数据是解锁商业洞察、提升决策能力的关键，但真正能从现有数据中提取有价值洞察的企业寥寥无几。
在全球前 5000 强企业中，超过 35%未能就其业务和市场的重大变化做出富有洞察力的决策。
我们对数据和分析策略的成果感到满意吗？答案是否定的：在 Eckerson 的一份报告中，仅有 36% 的受访者对其商业智能项目给出了良好或优秀的评级。
遗憾的是，我们从未拥有过如此丰富的数据资源。今天，全球数据产量预计将继续以看似不可阻挡的速度逐年增长，高级信息和分析管理人员必须为应对未来的数据挑战做好准备。
不断增长的大数据浪潮和丰富的新软件解决方案，有望像一把虚拟的瑞士军刀，但也为构建数据驱动型文化增加了复杂性。
建立数据驱动型文化不仅仅是拥有正确的数据和技术访问权限。让员工参与进来，尤其是前线员工和业务用户——那些直接参与数据处理、分析、洞察和决策的人——对于成功培育数据驱动型文化至关重要。
设定合理的期望值
为了从分析策略中获得最大收益，第一步应是妥善规划如何将数据转化为洞察，再转化为成果。
了解组织面临的关键挑战、所需的洞察以及可用的数据来源，将有助于解决这些挑战。
战略领导者需要创造性地利用现有数据；大数据浪潮带来了大量尚未被利用的非结构化数据。如果适用，通过挖掘照片、视频和音频片段等非结构化数据所获得的潜在好处是不可低估的。
其他因素也很重要。确定对某些数据集的访问速度是必要的，以确保分析时数据仍具有价值。数据上的‘最佳食用日期’不断缩短，这得益于全球范围内持续产生的新数据流。这意味着战略领导者需要了解哪些数据集容易受到这种“保质期”缩短的影响，并采取措施以及时或实时访问这些数据。
在组织中部署分析解决方案后，对结果感到失望和幻灭的情况并不罕见。为正确规划分析项目的范围打下基础，将有助于管理这些期望，并确保在项目开始时设定的关键绩效指标和目标切实可行。
基础设施和资源
现在，期望已经设定，潜在的结果也已制定。接下来需要审视组织内的 IT 基础设施和资源，了解它们是否与已制定的战略相一致。
无法应对大数据需求的遗留技术已经不再适用且正变得过时。确保您的 IT 基础设施采用现代技术构建，能够从任何来源获取数据，以快速可访问的格式（实时）存储数据，并将所有组织数据（结构化和非结构化）整合到一个集中式存储库至关重要。
此外，如果没有将正确的思维模式深植于组织内部，任何分析项目都注定会失败。需要审查员工的技能组合和心态，以便进行必要的调整。例如，若发现部分员工缺乏为数据驱动型文化做出贡献所需的分析思维模式，可选择招聘新员工或培训现有员工，使其具备正确的思维模式和必要技能，从而推动战略成功。
赋能一线员工和业务用户
在构建了必要的基础设施并确保员工具备实现数据驱动型文化所需的心态后，最后一步就是执行该战略。
促成成功结果的一个关键因素是确保所选的分析平台能够被所有相关的一线员工和业务用户使用。通常这类用户的技术能力不强，若未考虑到这一点，战略可能会失败。
为他们提供一款自助式解决方案至关重要，该方案必须易于使用且直观，以防止他们过度依赖 IT 部门的支持，或避免组织投入高昂的咨询费用来帮助他们更快、更轻松地完成任务。
最后，也是最重要的一点，需要由负责推动组织发展的决策者提供强有力的领导，将从分析中获得的洞察转化为可执行的行动。