在数据、人工智能和分析领域，数据团队的组织效率问题一直是一个争议点。一些公司更倾向于集中式模式，由一个团队作为“卓越中心”，协助业务部门解决分析需求。这种方法的好处是基于这样一个前提，即通过集中的资源、技术和流程，组织可以获得规模经济，出自一个团队的数据更能保持其标准和规范。
对人工智能的兴趣与日俱增的组织将在不久的将来影响其技术投资。然而，采用人工智能不仅需要最新的技术或建模技术，当从试验性人工智能解决方案转变为生产性人工智能或在组织中扩展人工智能应用时，组织的首席信息官需要清楚地阐明投资这些技术的目的和理由。
随着云应用的不断成熟，企业把应用迁移到云端并不是啥新鲜事，但只是把本地的应用迁移到私有云并不能解决什么实际问题，为了从根本上提高客户服务体验，企业必须以一种更强有力的推动力来改变运营现状，这便是数字化转型浪潮再次袭来的最根本原因。
使数据管理现代化以跟上不断增长的应用和安全需求，这不仅非常重要，而且至关重要。安全有效地管理数据需要您制定策略和想出可靠的方法来访问、整合、清理、管理、存储和准备数据。
首席信息官们必须暂停疫情前所设想的创新举措，只有在这些举措符合新的数字业务需求时才能够予以更新。例如，首席信息官应该停止专注于使用过去的数据来预测未来的数据创新计划，转而将数据创新指向实时的智能和优化。
CIO的角色从来都不只与技术相关，但当前世界最大经济体的地缘政治姿态与边缘政策使得了解时事比以往任何时刻都更加必要。国家之间在提高壁垒、选边站队，企业也被迫表态，否则就会被扣上不爱国的帽子。
