根据一份新的报告，将数据置于其愿景和战略中心的组织比非数据组织具有竞争优势，采用数据智能的组织中有58%的组织比非数据智能组织更有可能超过收入目标.. 据Forrester Consulting and Data Intelligence Company Collibra的报告《数据智能管理的商业影响》(The Business Impact of Data Intelligent Management)称，今年1月，对900多位全球商业分析师进行了调查，了解他们如何利用数据来推动决策和实现关键业务目标。 报告称，84%的人表示，将数据放在关键业务决策和战略的中心非常重要，43%的人表示，他们的组织没有经常使用数据来指导业务决策。 数据智能组织被定义为那些有能力连接正确的数据、洞察力和算法的组织，这样人们就可以驱动业务价值。

根据报告，这些组织在提高客户信任方面实现了8%的优势，在创造收入方面实现了81%的优势，在更好地遵守法规和要求方面实现了173%的巨大优势。 SEE：如何为大数据项目做好准备：一项成功战略的6个关键要素(Tech Republic)没有数据管理战略，分析师通常会把时间花在那些剥夺了他们进行分析和提供价值的能力的任务上。 Collibra说，对于数据成熟程度较低的组织来说，这是一个令人震惊的问题，他们不太可能说自己的数据管理策略对最佳业务决策做出了积极贡献。

这些由洞察力驱动的决策也产生了更成功的结果，使数据智能组织在实现其关键业务目标方面具有竞争优势。 报告指出，这些组织“能够实现他们的最高业务优先事项，受访者报告说，这些优先事项是节省成本、增加收入和改善客户体验。” “数据智能组织也看到了数据管理的七个支柱的优势：发现、访问、理解、协作、共享、信任和执行。” 该报告还发现，COVID-19大流行说明了在经济不确定时期，风险缓解战略可能与增长目标同样重要，如果不是更重要的话。报告说：“在这方面，数据智能组织也显示，它们更擅长处理隐私和风险暴露、简化组织和操作层次结构、遵守法规和要求以及提高客户信任等关键领域。 报告说，数据智能组织比不太成熟的同行更有可能说他们的数据管理策略支持业务目标。 尽管各组织对有效数据管理的重要性达成了广泛的一致意见，但它们在如何有效地实现这一愿景方面存在着广泛的分歧。 例如，近一半的组织未能始终或甚至例行地将数据置于其业务决策的核心。 调查发现，澳大利亚受访者最有可能经常或总是利用数据进行决策（66%)，其次是北美(62%)和欧洲(52%）。 报告称，数据领先要求企业成功地驾驭数据管理的七个支柱，毫不奇怪，更成熟的组织在每一个方面都享有显著优势。 根据报告，七个支柱是发现、访问、理解、协作、共享、信任和执行。 调查报告称，受访者还对Forrester说：“他们渴望能够简化企业定位、信任和合作过程的工具。” 10个答复者中有6个以上报告说，使其易于搜索分析、自动化数据访问、增强协作能力以及管理数据质量和访问的软件将大大有助于他们进行数据分析和产生见解的能力。 Collibra的联合创始人兼首席执行官Felix Van de Maele在一份声明中说：“要在数据方面发挥领导作用，公司需要改进他们如何发现、组织、协作和执行数据。 “公司还必须优化数据分析师如何花费时间，并利用数据管理技术自动化死记硬背的任务。 通过让分析师腾出更多时间用于增值任务，组织可以减少洞察时间，加快可信的业务成果。