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隨著創新週期縮短以及激烈競爭與全球化帶來的挑戰紛湧而至後，以分析為主的數位轉型已成為所有企業倚賴的專業來源，而且數位轉型將帶來豐富契機，開發策略計畫來管理數據資產則可帶來長期成功。
據Analytics Insight報導，HCL副總Anand Birje表示，過去4~5年，企業被迫投入研究分析、大數據與數位轉型，是因為擔心自己被競爭對手超前。對企業而言，為了維持價值為止的客戶關係，企業被期待應該賺取薄利以及在獲利與產品創新中取得平衡。
有別於僅提升或支援傳統作法，數位轉型階段重視利用軟體與電腦化技術推出新種類的創新。被譽為第四次工業革命的工業4.0重視彌補實體與數位領域差距的重要性，諸如雲端運算、虛實系統、物聯網(IoT)、認知運算都可用來打造智慧工廠。
企業必須先掌握一個可明確指出目標的商業價值鏈，之後再去打造其大數據與分析能力。由於研發、產品、工程、供應鏈、製造與生產衍生的數據不斷增加，統整性審視業務可從ERP、SCADA與CRM等不同系統抓出數據的重要性，因此有助於企業的決策規畫。
除了企業擁有的大數據外，雲端的IoT數據也會讓數據組大量增加，因此，必須佈署有效率的大數據分析解決方案來管理數據組並產生遠見。任何種類的商業流程的變數與結果，都可利用預測分析工具加以連結，例如產線變慢，可歸咎是供應商元件有設計瑕疵造成的結果。
多數重要商業流程都是高時效性，而大數據提供提升企業效能的即時決策機會。重造商業架構與任何改變一樣，也代表會改變員工工作方法、責任改變、通報責任以及整體企業文化改變。因此，人資部門必須照顧到參與訓練與支援人員。