3.4 分析列表
有了数据之后，接下来就是要有分析目标。从产业模型角度看，属于培育大数据消费者的工作。
在培育消费者方面，目前比较新颖的做法就是大数据竞赛。例如，2015年8月在上海举行的开放数据创新应用大赛，奖金最高达20万元。
传统的做法是需求调研，通过和各委（员会）、办（公室）、局座谈来发现他们工作中的难题，并从中找到大数据可以胜任的问题列表。这种方式由于信息不对称，导致效率比较低。因此，在选择部门时应该考虑部门的业务特点、部门积极性和领导人风格来安排优先次序。
3.5 分析人才
企业获得合格的大数据分析人才不是一件容易的事情，主要是因为大数据分析人员不仅要熟悉大数据工具、技术，还需要精通数理统计以及有足够的社会通识，才能通过一层层数据关联关系找出问题的答案。
一种可行的办法是通过2~3个小团队高效协作的方式来解决，类似“戚家军”的战斗组织形态，这样可以整体降低对人才的需求门槛，使得产业模型里的数据挖掘者可以规模化。