如今，了解一個數據指南可以做出決策，為組織帶來新的效率和潛在的市場機會。一個真正的數據驅動型組織不一定就是或是簡單地將數據科學家或商業(yè)智能（BI）分析師帶到IT部門。它是一種融入日常運營的方式。

下面是轉換為數據驅動操作的核心步驟：

1.了解組織想要衡量的內容，然后確定回答這些問題所需的數據。

2.實施自上而下的方法，管理層將部門和個人目標與各種指標聯(lián)系起來，以強制各級員工采取數據驅動的行動。

3.確定需要多長時間數據。

4.構建以最有效的方式安全收集，存儲和傳播信息的系統(tǒng)。確定數據應如何呈現(xiàn)。

5.鼓勵工作人員利用數據做出影響成本，客戶滿意度，以及產品/服務質量的日常和長期決策。

當組織基于例如客戶滿意度數據來適應其產品提供或過程時，其本質上顯示其關心客戶基礎。例如，或許調查和Web指標數據顯示在線過程需要太多步驟。數據驅動的方法將包括使用這些指標來鼓勵變革，IT以及營銷協(xié)同工作，以產生一個更友好的在線過程。

文化上的轉變

組織應該有適當的工具，允許其正確利用數據。存儲，分析和組織的商業(yè)智能（BI）套件都是集成的，并提供有價值的數據洞察能力。但是組織的采用率仍然很低，員工不重視數據集如何改變他們的工作或整體績效。

真正的數據驅動的業(yè)務從根本上改變了員工如何履行工作，以及他們如何看待業(yè)務及其特有的問題。考慮采取這些步驟來實現(xiàn)這樣一個徹底的文化變革：數據表明跨越多個業(yè)務部門的決策越來越多，并且數據的積極結果與整個組織共享。隨著時間的推移，工作人員將更少依賴于他們（可能）有偏見的假設，更多地依賴于經驗數據。不要小看員工這樣的假設，而是鼓勵自由思維的影響的數據。

·為各部門制定關鍵績效指標（KPI），以便管理人員知道如何衡量他們，以及他們如何使用數據工具來展示他們的成功。

·舉例說明數據主動違背“直覺本能”方法或在某些行業(yè)假設情況。

建設內部驗收

在許多組織中，當涉及到數據工具時，缺乏一定的信任。要么沒有使用商業(yè)智能（BI）或分析工具的舒適水平，要么數據本身的質量有問題。這種情況經常發(fā)生在數據處于各種倉庫中的公司，以及具有不協(xié)作或共享關鍵信息的系統(tǒng)和整個部門的公司。以下是一些增加基于數據的工具的最佳實踐：

·考慮如何將新的數據工具集成到現(xiàn)有工作流程中。他們會補充這些流量，允許更明智的決定，還是阻礙日常工作？

·讓用戶清楚地展示他們對數據工具的使用，改進了現(xiàn)實世界的結果。

·從小開始，接受敏捷方法。變革應該是漸進式的，企業(yè)最好從小數據驅動的流程和目標開始，然后走向數據驅動型企業(yè)的長期戰(zhàn)略。

采用數據驅動文化的企業(yè)在競爭性市場份額和消費者滿意率方面取得了進步。盡管有這樣的好處，一些企業(yè)已經成功實施多年，而不依賴于數據。這些企業(yè)的管理者可能不確定如何進行，并應尋找合格的IT咨詢公司來指導他們改造業(yè)務。