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如果采取的激励政策不合理，当雇员通过意料之外的方式获得这些激励时企业没有理由发飙。一些最优秀、最具有创新性的雇员可能会通过意料之外的行为获得他们的奖金。请确保你的激励政策能针对正确的问题引发正确类型的分析创新，而不是凭空想出的新分析方法。
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软饮料例子中的那个商店经理不诚实吗？这真的很难说。他也许不诚实，但未必真的如此。这个经理被告知他的优先任务是销售尽可能多的软饮料。如果他从字面上理解这一目标，并且没人给他更大的愿景，那么他就不一定是不诚实了，相反他实际上非常有创意，因为他发现了一种能使软饮料销量高于其他任何人的创新方法。
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可以说，这名商店经理正是企业所需要的那种雇员。他专注于自己的目标，他在达成目标的过程中展现出了相当的创意，他击败了所有其他对手。连锁店管理层碰巧设定了一种场景，使他受到激励做了一件不合理的事情。一旦这名雇员的能力和创意被更合理的激励所引导，他很可能会形成很大的正面影响。
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在分析领域，根据产出模型的数量提供奖金可能会导致出现许多完全没用的模型。最好能根据模型的影响提供奖金。模型构建得越好，奖金越多。质量的优先级应高于数量。如果为在新的大数据源中寻找机会而提供奖金，不要局限于企业所研究的领域。也许许多原始的分析想法都不够理想，但在其他一些项目中，这些想法的效果还不错。奖金应该基于发现的价值，而不是发现的某个具体问题的价值。否则，分析专家也许会花过多的时间在低价值的问题上以便获取奖金。
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4．应用原则
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你的企业需要对设立的愿景、优先目标和激励进行检查，并不断地重复检查和验证以确保它们是恰当的、彼此一致的。根据一时的兴致改变方向是不可取的。然而，如果愿景、优先目标或者奖金方案不合理，情况跟当初没有这些东西将一样糟糕。孤注一掷不是一个好办法，就算整个团队一致认为应该这么干也是如此！
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回到库内分析和MapReduce的例子，假定有一家企业决定使用它们来提高分析能力并驾驭大数据。首先应该做什么？分析团队应当把分析挪到数据库中，并在已经确定的日期之前实现MapReduce环境。还需要建立一个如何改进企业的分析流程使其能处理大数据的愿景。应该设立一些明确的优先目标告知哪些领域应该被首先关注。然后把任务和奖金绑定起来以实现愿景，团队就能够按计划行事了。
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你的企业需要分析团队提供一些不同的、创新性的、之前从未尝试过的分析方法，这些方法应该是在现有分析思维定势下所没有的。然后你将看到一些结果。但是如果这只是一种建议、一种需求、一种愿望，那么它就不可能实现了。企业必须统一行动目标才能获得成功。
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11.3 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 如果不努力驾驭大数据，你的企业是不可能征服它的。为了成功必须进行尝试！对大数据尝试使用新的分析方法吧！
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■ 有三条广为应用的原则，它们也同样适用于高级分析和大数据。它们是：（1）打破思维定势；（2）形成连锁反应；（3）统一行动目标。
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■ 根据思维定势做事不见得不好。但是，你必须经常挑战你的思维定势以确认之前的限制，这样才能避免不必要地约束了自己。
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■ 成功分析的关键不是工具和技术本身，使用这些工具和技术的人才是取得成功的核心要素。
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■ 大数据是一个很新的创新，其未来的连锁反应仍然是不可预见的。不要因为今天没有着手分析大数据而错过后面连锁反应所带来的机会。
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■ 不要把目光集中在提升速度上，还要开始寻找以前不能使用而现在可以使用的新分析。
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■ 对分析专家不应该按周分配分析任务，而应该提供长期的工作愿景。这将使他们能够把精力更多地集中在目标上。
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■ 为目标设定优先级对为达成愿景所采用的战略和战术有非常大的影响。确保在分析开始之前已经有了明确的优先目标。
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■ 为获得正确的结果可设定一些激励政策。最好能根据产出模型的影响而不是模型的数量提供奖金。
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■ 开始行动吧，共同营造创新和探索的文化氛围！你的企业需要有人领导大家从事创新分析研究并驾驭大数据。这个人难道不应该是你吗？
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〔1〕Merriam-Webster, “Innovation,” www.merriam-webster.com/dictionary/innovation.
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〔2〕Think Geek, www.thinkgeek.com/geektoys/cubegoodies/c208/.
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〔3〕SAS, www.sas.com/company/about/history.html.
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〔4〕新世界百科全书，“Copernicus, Nicolaus,” www.newworldencyclopedia.org/entry/Nicolaus_Copernicus。
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〔5〕Stephen R. Covey, www.stephencovey.com/7habits/7habits-habit2.php.
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