建立数据驱动的企业文化的第一步便是要确定好一家企业组织的目标，以及如何将大数据映射到企业在现实世界的项目中。然后，可以建立一款有效的和可扩展的数据收集平台，这可能会涉及到诸如基于服务器的存储、软件定义的存储和对象存储等技术。
下一步是优化基础设施，以支持恰当的软件、应用程序模型和人类的专业知识来分析数据。这便是数据是如何为特定的业务项目转化为洞察价值，进而满足速度、规模和性能需求的价值最大化的。
为了实现这一企业文化的转变，企业组织机构需要协同人力资源以便在适当的地方采取适当的治理。这一过程可能涉及到招聘专家、培训企业现有的团队成员，或两者都有。这些招聘专家将需要获得预算的支持，同时也需要与企业决策者、战略执行层面的人员沟通的渠道，以实现高投资回报率。
企业职位角色的增加
我们一直在持续的观察企业CXO级别的高管们对于不断变化的业务环境的适应情况。在20世纪80年代，首席财务官(CFO)的角色作用开始变得日渐突出，以满足日益增长的投资者关系透明化和价值管理的需求。而随着本世纪在全球范围内的企业运营、分销和销售变得日渐复杂，以及企业并购需求的增加，首席运营官(COO)的角色作用也开始变得更为突出，其往往取代了CFO或被具有双重作用的CFO取代。而到了最近，企业逐渐开始引入首席营销官(CMO)的角色作用，以面对由新媒体和传播渠道所带来的客户参与的复杂性。
同样，在理念经济中，各种新的职位角色正在兴起，以满足数据驱动的企业文化对于资源和专业知识的需求。首席数据官(CDO)和首席分析官(CAO)为企业CXO级别的高管们带来了所需的专业技能，而数据科学家们则正在帮助企业推断的数据，并实现投资回报率的最大化。这些职位角色的成功需要协作，以及企业对于一种新的数据驱动的模式风格的宣传能力：一种基于迭代的、被大众所使用和消耗的、不断发展变化的实时分析。
首席数据官
CDO这一职位角色兴起于大约三到四年前，该职位是专门为那些真正致力于建立一个数据驱动的企业文化的组织而设定的。而通过与其他职位角色的合作，如首席信息安全官(CISO)和首席学习官(CLO)，企业的CDO们建立起了数据政策和标准，并利用企业现有数据，以寻找新的用途和洞察见解，发掘新的营收来源，确保企业数据的安全性和私密性，并进行维护管理。
首席分析官
一般来说，CAO这一职位角色被看作是CDO的一种变型，许多企业组织会选择从二者中设置一个。这一职位角色将与企业的首席信息官(CIO)配合工作：CIO负责管理基础设施;而CAO/CDO则负责管理数据。有专家预测，当前的CDO的职位将演变成更广泛的CAO的职位。
数据科学家
根据美国劳工统计局的预计，从2014到2024年，这个利基市场将增长11%，其增长速度要快于对所有职业的平均预计。尽管个别专家可能具备各种不同的背景，但他们所具有的共同点是具备令人羡慕的技术背景和以产业为重点的心态。他们知道如何提出正确的问题;或从别人那里提取出正确的问题;并运用正确的统计技术，以使得企业组织的数据变得有意义。
传统的职位角色，创新战略
在深入研究数据本身之前，企业组织需要定义自身的问题，并确定具体的、可操作的目标以进行改进。启动这一过程的最好的方式就是查看和分析企业的年度和季度报表中对于公司目标的表达和描述，对于这些目标的执行情况，及其对于企业下一个财政年度的业务运营意味着什么。因此，企业CXO级别的高管们在激发想象和定义体现高水平的战略，以满足目标所需，同时确保正确的资源分配方面起到了积极的推动作用也就毫不奇怪了。
克服挑战
对于当前的那些准备引入大数据分析技术的企业组织而言，他们其实可以从早期的采用者曾经落入的陷阱中借鉴汲取到宝贵的经验教训。其中最常见的挑战便是企业领导的支持和鼓励、各部门间的沟通，以及打造一个数据驱动的企业文化所需要的透明度。缺乏相应的战略、各部门和岗位间乃至整个企业范围的理解和团结，企业将很难获得什么进展。为了使得大数据分析技术稍后能够在整个企业范围内获得顺利实施做好准备，企业领导人可以借助早期的和持续的大数据分析试点项目的成功来逐步推广。