」，來發展更適合的人工智慧。本文提出架構本體的四個步驟，用一致、周全的方法來發展和調整本體，好讓人工智慧系統變得夠聰明而能產生影響。

大多數企業自認為以顧客為尊，但他們看重的數據，卻幾乎都是以公司利益為主的關鍵績效指標。本文認為，能真實反映顧客需求的「顧客績效指標」，才能加深企業以顧客為中心的程度，從而鼓勵員工對顧客績效指標負責，讓員工和顧客的利益趨向一致方向，以追求共同的成功，在更短的時間內創造更高銷量，並改善顧客情感、行為和忠誠度。

近幾年，企業執行長們都日益重視可運用機器學習或人工智慧，來協助公司轉型。然而，讓內部的數據科學團隊自行開發，會耗費過多時間在建立和維護系統。其實，現在市場上已經有許多平台，提供各種層面與需求的現成系統，企業不但可以挑選購買自身需要的系統，還能推出自己開發的演算法。執行長可以根據自身企業的需求，判斷預算要花在何處。

大數據已蔚為風氣，各大企業、組織視為神兵利器，紛紛導入，希望能改善內部效能、提升服務品質、創造新產品，以及強化企業的競爭力。對於企業管理者而言，大數據是一種深奧難懂的資訊科技，似乎應當交由工程師或資訊人員主導推動與執行，然而，如果這麼做將會效果不彰、耗費高額成本，而且得不到預期的效益。因此，管理者必須改變心態，學習大數據的基本管理工作。大數據不只是技術問題，更是管理課題，先做好功課，了解如何有效運用大數據，方能展現驚人威力。

對企業來說，數據不具策略性。簡單來說，數據可以增添巨大的價值，但我們很難知道數據適用於哪裡。其實，針對數據的運用，好的機會和需求從來都不缺。經過適當整合，數據可以改善各個流程，並讓負責執行那些流程的人更有能力，因而加快推動許多（甚至是大部分的）商業策略。因此，本文提出六個「價值形式」，讓企業領導人把數據概念納入動態的商業規畫中。

為了克服你常常過度承諾，卻無法完全兌現的問題，可以利用有關專案最初預測的完成日期和總成本的歷史數據，以及已實現或實際的支出和執行時間，就能建立準確度的估計值。之後，企業便可以使用這些估計值，來預測和設定新專案的目標。而且，如果能結合充足的數據和專用的人工智慧功能，將會讓專案規畫產生「巨大轉變」。

如果說一段完美的合作關係是穩定的矩形，企業領導人與數據科學家之間，最常見的關係，恐怕是搖搖欲墜的倒三角形。寬大沉重的頂端，代表企業主的過分期待，窄小的底部是並非無所不能、仍待發展的數據科學團隊。如何讓雙方的互動趨於和諧而達到有效？透過本文的三個步驟，可以走向更緊密的伙伴關係，共創良性的發展格局。