今天，企業(yè)對大數(shù)據(jù)的關注無論何時都更甚于以往。然而，企業(yè)若要真正善用“大數(shù)據(jù)”，還需要配備兩種類型的專家及建立客戶服務文化。
大數(shù)據(jù)所需的專業(yè)人士
1.數(shù)據(jù)科學家（Data Scientist）取用這種經過組織的數(shù)據(jù)，建立復雜的分析模型，例如，協(xié)助預測顧客行為，并且可做先進的顧客區(qū)隔和定價優(yōu)化（pricing optimization）。他們確保會經常更新每個模型，好讓模型長期有效用。
2.活動專家（Campaign Expert）將模型轉化為成果。他們很深入了解那些提供特定營銷活動的技術系統(tǒng)，例如哪個客戶應該在什么時候得到什么消息。他們使用從模型中學到的東西，來安排營銷活動推出順序和所用渠道的優(yōu)先次序，例如，對某個已確認的市場區(qū)隔過去的行為進行分析，結果發(fā)現(xiàn)，最有效的方式是先發(fā)送一封電子郵件給客戶，然后在48小時后直接郵寄廣告數(shù)據(jù)。
重要的是，應追蹤數(shù)據(jù)在整個大數(shù)據(jù)團隊里移動的情況，并確保在人員和機器之間交接的所有數(shù)據(jù)，都有明確的負責人。這么做，可確保擔任既定角色的每個人都負起責任，完整地交付數(shù)據(jù)，而不只是完成個人的任務而已。
建立客戶服務文化
打造沒有人使用的產品或服務，是很傷士氣的。所以，你的團隊要負責證明這些模型對企業(yè)內部的業(yè)務負責人有何助益。這需要把業(yè)務負責人當成顧客。優(yōu)良的零售商都會告訴你，若要成功，你必須了解你的顧客。定期與他們會面，以了解他們的需求，并征詢他們對團隊所建立的模型表現(xiàn)如何的意見。不時問自己，「在公司里，我的分析可以幫助到誰？」以及「他們是否同意，是我?guī)椭麄兂晒Φ模俊?/p>
我們也觀察到，大數(shù)據(jù)的相關計劃失敗了，因為企業(yè)內部顧客對大數(shù)據(jù)團隊沒有信心，也不信任他們的模型。信任始于透明化。對于誰正在做什么，要完全公開。提供務實的預定完成時間。在決定要建立哪些模型時，應清楚說明要做哪些取舍，好讓你的內部顧客有足夠的資訊做出明智決定，最后做出最佳終端產品。
為確保采取「服務單位」式的文化，你應根據(jù)企業(yè)的成功與否，來評量個人績效，不只是考慮數(shù)據(jù)的數(shù)量或速度等常用的評量指標。追蹤內部顧客使用多少新模型以獲得新結果。有些公司發(fā)放大數(shù)據(jù)團隊成員獎金的標準，依據(jù)的是內部顧客多迅速和多廣泛地采用那些模型，而不是模型有多創(chuàng)新。這種方法可以防止傳統(tǒng)的口水戰(zhàn)：「我建立了一個絕妙的模型，沒有人使用它不是我的錯！」這樣做也能預防這個問題：為分析而分析，不是為了對業(yè)務有好處而分析。
建立成功的分析團隊，既需要合適的人，也需要合適的文化。關于大數(shù)據(jù)，你的團隊應該花較少時間去擔心如何分析數(shù)據(jù)，應該花較多時間專注于如何提供數(shù)據(jù)。