數(shù)據(jù)和分析重新定義了人們競爭的方式。數(shù)據(jù)是一個關(guān)鍵的企業(yè)資產(chǎn)，組織開始以新的方式獲利以領(lǐng)先競爭對手。那么底線是什么？利用數(shù)據(jù)推動其決策績效的組織可以比競爭對手更快的速度獲勝。
大型企業(yè)的一個令人震驚的趨勢是，組織的規(guī)模不再是產(chǎn)生世界級分析的競爭障礙。市場出現(xiàn)的一個普遍趨勢是，大型企業(yè)在使用分析方面的競爭優(yōu)勢正在消失，因為訪問，處理和存儲數(shù)據(jù)的成本正在下降。數(shù)據(jù)科學(xué)家和大型團隊不再需要從企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中推動產(chǎn)生洞察力。分析方法和工具變得越來越普及，成本越來越低，這為規(guī)模不同的企業(yè)的競爭環(huán)境提供了平衡。
那些知道如何引領(lǐng)數(shù)據(jù)分析新時代的企業(yè)高管將超越其競爭對手。這將需要其如何查看分析以及組織對構(gòu)建分析能力的重要性的轉(zhuǎn)變。在分析時代處于領(lǐng)先，有五大關(guān)鍵因素：
1.將分析作為企業(yè)戰(zhàn)略
將分析能力和策略納入企業(yè)目標(biāo)。通過分析獲得明確的目標(biāo)是為開發(fā)這些所需能力提供方向和組織能量至關(guān)重要。正是通過這些新的方法，工具和技術(shù)，企業(yè)將開發(fā)新的產(chǎn)品，服務(wù)，市場和機會。
2.貨幣化策略
將貨幣化策略發(fā)展為有價值的企業(yè)資產(chǎn)。貨幣化戰(zhàn)略是通過提高收入或降低成本底線的策略或行動來實現(xiàn)一個或多個業(yè)務(wù)目標(biāo)的計劃。同樣，組織可能會開發(fā)KPI來幫助管理和了解業(yè)務(wù)績效，推動競爭優(yōu)勢的貨幣化策略應(yīng)該不斷發(fā)展，并在整個組織中共享。
3.發(fā)展可擴展的洞察力和能力
如今，建立一次性分析解決方案已成為企業(yè)的常態(tài)。將時間花費在解決困難問題上以獲取收益機會，只有一旦開發(fā)出支持計劃的分析，才會處于休眠狀態(tài)或從未再次使用。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該尋求在整個組織中開發(fā)自動化，可重復(fù)和可擴展的營利策略和分析。這種方法將導(dǎo)致整個組織的分析，其他部門可以利用而不是建立自己的孤立的解決方案。
4.大數(shù)據(jù)不僅僅是大炒作
如果組織沒有開始建立大型數(shù)據(jù)環(huán)境的道路，那么將會是一條落后的曲線。在這里采用大數(shù)據(jù)，將提供幾個好處和新功能。第一波實施背后的主要驅(qū)動力之一是降低存儲組織的數(shù)據(jù)海洋的成本結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺價格昂貴，不能為存儲大量信息提供經(jīng)濟的解決方案。
而通過利用低成本的商品硬件，組織可以獲得非常合理的PB級信息的成本存儲。一旦組織匯集了大量不同的數(shù)據(jù)集，他們就能夠提供以前難以提供的新見解。這包括較低級別的粒狀數(shù)據(jù)，社交媒體信息，搜索數(shù)據(jù)，圖像，以及保持更豐富的信息歷史。
這種分析的一個例子是汽車經(jīng)銷商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，他們利用搜索數(shù)據(jù)根據(jù)客戶搜索模式確定各種產(chǎn)品的正確庫存水平。如果某個半徑范圍內(nèi)的消費者正在搜索卡車，則可以更好地優(yōu)化庫存水平以匹配預(yù)期的消費者需求。
5.人工智能（AI）
作為領(lǐng)導(dǎo)者需要了解人工智能的當(dāng)前能力，可以為組織帶來什么，以及開始旅程的過程將成為圍繞組織的關(guān)鍵問題。人們對于人工智能（AI）和工作自動化速度有多快有很多炒作。事實是，人工智能（AI）的發(fā)展還有很長的路要走，有幾種方法可以開始利用這種新興技術(shù)。組織應(yīng)該考慮一個重要的一點是人工智能（AI）并不新鮮。自從上世紀(jì)90年代后期以來，
零售公司的網(wǎng)站已被杠桿化，有助于提出采購，交叉銷售產(chǎn)品，或解決消費者問題的建議。分析領(lǐng)導(dǎo)者的問題是如何利用人工智能以及從哪里開始使用人工智能。在網(wǎng)絡(luò)零售世界之外，各行業(yè)正在開始利用人工智能的進步來自動化研究，特別是在醫(yī)療領(lǐng)域和法律領(lǐng)域。
除了醫(yī)生通過數(shù)百篇文章和案例文件，以找出最新的協(xié)議和治療計劃，醫(yī)院正在利用人工智能來加快信息收集和同化過程，這樣可以釋放醫(yī)生的工作量，可以花費更多的時間與病人進行研究。尋找需要標(biāo)準(zhǔn)化，重復(fù)性任務(wù)或需要診斷研究的領(lǐng)域成為了開始使用人工智能的第一個領(lǐng)域。
作為行定領(lǐng)導(dǎo)者，采用分析是幫助組織保持競爭力的必要條件。而具有一個明確的愿景，具體的目標(biāo)，并確定組織發(fā)展的分析能力將有助于其在市場上的勝利。
