企業需要建立可信且統一的基礎設施，來高效地儲存資料、快速傳輸資料，並以極快的速度分析資料，以便企業能夠隨時隨地從廣泛分布的資料中獲取所需的商業洞察。
這對許多 it 部門來說，似乎有些要求過高，但通過業務部門與 it 部門之間的協作，實現資料驅動型企業可以從下面5步入手：
第一步：搞清企業所處資料分析的階段
如果企業在從資料中獲得價值與洞察方面發展緩慢，很有可能會在競爭中處於劣勢。為此，按照下圖評估自身所處的資料分析階段及向使用者交付的價值十分重要。
分析成熟度的各個階段
第二步：了解業務驅動因素和轉型成果
由業務部門主導、it 部門協助確定業務優先順序，並制定資料戰略。
在此過程中，it 主管可以基於企業技術平台的現狀和特點，通過與高層管理人員開展交流，分析確定優先順序；參考業內其他企業案例，提供一些洞察和意見；通過整體業務案例來證明採用資料驅動型方法的經濟效益；宣傳展示資料分析實踐在公司中的成功應用。
第三步：建立以資料為中心的基礎架構
確定了目標和當前的就緒狀態後，接下來，it 部門就可以規劃轉型所需的基礎設施。從技術角度來看，首要的任務是建立企業需要的資料架構。這其中很大一部分是思考如何根據企業所設定的業務優先順序，更高效地使用現有資產。
企業應從分布式資料模型和架構著手，之後再根據新的業務模式和機會，考慮如何排定投資的優先順序以及如何提供企業所需的基礎設施。
如今有各種平台可以幫助企業通過先進的資料分析和機器學習提高**能力和實時洞察力。然而，這並不是重點，重點是要擁有合適的工具箱，並且知道在哪種情況下使用哪個工具。
這個工具箱可能包含各種技術和服務：公有的和私有的、內部的和合作夥伴的、現代的和傳統的，基於服務平台的交付還是 api 驅動的服務層（見下圖）。
資料分析解決方案堆疊
第四步：建立 poc 為雙模態未來做好準備
一旦奠定了堅實的基礎，您就可以通過支援性概念驗證（poc）對計畫進行測試。概念驗證的目的不僅是測試您的模型和想法，也是為企業設定乙個雙模態未來的場景。但企業既不能同時解決所有資料分析基礎設施問題，也不能一夜之間完成文化轉型。因此，概念驗證應由業務部門主導、符合戰略業務目標、有明確的成功標準和各方都認可的 poc，同時具備高可操作性。
第五步：推動並專注服務交付和業務價值
最後一步，則是推動建立其實現長期目標所需的資料平台。如果在此基礎上部署英特爾至強可擴充套件處理器，借助其最新的資料分析功能，也可以進一步投資於其他工具，以便使更多業務從資料分析中獲益。
作為計算力創新的引領者，英特爾不僅可以提供具體的產品技術，還能夠針對固態儲存、開源工具、記憶體分析、分析工具與框架等需求給到有關構建、擴充套件和論證資料分析基礎設施的建議，不僅停留在技術創新與支援層面，而是更全面的在各個層次給予支援，加速企業轉型變革。
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