早在2011，麦肯锡全球研究所就公布了一份关于大数据切换潜力的报告，这将必须一台超级计算机来处置所有自2000年以来经常出现的文章。然而，对于所有的抹黑，大多数行业依然没相似构建数据和分析的全部潜力。MGI最近麦肯锡分析在大数据革命措施的工程进度各行业对提供的收益和提高效率我们设想的状态研究五年前了。在数字本土竞争者的推展下，零售业早已占有了2011的利润率和生产率快速增长的30％到40％。

生产了约20％到30％的潜力，而公共部门和医疗使差劲的看房，构建只有10％到20％的值。在这些数字背后是GL在性能上的差距是几个公司之间的尖端和在任何行业公司的平均水平。

例如，对电信业的检查表明，分析科技早已公布了三到五倍的报酬，他们的大数据投资比典型的电信公司。回报率较低，无法非常简单地归结企业不研究规模化。忽略，许多高管早已做出了根本性的技术赌局，但现在想要告诉为什么这些投资并没获得他们预期的报酬。

麦肯锡最近调查了铁道部E多达500名低管代表公司在整个行业，地区和规模的光谱，和86％的报告说道，他们的的组织只是在符合他们原作的目标有点有效地为他们的数据和分析措施。在许多情况下，罪魁祸首是发售一些分析实验和映射这些看法到更大的的组织的运作模式之间的差距。许多公司投资分析没充份认识到将数据转化成为现实价值的系统必须对其日常工作流程展开深刻印象的改建．。

其他人依然在全数字化业务迟缓组件和过程来分解和搜集所有有可能简单的数据。一个有效地的转型战略明晰阐释如何从数据和分析将被用来建构价值和结果将如何测量。一旦战略愿景做到，高级领导，还包括首席执行官，将必须个人冠军，以解决机构的阻力，超越部门之间的筒仓。另一个关键的难题是取得准确的能力。

数据科学家们的市场需求大大下降，但公司也在争先恐后地更有或发展“商务翻译成”谁能向数据科学团队明确提出准确的问题并将结果应用于实际的商业问题。这个角色必须融合数据悟性与行业或功能专长。虽然它有可能是有可能外包分析，业务翻译成的角色必须专有科学知识，因此一些公司获取培训，从内部研发这些能力。亲吻数据和分析不是一种策略，而是一种改变。

意味着在现有操作者之上分层强劲的技术系统是过于的。数字本土企业具有极大的优势，搜集，分析，和起到于数据是软相连到他们的DNA，而传统企业要做到的检修根深蒂固的制度，努力工作的角色和心态。继续执行这些类型的组织变革必须时间，而且步伐几乎各不相同管理层所采行的行动．。

对于几乎拒绝接受这种改变的公司来说，投资于数据和分析可以产生比其他最近的技术有更高的回报率，在上世纪80年代甚至多达了计算机的投资周期。早期使用者的营业利润在快速增长更加慢，WHICH使他们需要之后创意和稳固自己的优势。

在行业分析的引入仍然进展较慢，仍有先行者取得明显的EDG的机会打破竞争对手。为了跟上变化的步伐，企业必须考虑到两方面的策略。在大大萎缩的环境中，他们必须考虑到自身的高风险、高回报等因素．新的市场或彻底转变他们的商业模式。

同时，他们必需应用于分析来提升他们核心业务的性能．。执着这种战略的组织明确提出将打算取得传统竞争对手一步，制止潜在的阻碍物。这些阻碍物在拐角处是准确的。

数据和分析早已挽回了多个行业。公司正处于领先地位，开始部署机器学习和深度自学，这可以从获取客户服务和物流管理对医疗记录的一切。我们正在经历最初的抽动将要结构的改变。

得出的尺寸在有机会的机会和十分现实的创造性毁坏的风险，的组织将被迫通过大大快速增长的伤痛和适应环境更好的数据驱动的方式经商。NicolausHenke是一个高级合伙人，麦肯锡的分析的领导者。JacquesBughin是一个总部在布鲁塞尔的麦肯锡全球研究院主任。

MichaelChui是一位在三藩的麦肯锡全球研究所主，使MGI的工作在技术变革的影响。

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