这种方案大力调整了公司结构。它推进了业务部门数据转型过程。作为高管团队的一员，首席分析官能够为诸多重要决策提供支持，包括制定数据分析战略、定义一线主管职责等。鉴于分析中心由具有跨学科背景的人员构成，首席分析官能够灵活调用分析与软件编程资源，从而加速一线工具开发的进度。同时，工作贯穿各业务部门，首席分析师得以更深刻地了解业务部门具体状况，包括其侧重点、工作模式以及面临的挑战。这有助于工具开发与培训的针对性。业务部门主管与首席分析师每日进行沟通能够让他们更关注数据分析以及应用进程。
这种方案获得了成功之后，该公司继续推进，增设另一新职——首席数据官。首席数据官向首席信息官报告，但每日与首席分析师合作进行数据整合，开发新数据分析工具。
对追求数据分析潜力的公司而言，不久的将来，他们都需要选择何处增设领导职位。对于某些企业，例如此前提到的那家面向消费者公司，当前的高管成员不得不承担更多领导责任，因此有必要增设新的中级职位予以支持。对于其他公司，如上述谈到的金融服务公司，增设一个或更多新的高级管理职位推动数据分析计划可能是最佳解决方案。
所有公司中，高管团队，也许还包括董事会成员，必须认识到支持数据分析发展所需的资源规模。接下来，他们必须小心翼翼地在当前管理水平上增加这些职能，从而有效优化公司核心价值源泉，且不给公司当前结构带来过大冲击。上述这些任务都很艰巨，但这却是唯一切实可行的道路，能够帮助企业利用数据分析技术推动自身发展。
译自：2013年11月【美国】麦肯锡全球研究所报告
编译：工业和信息化部国际经济技术合作中心 谢润超