近年来，大数据、数据分析、人工智能和机器学习等技术受到了广泛关注。同时，这四个技术都是围绕数据展开的，而对于数据的把控力度也使得很多企业具有巨大的拓展潜力，这就是为什么人们相信数据有能力改变企业的业务前景。

尤其是在如今的数字化时代，很多企业纷纷开始转型为数据驱动型公司。但是，转型就意味着变革，也意味着有成功也有失败。当然，对大公司而言，即便是失败了，他们也确实有足够的能力和资源来承担风险，并在失败后崛起。而对于根基较弱的中小型企业来说，在进行转型的过程中则需要明智地进行规模扩大，并仔细审查自己所做的每一项举措。

对此，Entrepreneur给出了一些关于如何建立数据驱动型企业的建议，相信每位企业家都可以参考一下：

专注智能数据

作为一个定量术语，当人们谈论大数据的时候，他们指的是数据的体量非常大。

而现实生活中，“量”只是数据的一个表象描述，随着企业对数据加以利用，驱动数据的相关因素也在增加，对此，Aegis数据科学学院，网络安全和电信部的院长Abhijit Gangopadhyay建议企业家们应该专注于智能数据而不是大数据。

“在当今的智能世界里，当数据量过高，如果一个人不能使用它，就会出现大问题。因此，有必要对其进行清洗，让这些数据可以为你工作。”Gangopadhyay博士补充道。

投资VS投资回报率

如果一家公司计划进行投资，他们会用两种方式进行评估：一种是纯粹的投资，另一种是投资回报。因此，如果你是一个希望开发数据相关功能的组织，那么你就需要清楚地理解自己做这件事的前景是什么。

这一点极其重要，“如果你有自己期待的投资回报率，那么你会在没有预期回报的时候选择停下来。” Atos公司的人力资源总监 Nasir Shaikh表示，“但是如果这只是一项纯粹的投资，那么一些小的挫折就无关紧要了。因此，首先需要问问你自己，你打算进行什么样的投资。”

创立构建模块，将大目标进行拆解

大多数时候，很多公司无法实现其长期目标，因为它们没有将其分解成中期和短期目标。

此外，如果你正在构建一个数据驱动型的组织，你需要了解组织中参与构建该项目的每个人是否都感受到了数据驱动所带来的影响，因此，Shaikh建议这些公司建立一个机制来管理短期和中期目标，因为这将使他们更接近大的目标。

企业组织结构民主化

企业越大，其内部组织结构也就越复杂。如今，大多数公司都被组织层级所束缚，受其影响，上层决策也是经由一级级才能传递到下面。然而，如果你打算建立一个数据驱动型的公司，就必须取消这种做法，换言之，企业家和高层管理人员将不得不使组织结构民主化。

“数据驱动型的组织根据可用的数据来决定质量、数量和进行分析，而非遵循最高层次结构的决定。从传统的策略来看，数据将消除层次结构，使企业的组织结构变得扁平化，从长远来看，对企业有很大帮助。”Gangopadhyay博士指出。

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