我们发现，文化及人为因素(支持、责任感和信任)的权重至少与融资、流程和工具等结构与功能因素持平。

这4个关键成功要素能够帮助优化业务分析活动的成效，它们是：

奠定基础：基于潜在的可接受性而不是最初想当然的完美性来选择数据源。

减轻痛苦：提供相关的洞察力，以便用户能够轻松地了解它们并且据此迅速采取行动。

深入扩展：必须将分析技术集成到日常工作流中。

期待改进：结合反馈机制来净化数据，以便给未来分析活动奠定更加坚实的基础。

图1显示了在包含4个关键单元的迭代式业务系统中，分析技术如何能够对业务价值产生最有效的影响。通过在IBM项目中应用这个框架，我们提高了数据质量及分析效力并且实现了指数价值。

奠定基础：追求一致性而不是完美

我们都希望获得完美的、可信的、得到妥善维护的、准确的数据源—这是理想境界，也是虚构境界。即便只是接近完美也需要付出艰辛的努力和昂贵的成本，尤其是面对多个分散的数据源与数百万个数据点时。

通常情况下，数据都是结构化的——例如，有明确定义的、可管理的、可维护的。因为数据由不同的部门进行管理，因此，跨国企业难以应用相同的工具/程序来管理数据，导致分析项目很难找到大家普遍接受的起始数据集，进而无法满足启动分析项目的关键需求。如想成功启动分析项目，您必须：

1. 识别出并且审查相关利益方正在使用的所有可行数据源

2.针对适用于未来但却并不完美的数据源达成一致意见

3.交流思想并且强制使用首选数据源

减轻痛苦：基于洞察力采取行动

业务分析在真空中无法产生价值。业务主管互动是业务分析技术得到认可的关键因素，但这些专家非常繁忙，已经被大量信息所淹没。

为获得认可，我们需要给业务主管提供与需求相一致并且能够无缝集成到日常业务行为中的工具和数据。以下三个战术强调迅速采取行动，对于驱动分析工具得到部署至关重要：

1. 与业务需求及相关利益方的挑战相一致，从而推动他们立即采取行动

2. 设计易于使用和理解的分析工具与图表

3. 利用早期部署者起到“病毒式传播”的作用

深入扩展：在整个企业中部署并且嵌入分析技术

分析项目的完成是值得注意的大事，但是，要想成功转型决策方式，企业必须要部署分析技术并且将其嵌入到日常业务流程中，否则，经理人极有可能偏离一次性的数据分析，继续保持应接不暇的状态。

虽然业务流程转型任务艰巨，但我们发现要想成功集成分析技术，需完成以下三步关键工作：

1. 获得相关利益方广泛深入的支持

2. 预测并且控制业务中断

3. 投资部署长期资源

期待改进：通过反馈推动未来进步

满足前三个成功要素将为构建可长期改进的迭代分析模型奠定基础。但是，与其他增值资产一样，您必须小心管理才能确保分析技术如期走向成熟。企业领导人可通过以下三步工作来自我完善分析系统，从而获得回报：

1. 审查并且提纯数据输入

2. 边测试边学习

3. 培养敢于尝试的企业文化

小结

2013年，IBM CEOGinni Rometty预测在未来几年中，“越来越多的企业或实体决策将会基于预测性分析结果而不是您的直觉或经验。”IBM近期开展的项目证实了Rometty的假设，我们的内部合作伙伴已经开始要求以数据为基础来指导他们做出关键业务决策。

随着数据量和速度继续呈现指数增长，企业需要微调业务实践才能在未来保持强韧的数据分析能力。要想实现这个目标，企业显然必须具备必要的文化、人力和技术资源来支持数据科学与数据管理工作。这些资源一旦到位，便可建立强大的业务分析实践，从而为企业领导人利用数据的巨大潜力来发现并且捕获竞争优势奠定基础。