文/多米尼克·巴顿(麦肯锡全球总裁)
2013年，世界朝着数字时代又进了一步。这是一个变化的新纪元，对社会经济的影响将比工业革命大2-3倍。世界数据总量的90%左右是在过去两年里创造出来的。到2020年，储存数据数量将比2010年大50倍。许多权威人士认为这一数据大爆炸堪比新型石油，甚至是一种全新的资产类别。
数据的丰沛受近乎无处不在的互联网的刺激。到2020年，智能电话将把其他20亿-30亿人联系起来，数十亿机械传感器监控着从拖拉机到飞机引擎的一切东西，而计算能力的进一步突破将带来数据储存和分析的大量增加。
在这样的环境下，数据管理和分析的顺畅性将是成功组织的关键。2011年，麻省理工学院(MIT)的布莱恩约尔弗森(Erick Brynjolfsson)及其同事发表了一项研究，他们发现使用数据驱动决策的公司生产率比不使用数据决策的公司高5%-6%。
来自新的数据和分析大杂烩的破坏效应在公共和私人部门蔓延着。视频流媒体网站Netflix利用其用户搜索、观赏、暂停和评论的庞大数据库推出了专门面向互联网设计的连续剧《纸牌屋》(House of Cards)。该连续剧请来了热门导演大卫·芬奇(David Fincher)、热门演员凯文·史派西(Keven Spacey)，剧名则借用了一个英国流行秀——它们在Netflix流行度评分中均名列前茅。
在其他行业，数据驱动的决策在产品开发、市场营销和客户互动等方面也在迅速成为标准，作为直觉和经验的补充(有时甚至是取代)。数据驱动的决策还被用于改良供应链、改进工作安排和优化生产过程。
更大程度的破坏可能发生在跨行业领域，获得专有数据的特权正在重新决定竞争战线。拥有深厚数据集的公司日益拥有驾驭传统主业之外的市场的能力——领先者已在抓住机会。在中国电子商务公司阿里巴巴，中小型网商也可以申请信用。阿里巴巴利用交易数据发放贷款，为32万家公司提供了运营资本(超过160亿美元)，到目前为止，其效率远远超过普通银行。
政府也意识到数据分析可以改变其全球地位。比如，新加坡制定了一个十年蓝图，核心是发展包括数据分析在内的强大的信息和通信业。最近当局实施了一项公开数据计划，让人们可以轻松获得大量政府数据。
但是，尽管许多组织意识到了数据分析的重要性，但以多大的热情拥抱这一潮流则大相径庭。早期的接受者如亚马逊和乐购很快就建立起了必要的人才储备和经验，如今正致力于分析对组织的影响最大化(即探索破坏性机会)。但更多的组织仍处于小规模试验和聘用首批数据科学家阶段。
好消息是许多公司将能够加快变化的节奏。人才是一个振奋人心的领域，挖掘数据分析的潜力需要深厚的先进技术储备，毫无疑问，长于数据管理和高级分析的员工供不应求，新出现的“译员”(translator，即疏通IT和数据、分析和商业决策关系的人才)群体亦然。
“译员”对于跨越诸多业务功能的复杂转化过程至关重要。大学正在迅速做出调整以满足膨胀的需求，许多大学开设了结合分析与商业的跨学科项目。
技术的快速进步也使实现分析的影响变得更加容易。对许多公司来说，最大的挑战是将来自统计模型的洞见转化为日常经营活动的实际变化。位居一线的个体缺少将洞见与行动联系起来的直观工具，但数据可视化方面的进步、应用研发周期的加快以及技术的稳步消费化正在改变局面，给管理者带来个性化的易于理解的方案。
比如最近被孟山都公司收购的气候公司(Climate Corporation)拥有30多年的天气数据、60年的农作物产量数据、兆兆字节计的土壤类型信息数据。该公司利用历史信息储备和先进的算法，通过直观的门户网站为农民提供收费建议。
各组织纷纷寻求机会创新、提振收入、提高生产率，而领导团队也必须作出调整。定义新的数据驱动战略、管理海量信息新储量、找出新模式、跨功能管理以及围绕新任务激励组织需要新的管理能力。
企业一直在有组织地创新。1961年，加州电子元件制造商Ampex第一次正式使用“首席财务官”一词。如今，这一职位已经无处不在。
在数字时代取得领先可能需要诸如首席数字官、首席分析官或首席数据官之类的新角色，尽管目前已经采取这一做法的公司相对较少。在未来，一个组织的整体成功需要有一位领导者负责这些功能，并且他必须是值得信赖的高层管理团队成员。