因此，高管团队中需要有专人负责制定大数据战略、跟进、监控和指导大数据战略的实施。如果没有在高管团队设立相关的数据负责人的职位CDO(首席数据官)，则很难把数据分析和数据挖掘所发现的机会应用于企业战略层的业务发展决策以及相应的组织层面的变革。所以，我们建议，如果企业确实要推动大数据，一定要考虑设立CDO职位。
CDO是一个综合能力要求非常高的职位。CDO需要跟各业务负责人有很好的互动，深入了解业务和未来两三年的业务发展规划，在此基础上，制定在数据应用场景、数据产品化、数据建模、数据资产管理的战略并推动实施。CDO在推动数据战略的实施过程中，还需要构建企业的数据化思维方式，推动构建相应的数据企业文化和制度，通过文化和制度使得大数据技术更有效的促进业务绩效的提升，企业运营效率的提升，甚至是新商业模式的变革。
这里面还有一个比较重要的问题是CDO的回报对象的确定。很多人会问，CDO汇报给CEO、COO还是CTO哪位更合适。企业往往陷入一个误区，觉得数据是技术工作，所以不少企业设立数据高管后，让数据高管直接向CTO汇报，这样的做法有可能导致数据和业务会有较大的脱节。我们建议是，要根据企业实际情况来选择CDO的汇报对象。如果您的大数据战略刚起步，还需要从搭建整个企业的大数据底层平台开始，大数据的业务应用短期内较少，那么大数据可以向CTO汇报;如果企业已经有一定的数据基础，数据平台已经成型，那么，我们建议CDO可以向COO或者CEO回报，这样数据才能离业务更近，更能敏捷的应用于业绩的提升上。我们所看到的大数据运用的较好的企业，数据负责人经常和业务负责人一起制定公司大数据实施计划，一起推进大数据在业务绩效提升。
3设计合理的大数据组织架构
企业的组织结构是企业战略能够顺利实施的基础，所以，大数据团队合理的在组织架构设置对于大数据战略能否成功实施尤为关键。国内很多企业往往忽略的这一方面。很多企业设立数据团队缺乏统一的规划，哪个事业部需要数据人员则在该事业部(或业务部门)设立，如下图的“组织结构1”，这种组织架构是国内最常见的，这种组织架构最大的问题是数据分散，缺乏统一管理和整合，企业内部各事业群(或业务部门)数据各自为政，形成数据孤岛，数据无法整合使用，导致数据资产流失。
另一种常见的做法是在公司只设立一个中央数据部门，该数据部门统一服务各个事业部(或业务部门)，各个事业部(或业务部门)没有数据人员或者团队，如图中的“组织结构2”。这种组织架构的问题在于数据虽然集中管理，但数据远离业务，导致很多数据人员不理解业务，无法挖掘数据的价值，无法通过数据很好的辅助业务提升绩效或者运营效率。由于数据人员无法理解业务，导致数据库中存储的很多数据变成“死”数据，数据的业务含义少有人理解，数据的价值便容易流失。
我们认为较为合理的数据团队在组织架构应该这样设立(如图中的组织架构3)：首先，设立公司级的中央数据部门，集中存储和管理数据;其次是每个事业部(或业务部门)设立数据团队;第三是在总办设立CDO的岗位。这样的好处在于数据能够集中管理，数据贴近业务，可以很好的发挥数据的价值;同时，在总办(高管团队)设立CDO岗位，可以让数据更好的为决策层服务，数据分析所发现的商业价值也可以更快的应用于业务战略调整。
大家比较关心的是，在这个组织结构下，中央数据部门和各事业部(或业务部门)的数据团队有何差异。我们可以从两大方面来区分：
(1)从汇报关系的差异来看
事业部的数据团队负责人向所属事业部的总负责人汇报，中央数据部门的负责人向CDO汇报，这样的汇报关系的好处在于，前者让数据能为具体的事业部服务辅助提升业绩，每个事业部必然有其不同的数据分析重点，这样可以让数据服务更有针对性，后者让数据更有大局观，能为总办做深度的数据洞察服务。
(2)从团队工作职责差异来看
中央数据部门负责数据的规范化集中存储和管理，负责公司各业务线数据的整合打通，形成公司级统一的用户(客户)画像，负责标准化的数据产品并应用到各业务线中，形成深度的公司级的数据模型和算法，做出公司集团层面视角的分析和洞察;