一、需要具有一定的数据分析能力

数据本身是存储在IT系统中的，自然而然在企业内部就会认为IT需要对数据进行负责，但是由于数据是业务数据，IT研发其实看不太懂，这就限制了数据的能力发挥。而非IT部门的人员对于数据分析大部分是不懂得，最多是Excel的透视图，这就导致企业数据有，但是不懂得分析。所以，IT部门还是需要在懂业务的基础上，承担一部分的数据分析职责，并且这会引起另一个问题，数据质量。

二、具有一定的数据治理能力

没有好的数据，数据分析的结果页差强人意。好的数据是通过系统约束，定期清洗等数据治理手段来达成的，这块是纯纯的IT技术，连IT内部都不是人人懂，更别提非IT人员了。但是，也不能为治理而治理，只有治理没有数据使用，那治理将是一个无底洞，仅仅是技术人员的自我满足而已。

三、数据平台搭建

数据最终还是要让企业业务人员参与并积极使用，这里必须构建一个很好的用户界面，让数据使用难度降到最低。这个平台也是IT部门在数据方面的重要里程碑。
一开始的分析可以是借助一些专业工具，甚至是单机软件，这样建设成本低、见效快，但是数据分析平台才是真正让业务人员能够用起来的工具，也是数据在企业发挥价值的重要媒介。

四、数仓的建设

在企业中，数据肯定是分散在多个业务系统中的，当初建设的时候都没有数仓、数据平台的概念，肯定也不会进行数据统一管理的需求。可是现在的数字化时代，基础就是数据大统一，各个业务系统的数据打通且可以相互关联、识别（主数据怨念+1），所以逻辑上的数仓肯定是要有的，并且需要和各个业务系统打通，持续接入业务数据。中小企业这块的理念要有，产品可以采购，但是数据接入这个肯定的自己做。