在過去的幾年裡一些公司的領導在大力宣傳大資料的價值，包含公司內部資料或者外部資料所產生的一些有用資訊。其實他們真正想告訴我們的是我們能基於資料驅動做一些決策，而且會比常規的決策（拍腦袋）要好很多。當然做出的決策有背後資料支援聽起來確實比較靠譜，但是怎麼樣去實施基於資料驅動的決策卻是一項挑戰。
成為乙個資料驅動型公司不僅僅是收集資料然後偶爾去看一下。真正的資料驅動型公司，做每乙個決策都是根據分析大量的相關資料得出，而且整個公司的大方向也是由不斷的進行資料分析得來。
每乙個員工應該把收集資料，分析資料和從中學習當做乙個日常事務。資料應該被分享，被用做商業計畫、商業報告和對目標的內部監控，還為了說出我們的故事。
答案很簡單：因為有資料當作證據做出的決策比一些帶有主觀意識的直覺和假設會可靠.用資料驅動的方法，我們可以隨著時間的推移觀察出我們所做決策所產生的效果，對問題也變得容易標查覺，還可以很清楚的發現可接受的創新或者解方案。mit(massachusetts institute of technology)麻省理工學院數位化商業研究中心發現資料驅動型的公司會提高4%的生產率和6%的盈利。
資料還可以幫助員工提供乙個很好的基線去把他們的行動和產出連線起來，這些可以給提公升帶來更多的機會。
績效考核能基於可衡量的工作成就而且管理者也能觀察出整個團隊做得怎麼樣，團隊的長處和短處在**。
fred shilmover，insightsquared 公司的創始人兼ceo，在訪談時說：
「你能選擇很好的利用資料去做更好的決策也可以忽視它而被拋在身後」
基於資料做決策的第一步就是擁有資料。 想想現在的雲平台多麼便宜，沒有藉口說是不去收集和儲存資料。這些資料或許有用，或許沒用，不過直到我們把這些資料真正的分析起來我們永遠不知道這些資料有沒有用。
當我們收集資料時需要收集公司內部產生的資料（google分析，saclesfoce，使用者資料，訂單資料等等）和 外部的一些資料（社交資料，競爭者的資料，市場資料等等）。現有的一些資料收集和分析工具允許我們新增任何種類的資料，只要我們能想得到。
設定乙個可以衡量的目標（如： 年收入增長20%），這樣當我們沒有達到這個目標的時候會去分析為什麼沒有達到。去分析我們沒達到目標的唯一算途徑就是去分析相關資料。這將幫助我們去看哪些資料會影響到相關業務。我們做的每一次決策都應該有可以衡量的輸出。這些目標並不是什麼比較高階的目標，我們可以在不同的專案，不同的人身上設定不同的目標。這個舉動不僅僅只是評估決策帶來的效果，而且可以讓員工感覺到他們對公司做出的貢獻。
當我們收集到資料之後，確保資料對每個人都是可用的，不是只給it部門使用。為了培養資料驅動的氛圍，每個部門要承擔與該部門業務相關資料owner的職責。為了達到這個目的，培養員工對資料的熟悉程度非常重要。
elissa fink，tableau軟體的cmo說：帶領公司走向成功意味首著要給人們和資料一起工作的機會。讓資料對所有員工都變得易使用能轉變公司的文化。有利於建立公司的底線。
要使得資料讓每個人都能用，我們需要一位主管級的人物來對資料的策略實施進行負責。管理團隊裡的人需要擁護資料驅動的實施策略，而且要從下至下進行實施。
我們需要把公司中每個部分的資料都融合起來，但是真正要從中做比較深入的分析還是需要資料專家。我們的員工可能熟悉使用和分析資料，但是我們不能期望他們做比較複雜的資料探勘。這樣我們需要試著去找一些資料專家，能在資料科學，資料探勘，資料營銷和策略都有比較深入研究的專家。這些專家不僅僅能把非結構化資料轉換成結構化資料然後做常規分析，而且還能幫助公司去思考哪些資料需要收集，哪些消費者真正需要資料分析，怎麼樣把基於大資料的產品和服務整合成有效的商業模型。
成為資料驅動型公司首要就是提高這專案事務的優先順序，從最高管理層出發。公司裡的每個人都應該積極的響應去達到資料驅動的目標。這意味著需要組建一種這樣的公司文化。
有遠見的公司會把資料分析當作日常事務來處理。他們把資料分析放在所有重要決策的核心位置。他們還能容忍問題，甚至質疑關於商業決策的過程，只要是該問題是基於資料分析提出來的。這就意味著這是一家資料驅動型的公司。
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