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越是没有大数据应用经验，对大数据应用于企业管理的期望值就会越高，越会希望通过大数据的应用获得“多快好省”的收益。
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这些期望主要是集中在能够借助大数据发掘出企业尚未涉足过的、全新的商业模式上。这种期望会在各种媒体报道的影响下越发强烈。比如媒体会报道：
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1.早在客户意识到他们自己是多么迫切需要某样商品前，亚马逊就已经开始出售这些日常商品了。
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2.由于有一定的大数据意识，在线影片租赁提供商网飞（Netflix）对那些观看连续剧成瘾的用户的欣赏偏好非常了解，网飞自己制作电视剧并且进行恰当的销售，例如凯文·史派西主演的《纸牌屋》。
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3.未来汽车保险公司借助于全球定位系统数据，在“按里程付费模型”框架内核算出了保费收费标准，从而可以提供极具市场竞争力的优惠保险产品。
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具体的表象往往还没有形成，例如这些基础性的经济领域技术创新在个别企业内是如何呈现的，等等。但是对大数据的基本态度已有定论，即数据为我们指明了方向。这不仅仅是效率的问题，还有实惠，因为现在信息技术的使用成本极低。这一点在去年与大数据相关的演讲中可以看出来。
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另一方面，我们认识到，决策层级越低，大数据带来的失望情绪就越大，但是这种情绪多多少少都有所隐藏。这种情绪上的对立有多种原因。一方面，IT部门往往已经制定了工作方案，使企业可以更加有效地使用数据，但是方案在企业内部并未得到响应和贯彻。另一方面，如果公司将信息技术问题作为基础性工作来抓，那么原本相安无事的技术部门将陡然变为众矢之的，对于这一点，公司信息技术操作层面的负责人原则上是十分清楚的。随着信息技术的进步，IT部门意外地发现自己变成了影响公司决策的强有力的“刹车器”。在这方面，IT部门常用的话术是：“我们的系统不支持这个功能。”从IT部门的角度看，他们（这样说了以后）往往会是幸运的，不用再去为了公司的数字化快速发展做更多辛苦的努力，因为上层决策者往往会关注大数据应用所需的短期的、实际的、可预期的投入，有时对投入关注得越多，继续投入资源的热情便会有所减弱。当上层决策者们慢慢意识到，在他们的企业内必须进行哪些深入的改变，才可以借助数字化长效地发掘公司真正的市场潜力时，决策者们才会慢慢改变内心的抵触情绪，逐渐厘清认识。这里指的当然是，发掘自己公司的市场潜力，而不是别人的。
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在一些大数据概念相对模糊的公司，常出现如下问题：决策层认识到了大数据分析是发掘新商业模式的一种可尝试的途径，同时他们对此寄予厚望。在项目中，他们很快意识到，数据确实是一种资源，可以在短期内，沿着企业本身的价值链——从组织生产、供应商管理、后勤保障、销售运营直到客户售后服务——去优化企业的核心业务。而后，人们不可避免地会将大数据的应用潜力与商业模式的持续优化联系起来。在排除其他并行的商业模式优化因素的情况下，人们尝试着去预估数据带来纯增量的潜力，结果是，在节省资源和增加销售额或者利润方面，大数据带来的纯贡献值是低于预期的。故而人们对没有带来惊喜的大数据就不再有兴趣了。
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一次对企业影响深远的、致力于寻求数据驱动下优化解决方案的尝试，迅速将各种有经验的、熟悉企业文化的“反对者”引向了“雷区”：
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1.必须开放数据库。通过利用运营数据，企业的业绩可能提升，但也可能降低。但遗憾的是，部门主管们对此持有很矛盾的心态，他们遵循的行为原则是，如果我从数据中获益则没问题，但是如果我没有获益，则无法接受。
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2.数据技术的“恶魔”通常存在于细节中。小问题总是能演变成大问题，进而导致IT投入（尽管有IT行业的各种美好承诺）经常一路飙高，就如同柏林机场和易北河音乐厅在筹建时不断增加的预算一样。哪些处于职业上升期的领导会去冒这种风险？此外，让事情变得更困难的是，因为从商业角度出发数据应用似乎是值得期待的，故而数据库的经营管理人员的职权越来越大。在一个公司里，如果想投产一个创新性的客户数据应用，就需要对SQL（结构化查询语言）代码进行修改。谁能够估计出为此修改5000行SQL代码究竟有多复杂？肯定是实际操作修改的人。
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3.内外部的数据保护者喜欢证明他们的存在权利。评估法律风险和突破法律方面的障碍不会给企业管理者带来任何乐趣，即便是在数据驱动下也一样。
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4.应用分析工具所做出的预测并没有像软件销售商和咨询顾问宣称的那样令人信服。同时，在很多基于数据分析的优化项目中，在项目投产前往往有很好的预期，但是投产之后带来的短期实惠较少，项目投资收益少（沿着企业原本的价值链）导致公司资产收益率下降。
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5.要更好地使用数据所面临的最大障碍不是机器设备，而是人员。更准确地说，是人力资源。智能的数据分析需要聪明的脑力。企业内部经常不具备这种人力资源或者这些人的工作量已经饱和，只能高薪从外部聘请，这时就会遇到普遍存在的困难，即控制预算。
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总体而言，项目负责人和（或）财务预算人员如果想要推动项目进展，而项目本身需要应用大数据分析手段，那么他们最好还是马上做好与不断飞涨的预算做长期斗争的打算，预算飙升是很有可能发生的。短期内获得的分析结果是很有限的，可能远未达到预期，如果此时项目负责人想凭借这些分析结果将项目立项，这样的可能性微乎其微。企业首席执行官和董事们认为，企业战略规划的实施需要时间，企业在经历深刻的变革后，成为一个数据驱动下的市场竞争领先者——就像美国商业分析先驱托马斯·达文波特（Thomas Davenport）所说的“分析型竞争者”（Analytical Competitor）那样，至少需要5年的时间，也很有可能是10年。几乎没有首席执行官和董事们可以确定，到那时他们还是不是在担任现在的职务。与此同时，所有的有数字化发展战略的企业当然也都清楚，他们必须要做些什么。
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处于矛盾纠结中的企业目前面临的这种情况，在国际象棋中被称为“Lavieren”，即以守为攻战术。
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以守为攻战术
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在棋牌类游戏里有一种情况，在这种情况下采用“Lavieren”战术特别有用。参与游戏的人中，没人有稳操胜券的取胜之道。大家都采用与之周旋的招数，并给自己留出尽可能多的转圜空间。在这种情况下，“Lavieren”战术就有可能派上用场：如果对手犯了错误，进而失去了空间优势，那么就为对方提供了进攻“王”的机会。反过来说就是，防守是最好的进攻。自己并不主动做什么，而是以守为攻，等待并期待对手犯错，进而为自己赢得一个机遇。
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完全没接触过象棋的人，可能不能理解我们在说什么，不理解什么是企业所谓的数字化战略，那么请回忆一下那些无关紧要的中场传球。一个在本质上被动的、以守为攻的行为，会被机会主义行为或者会议上大肆宣扬大数据应用的行为所掩盖。
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以守为攻型企业典型的行为模式有：
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☆为特定用途购进多种分析与可视化工具，虽然从根本上来说这种行为是好的，但是这种行为不总是会起到好效果，结果导致大家对IT的印象变得更加支离破碎，并且产生了“工具过载”现象。伴随着“工具过载”而来的，是人们越来越高涨的失望情绪：“我们没有办法再控制我们的系统了，反倒淹没在了一片数据汪洋之中。”或者像一个在一家大型保险公司工作的运营主管所描述的那样：我们现在需要一个快速的解决方法，使我们的保险经纪们能够着手处理客户们的无索赔等级分类工作。因为缺少时间和钱，我们现在只能采用临时性的办法完成这项工作，这种行为在长期来看，使高效的数据应用更难实现了。
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☆逐项、不兼容地购买外部数据也会导致“工具过载”，“工具过载”使各项技术手段的融合变得更加困难。伴随着“工具过载”而来的，还有进一步的数据过载。
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☆将数字化创新工作交由企业自有的“创新加速器”来做。媒体对此种模式都抱以正面的宣传态度，而且从根本上看，支持年轻企业家追求科技化的未来，也确实是件好事情。我们也确实遇到过个别企业，他们将创新成果应用于企业经营并获得了成功，但是实事求是地讲，由“创新加速器”孵化出来的初创企业，获得创业成功的比例还是很低的。在没有核心领域背景背书的情况下，建立一个“创新加速器”，或者从狭义的角度来说，贸然去参与一家数字化初创企业的发展，这在某种程度上释放了一种错误的信号，就好像我们已经拥有一支规模很庞大的创新军团了。这种错觉会消磨人们在核心领域追求创新的动力。
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这听起来有些荒谬，但是对长期的数字化效益来说，却存在着极大的隐患，尤其是当以攻为守者凭借他们的机会主义获得了首次成功的时候，又或者当他们成为本职工作和部门工作的良好内部推动者的时候。因为上述情况加深了人们的印象，即多亏了有新的工具和诸多新的数据，才使得我们没有偏离正轨。此外，我们在加速器这个问题上还有很多“百搭牌”。因此，我们并不需要彻底地改变什么。消息从上层传达到基层，然后再反馈回来，这样就很好。