大數據分析對商業世界是極為重要的，我認為現在大數據帶來的一切并不是“革命”而是一種“進化”。和以前一樣，從數據獲取商業利益取決于一個由假設主導的進程：仔細構建可以通過更大的數據集和更先進的分析方法得以解決的商業問題，遵照產生出的見解行動，跟蹤績效變化，并在一個連續的改進周期內對進程加以修改。這聽起來像是一個熟悉且可信的管理方法，但企業一定要謹慎，不要使這種熟悉感讓自己在大數據方面變得自滿。
思略特研究發現，大數據需要一個成熟框架，這一框架旨在幫助企業制定這些高價值主張，充分利用大數據所帶來的希望。我們將 一個組織走向卓越的過程分成四個階段：一、績效管理階段：財務報告，合規性監控，性能測量，以及利用關鍵績效指標和項目儀表板;二、職能卓越階段：更有效的目標市場營銷和行業領先的物流效率;三、價值主張增強階段：客戶重視的個性化體驗，并可以通過溢價、交叉銷售實現貨幣化;四、業務模式轉型階段：以數據為中心的業務模式。 (有些數字化公司，如谷歌或亞馬遜直接從這一階段開始，沒有經歷其他發展階段。)
根據我們對許多客戶的觀察，發現發達經濟體中的大多數企業已經基本達到了第一階段，少數已經到了第二和第三階段，只有極少數是在第四階段。
為什么大公司雖然意識到大數據有明顯的好處，但在充分利用大數據上卻十分緩慢?首先是文化：決策者需要接受數據驅動決策，而這對于習慣依靠自己本能和直覺做決定的高管來說，通常是很難的。其次，那些能夠使用最新技術進行分析，并從數據中獲得洞察力的人才極度短缺。第三，各國政府和決策者并沒有花足夠的精力去進行基礎設施建設和人才儲備，從而為私營部門中數據驅動技術的廣泛應用創造有利條件。
針對政策制定者和企業高管，我們分別總結了一些目前需要迫切著手做的事情。
政策決定者必須要做到的事情包括：一、制定一個使用數據的遠景，與公眾利益相一致，并能促進共同的理解和認同;二、創建一個明確的監管框架，就數據隱私制定明確的規則，以促進全球范圍內的協調一致;三、通過稅收和投資優惠構建分析機構、服務商和IT供應商的大數據生態系統：建立企業園區，特別是要靠近學術中心;四、加快并擴大人才在商業和IT方面的教育;這是至關重要的，因為缺乏高技術人才是限制大數據實現卓越的主要因素。
而企業和高管必須做到的事情包括：一、制定清晰的數據戰略，并確定哪些數據對改變您的商業模式至關重要;二、證明小規模試驗計劃中數據和分析的價值;三、提名企業內一位大數據的負責人(例如，首席分析官或數據科學的負責人);四、招收并培養管理人才提出正確的問題，培養技術人員提供所需的系統和工具;五、將大數據定位成企業經營模式的一個組成部分;六、建立數據驅動的決策文化，加快從完全依靠管理直覺到基于數據進行洞察的轉變。
現在最需要的就是企業和政策制定者開始行動，采取一些上面的建議，并從實際經驗中學習。否則，可能會錯過大數據分析帶來的優勢。
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