数据驱动型企业如何炼成？只需五步！

导读：处理器在更新换代，企业也面临着如何转型的巨大挑战。老化的处理器会被遗弃，落后的企业也同样会被淘汰。如何识别和整合数据源以及选择合适的技术来支持数据整合，成为了企业当下急需面对的问题。

处理器在更新换代，企业也面临着如何转型的巨大挑战。老化的处理器会被遗弃，落后的企业也同样会被淘汰。如何识别和整合数据源以及选择合适的技术来支持数据整合，成为了企业当下急需面对的问题。而且对企业而言，数据决策已经不再是业务的副产品，而是适应社会的生存能力，也是成功的关键因素。

企业需要建立可信且统一的基础设施，来高效地存储数据、快速传输数据，并以极快的速度分析数据，以便企业能够随时随地从广泛分布的数据中获取所需的商业洞察。

这对许多 IT 部门来说，似乎有些要求过高，但通过业务部门与 IT 部门之间的协作，实现数据驱动型企业可以从下面5步入手：

第一步：搞清企业所处数据分析的阶段

如果企业在从数据中获得价值与洞察方面发展缓慢，很有可能会在竞争中处于劣势。为此，按照下图评估自身所处的数据分析阶段及向用户交付的价值十分重要。

分析成熟度的各个阶段

第二步：了解业务驱动因素和转型成果

由业务部门主导、IT 部门协助确定业务优先级，并制定数据战略。

在此过程中，IT 主管可以基于企业技术平台的现状和特点，通过与高层管理人员开展交流，分析确定优先级；参考业内其他企业案例，提供一些洞察和意见；通过整体业务案例来证明采用数据驱动型方法的经济效益；宣传展示数据分析实践在公司中的成功应用。

第三步：创建以数据为中心的基础架构

确定了目标和当前的就绪状态后，接下来，IT 部门就可以规划转型所需的基础设施。

从技术角度来看，首要的任务是建立企业需要的数据架构。这其中很大一部分是思考如何根据企业所设定的业务优先级，更高效地使用现有资产。

企业应从分布式数据模型和架构着手，之后再根据新的业务模式和机会，考虑如何排定投资的优先顺序以及如何提供企业所需的基础设施。

如今有各种平台可以帮助企业通过先进的数据分析和机器学习提高预测能力和实时洞察力。然而，这并不是重点，重点是要拥有合适的工具箱，并且知道在哪种情况下使用哪个工具。这个工具箱可能包含各种技术和服务：公有的和私有的、内部的和合作伙伴的、现代的和传统的，基于服务平
数据分析解决方案堆栈

第四步：创建 PoC 为双模态未来做好准备

一旦奠定了坚实的基础，您就可以通过支持性概念验证（PoC）对计划进行测试。概念验证的目的不仅是测试您的模型和想法，也是为企业设定一个双模态未来的场景。但企业既不能同时解决所有数据分析基础设施问题，也不能一夜之间完成文化转型。因此，概念验证应由业务部门主导、符合战略业务目标、有明确的成功标准和各方都认可的 PoC，同时具备高可操作性。

第五步：推动并专注服务交付和业务价值

最后一步，则是推动创建其实现长期目标所需的数据平台。如果在此基础上部署英特尔至强可扩展处理器，借助其最新的数据分析功能，也可以进一步投资于其他工具，以便使更多业务从数据分析中获益。

作为计算力创新的引领者，英特尔不仅可以提供具体的产品技术，还能够针对固态存储、开源工具、内存分析、分析工具与框架等需求给到有关构建、扩展和论证数据分析基础设施的建议，不仅停留在技术创新与支持层面，而是更全面的在各个层次给予支持，加速企业转型变革。

我们正处于数字时代。若要想获得技术变革带来的商业益处，业务部门和 IT 团队必须学习如何就专门的数据分析计划开展合作。

以数据为中心的企业将数据分析视为业务各个方面的核心，这正是企业取得成功的关键所在。