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还有一些行业是混合型的。在这些行业中，有的公司分析搞得不错，而有的公司根本没有任何分析。零售业和制造业就是这样的例子。有的制造商精于分析之道，而有的制造商因为本身是区域性的，连做个电子表格报表分析都很困难。这些制造商要是能多开展一些分析活动，那该多好？
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了解你的行业所处的位置
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有好消息，也有坏消息。如果我们的行业重金投入分析，那行业中应该有大量的、拥有该行业经验的分析专家可供我们选择。然而，你的公司需要努力跟上行业领头羊的步伐。如果你所处的行业对分析没有那么重视，那你应该庆幸自己有机会可以挺立潮头。遗憾的是，这时我们不会有太多可以借鉴的成功经验。
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许多美国知名的零售连锁商店过去会把相同尺码组合的成衣配送给所有的店面。你注意过吗，许多商店一直都没有你能穿的尺码，但你穿不上的尺码却有一大堆摆在那里？很多零售商还没有尝试过把商店的库存和当地的客户需求匹配起来。商店的尺码采购组合可能没有问题，但由于店面的位置不同，购买者距离商店的远近程度不同，以及商店中商铺的不同，都会影响消费者选购的尺码。尺码分析就是确定每家商店的正确尺码组合的过程，通常用来确定上衣和袜子的尺码组合比例。一些店面需要更多大尺码，另一些商店需要更多小尺码。很多零售商在尺码方面都非常精明，但仍有不少零售商摸不着头脑。
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即使在使用分析的公司里，各个部门的情况也不一样。某家公司可能会熟稔某些业务领域，但对其他领域根本不熟悉。某家电信公司可能在防止客户流失（客户转投竞争对手）的营销上做得非常好，但却不擅长建立产品定价影响的预测模型。
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要让优秀的分析团队运转起来，我们要面对诸多挑战。如果团队已经存在，随着团队持续不断地增长，挑战也会不断地增加。不管一个行业处在什么位置，挑战依然存在并且持续增加。我们假定本书的读者都是想帮助公司做更多、更好分析的人，并且希望帮助公司驾驭大数据浪潮。如果是这样，那就少不了一支优秀的分析团队。
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9.2 行动起来
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我们不能因为想不清楚从何处入手就踌躇不前。那是最糟糕的事情，因为这样会浪费时间，拖延进度，以及延迟产生效益。如果我们能够招聘到第8章中所讲的合适人选，就可以在他们的帮助之下，弄清楚如何才能成功地组建团队，并使工作效率更高。我们要让正确的人来做正确的事。做到了这一点，组织架构调整就只是时间上的问题。
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就在几年前，我曾经工作过的一家公司找到我们，说它想进入分析领域。我们曾经帮助这家公司创建了它的第一套营销模式。一段时间以后，我们还帮助这家公司完善了它的促销和营销评价技术。这是一次非常成功的合作。接下来的几年，这家公司请我们做的事情也越来越多。
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我们所做的这些分析活动让这家公司的业务大为改观。公司员工利用分析结果可以识别出他们过去错误估计的客户群体分类，以及含有不恰当的信息的市场活动。然后，他们解决了这些问题。现在面对促销效果，他们可以形成统一的观点，而不是像以前那样，有几个部门就有几种观点。观点统一以后，为向哪些地方投资和做哪些事情达成一致意见也就容易多了。我们再也听不到财务部门和营销部门的争吵声了。通过在大量的运营支撑报表和分析中加入客户经营指标，该公司更容易实现比以往更加关注客户业务的视图。
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几年之后，这个客户开始扩张自己的全职分析团队，并做出承诺，会长期、持续地在分析领域投资。虽然我们曾经帮助他们获得了初期收益，并证实了分析的价值，但相信如果他们做出承诺的时间更早一些，他们就会以更快的脚步实现更多的收益。他们前期由于过分担心从哪里入手，将整个进程拖延了相当长的时间，结果没有实现他们原本能够获得的收益。
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9.3 人才紧缩
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在我们要组建和发展分析团队时，你会总是感觉找不到足够多的优秀人才。公司发展需要找到一些第8章中所讲的优秀的、可以改变游戏规则的分析专家，但这样的人才凤毛麟角。虽然很多领域都缺乏足够多的优秀人才，但这种现象在分析领域更多。部分原因是因为由于以下两件事情。原因之一是对分析专家的需求增长得太快。书籍、文章、博客都在讨论这种高速增长的需求，而且需求几乎无处不在（我这本书也位列其中）。原因之二是从教育体制里培养的分析人才数量一直都相当少。高等教育体制正在花时间进行适应和调整，扩大规模培养更多的分析型人才。
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本书撰写之时，尽管美国的经济形势很不理想，但是要想找到合适的分析人才，我们必须和其他公司竞争并取得成功才行。想要招聘到优秀的分析专家，仅仅提供比以往更高的薪水或更好的福利待遇已经不足以吸引他们了（尽管这些事情也很重要）。我们需要保证分析专家手头有挑战性的课题，还要坚定不移地支持他们。分析专家到岗后，不管他们的薪水是多少，如果他们意识到投资方对会产生影响的分析内容不够重视，他们就会辞职。分析专家肯定和其他人一样，也喜欢高薪，但他们也和其他人一样想得到认可，产生影响，并有机会提升他们的技能。
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保持谦虚的态度
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经济形势不好往往会让人们想当然地认为每个人都很渴望工作。市场对分析型人才的需求导致他们对工作没有那么渴望。如果我们也想当然地这么认为，以为他们可以随意安置，我们将留不住这些人才。经济下行时，为了留住新员工而给他们涨薪会很困难。但是，如果我们想留住合适的人，那加薪只是很低的成本，而收益却会很大。
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即使是在2009年至2011年这样不好的年景，分析专家也能找到前面所说的职位。HR一如既往地四处张贴用人需求，圈里的朋友也在一直讨论他们听说的新工作职位。在20世纪经济最差的时候，企业依然有对分析专家的需求，分析专家仍然能看到招聘信息，负责招聘的HR也会不断地联系他们。经济不好，公司政策可能是缩减薪水开支，不会任由分析专家讨价还价。你需要接受这个事实，同样还要说服HR部门，要想招聘到合适的分析人才，就得适当放宽条件。接下来的几年内，需求会更加旺盛，直到有大数据经验和技术的分析专家变多为止。想想有多少新的大数据源，又有多少用来处理大数据的新工具，我们就应该知道要找到具备这些技能的人才会有多难。
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9.4 团队组织结构
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分析人员要怎样分配，才能使有分析需求的各个事业部既能得到他们想要的东西，还能在企业层面保持一致？Tom Davenport和Jeanne Harris〔1〕等人已经讨论过这个问题了。下面我将会讨论主流的组织结构类型，以及各种类型适用的时间、工作方式等。请注意，类似的架构也可以在公司内部其他团队中使用，但我们关心的还是如何应用到分析部门中。主流组织架构有3类：分布式、集中式和混合式。对于某个特定的组织，要确定哪个才是最佳选择是很困难的。
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就在最近，一家娱乐行业的公司决定要组建分析团队。这家公司有许多以独立运营实体运作的部门。因为很多部门都是收购来的，这些部门被特意保持独立，因为它们的工作类型、风格和文化都不尽相同。
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其中一个部门决定深入研究预测分析。就在该部门决定开始的时候，上级部门出现了一个问题。虽然上级部门认为他们研究预测分析是很棒的事情，但其他下级部门却根本没有任何兴趣。问题在于：上级部门是不是应该放手让该部门做这件事，然后要求其他部门也采用相同的方法？第一个部门选择的方法是否适用于其他部门？另外，分析团队能否提供详尽的计划，可以让这个部门成为第一个使用的部门？其他部门后续将可以使用经过一段时间已经成形的“官方”流程。
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这些问题没有简单的答案。我们可以放手让某个部门先开始干，并取得一些小的进展。如果其他部门也有需求，这时公司可以再另行调整已经开发好的流程。也可以从整个公司的层面，先铺垫好公共事务。究竟哪种选择更合适，要视公司文化和公司更适应哪种组织结构而定。上述示例讲到的那家公司的做法是取中庸之道：让下面那个部门来领导，但上级部门同时也要参与到研究过程中。
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9.4.1 分布式组织结构
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