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独立调查机构 Gartner 在其近期的一份报告中指出，传统意义上的数据分析与挖掘策略，已经无法满足现代企业的实际业务环境了，企业亟需尽快转变现有的数据分析与挖掘策略，而且这是至关重要的一步。
从数据上看，目前仅有不到 50% 的企业会将数据分析列为发掘商业价值的重要策略。这很可能是因为传统意义上的数据分析与挖掘策略并不能为企业的互联网数字化业务提供决策支持。
现代化的数据分析与挖掘策略可服务于更为宏远的企业宗旨，而且比传统策略能更容易地融合进企业的日常运营中，从而形成适合每个企业自身的、个性化的数据分析策略。
Gartner 认为，企业要想在数据化业务上取得成功，就必须先做好长期数据分析与挖掘支持工作，而不是将其当做一个临时项目来对待。企业首席数据官必须转向使用数据分析能力来改变业务模型以及改善客户体验，并将数据分析策略提升到企业的决策层面上。
长期以来，企业中的数据分析策略通常都是以服务业务为中心的，这些所谓的策略，一般都是指一系列的项目或是企业中的变革，它们都需要借助数据分析团队的辅助支持。如今，企业应当尽可能地在整个业务系统的所有事物上，都依托数据分析来做决策，以确保企业内外部数据的使用方式能够重塑企业传递价值的方式。
86% 的数据分析负责人会把制定数据分析策略作为第一要务，而这一比例在 2016 年时时 64%。
来自 Gartner 的数据显示，几乎半数的企业 IT 负责人计划在明年增加数据分析方面的投入，以支持企业业务的数字化转型。非数据驱动的企业，很难在数字化转型方面的取得成功。数字化转型中的每一个决策，都离不开数据分析的支持。
据近期的企业首席数据官调查报告显示，数据分析策略的落地执行，是衡量企业首席数据官是否合格的三个重要标准之一。但大多数企业首席数据官都没能实现较为平衡的数据分析运营模式。
为了长期目标的成功，企业首席数据官需要在战术与战略活动之间寻求一种平衡。数据驱动思维，已经解释了数据分析是如何改变人们工作的方式并创造更多价值的。对于企业的数据分析团队来说，已经没有更多机会去思考战略上的细节问题，而制定个性化的企业级数据分析运营模式才是当下最重要的。
