過去三十年，許多公司增設新的管理層以應對變幻莫測的商業環境。上世紀80年代中期，對于多數公司而言，首席數據官還是個陌生的職位。然而，伴隨著數據管理以及企業與數據人關系日趨透明，越來越多的公司有了首席數據官。隨著數據建設與數據分析對公司的重要性與日俱增，首席數據官就變得越來越重要，此外，還有不少公司設置了首席戰略官，幫助公司應對來自市場的挑戰。
現在，數據分析的力量正深刻影響著商業格局。抓住數據發展帶來的機遇，增加利潤，提升生產力甚至打造全新的業務單元，成為了企業的新需求――這不僅需要信息基礎設施領域的人才與投資，也需要高管變革思想觀念，組織一線培訓，提高團隊的執行力。若沒有對數據分析的了解、數據對企業決策的作用以及強大的執行力，要充分駕馭數據分析的巨大浪潮將格外困難。
項目數據分析師對公司的影響非常廣泛，涉及企業管理、市場營銷、風險、運營等，高級管理層能夠以不同的方式參與其中。某些情況下，可以將任務委托給首席數據官、首席市場官、首席戰略官等。其他公司或許需要新的角色，如首席數據官、首席技術官或者首席項目數據分析師等，來組建一流的數據分析中心團隊。
目前，高管們最重要的任務以及提出一些關鍵問題，對于這些問題的回答有助于重設企業高管結構。重新構想高管的角色與職責，聽起來非常困難，但鑒于目前數據發展創造的機遇與挑戰，如不重構高管結構，企業的發展將面臨危機，也有可能陷入更為激烈的競爭環境中。
制定并實施一項大數據與先進分析戰略，需要的不僅僅是將數據提供給外部服務提供商進行數據挖掘，而是讓公司以經營日常業務的方式應對轉變。變幻莫測的環境對高管團隊提出嚴格要求。經驗豐富的高管具有不可替代性，他們能夠將理論應用于實際，引導企業渡過難關，作出艱難的權衡，在決策出現分歧時表明權威立場。新的數據分析文化，將成為企業領導力的新焦點，這是必然的發展趨勢。經驗表明，數據分析團隊的需要完成以下學習任務。
一、創新思維，了解數據分析概念
已經著手創新思維，革新觀念的高級團隊需要獲取數據分析基礎知識，以此了解大數據的作用。同時，他們也需要接受數據已然成為業務核心這一事實。要對數據分析定義、行業定位與行業發展有著充分的了解，數據分析對企業決策起到哪些作用。只有公司高層管理人員的思維與觀念發生轉變后，持久的行為變化才能輻射整個公司。初期階段，非常重要的一個問題在于“數據分析怎么樣才能幫助企業實現跨越式發展?”這種發展通常發生在企業每一個重要的業務與職能部門中，由具有影響力的高級主管所領導。
二、制定數據分析策略
與其他新興商業機遇相同，數據分析潛力仍未得到充分發掘，原因在于缺少清晰的戰略、計劃與標準。許多公司在該領域受挫，有些是因為沒有設置高管明確負責數據分析或者制定相關規劃;還有則是因為沒有開展充分的討論或者投入必要時間分清楚大數據分析的輕重緩急。
三、決定建設項目、需要購買或租借的服務
另外一些重要決策，也需要有權威、有經驗的高級領導人負責，這些決策涉及數據集成，搭建高級數據分析模型與工具以改善運營狀況，由此就提出了巨大的資源需求。現在，越來越多的外部供應商有能力提供核心數據、模型與工具。因此，企業需要高管的經驗來權衡究竟是“獨立開發還是購買服務”?還是借用外部供應商的經驗與人力是否為明智的選擇？創建強大的數據資產也需要高級領導的參與。每一個選擇都反映出戰略、金融與組織需求的動態集，這些都應該由高層管理而非中級管理人員決定。
四、確保數據分析技術專業優勢
在任何戰略方案中，企業總需要分析專家助力實現快速穩定發展。當今時代的數據分析博弈基于開放、云基礎設施，因此，所有內部與外部數據能夠輕松地以用戶友好的方式整合。新環境也要求新的管理技能，調動更多資深數據專家。這些專家能夠開發預測或優化模型，確保發展的可靠性。
目前，在世界最熱門的市場中，已經有許多公司爭先尋找這些先進的（CPDA）項目數據分析技術人才，爭取到這些寶貴的人力并讓他們與企業領導人真正互動起來，以此改變公司發展狀況是高層管理人員未來的真正任務，而這通常需要創造性的解決方案。
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