數據和分析重新定義了人們競爭的方式。數據是一個關鍵的企業資產，組織開始以新的方式獲利以領先競爭對手。那么底線是什么？利用數據推動其決策績效的組織可以比競爭對手更快的速度獲勝。
大型企業的一個令人震驚的趨勢是，組織的規模不再是產生世界級分析的競爭障礙。市場出現的一個普遍趨勢是，大型企業在使用分析方面的競爭優勢正在消失，因為訪問，處理和存儲數據的成本正在下降。數據科學家和大型團隊不再需要從企業的數據資產中推動產生洞察力。分析方法和工具變得越來越普及，成本越來越低，這為規模不同的企業的競爭環境提供了平衡。
那些知道如何引領數據分析新時代的企業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建分析能力的重要性的轉變。在分析時代處于領先，有五大關鍵因素：
1.將分析作為企業戰略
將分析能力和策略納入企業目標。通過分析獲得明確的目標是為開發這些所需能力提供方向和組織能量至關重要。正是通過這些新的方法，工具和技術，企業將開發新的產品，服務，市場和機會。
2.貨幣化策略
將貨幣化策略發展為有價值的企業資產。貨幣化戰略是通過提高收入或降低成本底線的策略或行動來實現一個或多個業務目標的計劃。同樣，組織可能會開發KPI來幫助管理和了解業務績效，推動競爭優勢的貨幣化策略應該不斷發展，并在整個組織中共享。
3.發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的常態。將時間花費在解決困難問題上以獲取收益機會，只有一旦開發出支持計劃的分析，才會處于休眠狀態或從未再次使用。領導者應該尋求在整個組織中開發自動化，可重復和可擴展的營利策略和分析。這種方法將導致整個組織的分析，其他部門可以利用而不是建立自己的孤立的解決方案。
4.大數據不僅僅是大炒作
如果組織沒有開始建立大型數據環境的道路，那么將會是一條落后的曲線。在這里采用大數據，將提供幾個好處和新功能。第一波實施背后的主要驅動力之一是降低存儲組織的數據海洋的成本結構。傳統的數據平臺價格昂貴，不能為存儲大量信息提供經濟的解決方案。
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據集，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據，社交媒體信息，搜索數據，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銷商大數據的應用，他們利用搜索數據根據客戶搜索模式確定各種產品的正確庫存水平。如果某個半徑范圍內的消費者正在搜索卡車，則可以更好地優化庫存水平以匹配預期的消費者需求。
5.人工智能（AI）
作為領導者需要了解人工智能的當前能力，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。組織應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90年代后期以來，
零售公司的網站已被杠桿化，有助于提出采購，交叉銷售產品，或解決消費者問題的建議。分析領導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。在網絡零售世界之外，各行業正在開始利用人工智能的進步來自動化研究，特別是在醫療領域和法律領域。
除了醫生通過數百篇文章和案例文件，以找出最新的協議和治療計劃，醫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。尋找需要標準化，重復性任務或需要診斷研究的領域成為了開始使用人工智能的第一個領域。
作為行定領導者，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，并確定組織發展的分析能力將有助于其在市場上的勝利。
來源：機房360
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