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情况有可能比空谈还要糟糕。为什么在过去几年，那么多打着大数据旗号的大项目以失败告终，令很多人失望？这是有原因的，就是我们所谓的数据分析机器还没有真正寻找到智慧之石。在这一点上，智能数据选择了折中的路线。
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智能数据的折中路线
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要为示范性项目在组织架构和流程上松绑。一座灯塔如果没有电、没有灯就不可能发光。一个项目也是同样的道理，如果没有必要的资源，那么从一开始就注定了失败。
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智能数据理论承认大型企业是需要组织构架和流程的，想要在一夜之间改变这点，既不现实也不值得期待。同时，高管层如果想提高企业的数据分析能力，那么他们就需要为数字化项目提供足够的施展空间。在实际操作中，这意味着要为示范性项目在组织架构和流程上松绑。一座灯塔如果没有电、没有灯就不可能发光。一个项目也是同样的道理，如果没有必要的资源，那么从一开始就注定了失败。
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企业高管信服并关注这一点的必要性，我们认为再怎样强调都不为过。事实上，企业高管层也有意愿去探索新的道路，只不过结果总是不理想。我们看过很多由高层推动的数字化项目，他们期待项目能够有一个好的结果，但往往被以下情况所耽误：
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☆一个行动缓慢、人手不足的营销团队，满足于完成基本任务；
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☆一个主要由“白领”组成的外勤队伍，对集中管理反应过度；
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☆一个缺乏灵活性的IT部门，负责运营老旧的客户关系管理系统。
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专业能力强、工作热情高的项目经理都有过这样的失意经历。但是最终他们往往能够获得全新的认识，由于企业中不同的股东对成本筹划的认知逻辑截然不同，他们很难具有统一的经营目标，此时客户往往被置于边缘地位。认识到这一点后，以后就能做得更好。
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数字化变革中的“四步走”
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第一步：引入智能数据循环流程，开始进行变革管理
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公司董事会或管理层必须建立一个清晰的认识，即通过利用数据分析，我们可以使业务发展得更好。数据分析本身并不是摇钱树，它只是整合了跨部门、复合化的团队，并保障这个团队拥有（本书第二部分提到的）智能数据流程顺利运行的时间和资源，为团队实行数据驱动下的市场营销提供手段。高管层中至少有一位成员需要参与到团队中，或者说，必须要有一位高管加入团队。
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在智能数据团队中大家都清楚，在数字化变革过程中，团队中是否有一个良好的变革管理，会影响团队中关键成员迈出变革的第一步。一些企业的内部具备变革的良好条件。在促进变革措施落地时，外部因素也很重要。简而言之就是，我们必须通过变革管理提前统一股东们的认识，尤其是对持怀疑态度的股东，不仅仅只是告知他们，而是要为进行试验流程奠定一个统一的思想基础。
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我们必须通过变革管理提前统一股东们的认识，尤其是对持怀疑态度的股东，不仅仅只是告知他们，而是要为进行试验流程奠定一个统一的思想基础。
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第二步：调整激励方案，以客户为中心
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智能数据之路的最终目标是实现以客户为中心。我们只有在激励方案中将客户置于核心位置，才能够在智能数据之路上取得进展。
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我们可以想象一下，在一个更加完善的市场和运营环境中，再没有佣金或者手续费的概念，而只有固定薪资概念。一名员工会尽自己所能地为客户提供咨询，因为他知晓这样做会提高客户的长效价值贡献，有利于企业的长期经营，而他自己也会从企业的长远发展中获利。
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在一套自学习系统真正显现其效果前，它其实需要逾越很多人性障碍。
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让我们从想象中回过神来。企业的激励方案应该着眼于客户长效价值的提高，而不是像现在一样关注短期营业额。一个员工如果能够提高客户的口袋份额，或者营销了售后服务产品，那么他就应该获得奖励。如果有哪位员工还是满足于向存量客户出售基础产品或耗材，那么对不起，他将无法获得额外奖励。
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换句话说，我们需要检验结果，这也符合数据驱动下的企业管理的内部逻辑。
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原则上，激励方案的设计，需要鼓励在数据分析方面的投入。有些人会质疑这样做的必要性。当数据分析切实为企业带来了增效，企业管理人员就会注意到，并且自然就会使用数据分析系统。从理论上看，这样说是有道理的，长期以来我们也是这样希望的。我们通过其后很多智能数据项目了解到，在一套自学习系统真正显现其效果前，它其实需要逾越很多人性障碍。正如所描述的那样，所谓智能数据流程，就是有规律性、有意识地去探寻新的事物，这些事物可能经过三次优化之后才会优于既存事物。想要获得机器的辅助，意味着要锲而不舍地探索，也意味着每一个员工必须放弃一部分的对机器的自由选择权。
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在情感层面上对此有抵制情绪是人性使然，只有通过坦诚有效的沟通才能解开心结。否则，对数据分析的抵制情绪最终会导致哪怕是最有希望的数据项目以失败告终，而此时，项目创造增值的效果还未得以显现。
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第三步：智能化地配置资源，培养人才
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