关键成功因素5：通过组织、人才与IT，为大数据提供强力保障与支撑。
大数据战略的落地离不开组织、人才与IT能力的支持，而这些关键要素与能力的建设，需要既能贴近业务一线、又能与战略保持一致。
对于大数据组织运作方式，由于大数据核心分析能力、工具投资等在各业务部门之间协同效应突出，企业（尤其是大型企业）一般采用集中化运营中心模式。同时，与业务决策、应用相关的权利被授予前线部门，以确保数据分析与业务决策的无缝衔接。无论如何设计大数据组织运作模式，核心原则是根据公司自身情况与需要，确保大数据分析能力能够最有效地支持一线决策。
此外，大数据组织需要多种具备关键能力的人才队伍，来共同支持大数据组织架构的运营。其需要的人才团队包括大数据应用业务经理团队、大数据分析团队、数据资产管理团队、技术开发与维护团队以及风险管理团队等等。
除了组织与人才之外，大数据的落地还需要强大的IT系统架构作为支撑。企业需要建立强大的大数据分析平台系统，从不同数据源调取并分析数据，拉通数据基础分析，以统一服务各部门的大数据应用场景。同时，该数据平台还需具备对跨数据源数据进行统一清洗和存储，以确保数据可用性与一致性的能力。除此之外，企业可以建立或优化主数据管理系统，为大数据分析平台以及各业务大数据应用提供统一、便捷的数据联机交易服务，以支撑企业大数据运营。
关键成功因素6：通过大数据隐私和安全管理，消除法律及消费者认知风险。
大数据带来机遇与价值的同时，也带来了一定的商业风险，特别是涉及法律（例如某社交网络平台由于违反其隐私政策，遭到美国贸易委员会起诉）与消费者认知的风险（例如某互联网公司街景项目由于拍摄的很多照片涉及当地居民隐私，遭到后者大规模抗议）。为此，可按数据类型及从数据收集到分析使用各环节来识别不同类型、地域的法规与认知风险，并予以及时应对。
以隐私风险程度较高的数据收集环节为例：对于个人可识别数据（如身份号等），由于法律规定最高级别保护，故若无明确用途不建议采集；对于敏感数据（如交易和信用信息等），数据采集需明确告知用户并获得其同意；对于非敏感数据（如产品数据等）可按需采集。
此外，企业应建立统一的国际政策法规团队，通过基于全球标准的数据流程来管理数据隐私，并在此基础上根据各国不同法规进行合法的数据隐私本土化管理。同时，还可通过主动披露客户隐私政策以获取数据使用分析授权、向用户提供自身隐私信息控制与删除权限或将个人隐私数据整合为群体匿名数据进行分析以及获取第三方隐私风险管理认证等方式，来降低用户的担忧。
企业在建立大数据能力过程中，需要专业公司的帮助和支持。贝恩公司的完整大数据方法论可助力企业建立制胜的大数据战略和能力。
图3：贝恩可提供的大数据战略制定、能力建设及决策支持与分析外包服务
大数据的快速发展对于企业既是挑战，更是机会。企业必须及时抓住大数据带来的战略机遇，制定明确的大数据战略、建立强大的大数据决策支持体系与各方面能力，以充分挖掘大数据时代蕴含的巨大商业价值。
大数据的六种典型应用
1、个性化营销
《一对一的未来》一书的作者罗杰斯和派柏斯在该书中曾这样表示，“我们正经历从工业时代到信息时代史诗般宏伟的转型。我们也随之目睹了大众营业员销的衰亡，一对一营销的兴起。”事实上，在这场营销革.命的背后，大数据的应用恰恰是始作俑者。这也是大数据在当前商业方面最典型的一项应用。可以说，由数据驱动的个性化营销正成为任何企业不容回避的重要趋势。
伴随信息过载与消费者异质化，一方面是海量数据和海量信息导致用户信息饥饿感，用户对非关联信息的容忍度与日俱减。同时，用户兴趣数据与日俱增，但用户甄别信息能力占比与日俱减，消费者呈现长尾化趋势，这一切，导致了个性化成为大数据的应用方向。
由此个性化的技术被关注和应用，并进而推动企业在生产领域由单纯追求成本最优的规模化生产向客户化定制方向转变。同时，个性化推荐、移动跨屏推荐成为典型应用。而这些应用的背后，是计算机学、统计学、营销学的集成。