數據或說是大數據，給許多企業帶來機會，許多人相信，這項機會的掌握，牽動著其實是未來的生存，或是更高的效益。問題是：數據也好，大數據也罷，如果你沒有作為，你是無法獲得好處的。這也就是為什麼，我寫在前面的一些文章提到：你需要仔細的去思考一些名詞的定義，然後看看這名詞後面，你該如何轉換成一項一項的工作，逐步地達到你的效益。理論很容易，但是實踐很難。可是，如果放棄，或是裹足不前，失去時間之後，你將會看到競爭的差距是越來越大。
很多企業老闆都有一個直覺：我們花錢招募專家就好。或許這是一個辦法，可是我也要問，聘請專家一旦入職之後呢？你的策略又是什麼？老闆與專家該如何合作？相對的，如果你是專家，你進入了企業之後，你又該如何生存？如何獲取信任？這些問題，其實都不是三言兩語可以說得清楚的。可是，你一定會面對這些問題。現在，數據分析師與資料科學家都是很熱門的工作職缺，你如果要這份工作，你就無法避免！
歐洲人利用大數據的策略、職能、流程、架構與演算法來說明自己與團隊的數據能力。這是 企業大數據框架 ( Enterprise Big Data Framework ) 的基本定義。也就是說：企業與個人之間，將會有一套標準來建構數據能力。這套框架會幫助你們在建構能力的時候，有一個可以依循的準則去走，而不是公說公有理，婆說婆更有理。
首先，依循著框架，我們就可以思考到，傳統的組織少不了的職能設計與業務流程，在數據組織內也會需要！所以，數據團隊的職能設計與業務流程，是你需要關注的重點。比方說：誰做分析，誰負責 IT底層，誰又負責跟業務團隊溝通？這裡就會牽涉到相關的數據分析、數據治理與數據管理的流程。
第二，畢竟是數據組織，你不會拿算盤來計算數據。你需要大量的運算與儲存的資源。無論你是租用雲端的設備，還是自己建構自己的設備。這些資源，將會是你們一項沉重的投資。因此，如何計算投資報酬率，將會是你需要關心的另一項議題。
第三，計算投資報酬率，你可能會思考：首先數據組織每一次的專案的研究，或是問題的解決，你是否很明確你的目標？因此可以研究相關的效益？因此在這次的議題上，你花費了多少人員與資源等成本？再來，每次的行動，如何採取敏捷的行動來進行？敏捷 ( Agile ) 已經是目前的顯學，無論是專案管理，或是產品的管理都會有敏捷的概念，但是，這裡我將要強調的是敏捷的業務分析 ( Agile Business Analyst )。
這樣說下來之後，不知道你有沒有收穫？理論很簡單，把 書看完之後，大概就會有想法，關鍵是：如何在企業內進行變革？這一切，就如同國外的專家說：這並不容易，但如果它很容易，那就不會那麼有趣了。
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