在不知不觉时大数据已经深入到我们的工作中。

我们的企业需要科学的管理模式，大数据分析的产生正在开始改变公司组织，运营，管理人才和创造价值的方式，如此巨大的变化需要高层领导，而抓住这一机会的首席执行官将增加其公司取得长期成功的几率，那些忽视或低估了这一根本转变的终影响，而没有为过渡做好准备的组织的人，后果自负。

很容易看出如何委托或取消数据分析优先级

CEO忙于提高绩效，而对于与数据分析相关的所有潜在潜力，许多在此地工作的现在正在报告令人失望的结果。实际上，当我们对一群致力于大数据分析计划的公司的进行调查时，有四分之三的人报告说他们的收入或成本改善不到1％。承诺和收益之间的某些脱节可能是由于计数不足-部分总和并不总是立即可见。具有讽刺意味的是，“大数据”分析的结果通常是成千上万甚至更多，而增量却越来越小改进实现了全系统。单独来看，这些收益中的任何一项都可能显得微不足道，但是从总体上考虑，它们可以带来很大的冲击。

致力于改变这种顺序的首席执行官们，但想知道组织迄今为止在数据分析过程中真正取得了长足的进步，应该从与高层团队进行坦率的讨论开始。这包括对基本面的清晰评估，包括公司的关键价值驱动因素，组织的现有分析能力，以及重要的是，您首先致力于分析的目的。

所有这些发展确保了将要分析大量数据。

几乎按照定义，大数据分析意味着深入研究信息杂草，并以一种过于复杂的技术手段处理数字，以至于高级领导可能会被诱使简单地“将其交给专家”并脱离对话。但是谈话是值得的。当分析使洞察力完全嵌入文化中，从而使他们的预测和决策驱动公司的战略和运营并重塑组织如何实现这些目标时，它们才具有真正的力量。将分析从战术洞察力的领域扩展到业务的核心需要艰苦的工作，但好处可能是深远的。

我们是否有一种价值驱动的分析策略

如果企业的工作没有集中在对公司选择的方向重要的领域，则企业可能会浪费大量的精力来收集数据并挖掘其洞察力。成功的大数据和高级分析转型始于评估您自己的价值驱动器和能力，而不是竞争对手的价值驱动器和能力，并绘制出理想的未来状态图，并与广泛的业务战略和关键用例保持一致。提出正确的问题是关键的步。这些应该从大开始：“这个机会的规模是多少？如果我可以通过高级分析获得更多见解，那么我可以节省多少？我可以实现多少额外收入？” 而且它们应该很快变得细粒度。为了制定和发展正确的假设。