数据和分析重新定义了人们竞争的方式。数据是一个关键的企业资产，组织开始以新的方式获利以领先竞争对手。那么底线是什么？利用数据推动其决策绩效的组织可以比竞争对手更快的速度获胜。

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大型企业的一个令人震惊的趋势是，组织的规模不再是产生世界级分析的竞争障碍。市场出现的一个普遍趋势是，大型企业在使用分析方面的竞争优势正在消失，因为访问，处理和存储数据的成本正在下降。数据科学家和大型团队不再需要从企业的数据资产中推动产生洞察力。分析方法和工具变得越来越普及，成本越来越低，这为规模不同的企业的竞争环境提供了平衡。

那些知道如何引领数据分析新时代的企业高管将超越其竞争对手。这将需要其如何查看分析以及组织对构建分析能力的重要性的转变。在分析时代处于领先，有五大关键因素：

1.将分析作为企业战略

将分析能力和策略纳入企业目标。通过分析获得明确的目标是为开发这些所需能力提供方向和组织能量至关重要。正是通过这些新的方法，工具和技术，企业将开发新的产品，服务，市场和机会。

2.货币化策略

将货币化策略发展为有价值的企业资产。货币化战略是通过提高收入或降低成本底线的策略或行动来实现一个或多个业务目标的计划。同样，组织可能会开发KPI来帮助管理和了解业务绩效，推动竞争优势的货币化策略应该不断发展，并在整个组织中共享。

3.发展可扩展的洞察力和能力

如今，建立一次性分析解决方案已成为企业的常态。将时间花费在解决困难问题上以获取收益机会，只有一旦开发出支持计划的分析，才会处于休眠状态或从未再次使用。领导者应该寻求在整个组织中开发自动化，可重复和可扩展的营利策略和分析。这种方法将导致整个组织的分析，其他部门可以利用而不是建立自己的孤立的解决方案。

4.大数据不仅仅是大炒作

如果组织没有开始建立大型数据环境的道路，那么将会是一条落后的曲线。在这里采用大数据，将提供几个好处和新功能。第一波实施背后的主要驱动力之一是降低存储组织的数据海洋的成本结构。传统的数据平台价格昂贵，不能为存储大量信息提供经济的解决方案。

而通过利用低成本的商品硬件，组织可以获得非常合理的PB级信息的成本存储。一旦组织汇集了大量不同的数据集，他们就能够提供以前难以提供的新见解。这包括较低级别的粒状数据，社交媒体信息，搜索数据，图像，以及保持更丰富的信息历史。

这种分析的一个例子是汽车经销商大数据的应用，他们利用搜索数据根据客户搜索模式确定各种产品的正确库存水平。如果某个半径范围内的消费者正在搜索卡车，则可以更好地优化库存水平以匹配预期的消费者需求。

5.人工智能（AI）

作为领导者需要了解人工智能的当前能力，可以为组织带来什么，以及开始旅程的过程将成为围绕组织的关键问题。人们对于人工智能（AI）和工作自动化速度有多快有很多炒作。事实是，人工智能（AI）的发展还有很长的路要走，有几种方法可以开始利用这种新兴技术。组织应该考虑一个重要的一点是人工智能（AI）并不新鲜。自从上世纪90年代后期以来，

零售公司的网站已被杠杆化，有助于提出采购，交叉销售产品，或解决消费者问题的建议。分析领导者的问题是如何利用人工智能以及从哪里开始使用人工智能。在网络零售世界之外，各行业正在开始利用人工智能的进步来自动化研究，特别是在医疗领域和法律领域。

除了医生通过数百篇文章和案例文件，以找出最新的协议和治疗计划，医院正在利用人工智能来加快信息收集和同化过程，这样可以释放医生的工作量，可以花费更多的时间与病人进行研究。寻找需要标准化，重复性任务或需要诊断研究的领域成为了开始使用人工智能的第一个领域。

作为行定领导者，采用分析是帮助组织保持竞争力的必要条件。而具有一个明确的愿景，具体的目标，并确定组织发展的分析能力将有助于其在市场上的胜利。

分享名称：数据分析时代的五大关键因素
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