大數據不僅意味著巨量的數據，更指向數據分析和管理能力，還需具備實時數據分析水平。IBM（國際商業機器公司）2004年將PC業務出售給聯想公司，主營業務變成了軟件和服務（為客戶提供解決方案），并因此成長為全球企業咨詢業務的領軍者。值得一提的是，IBM這家企業實現“輕型化”轉型后，就已經在數據分析上嘗到甜頭，2014年這項業務就為其貢獻了170億美元的營收。
IBM商業價值研究院最近推出《IBM商業價值報告：大數據、云計算價值轉化》。這份報告匯集了IBM全球企業咨詢服務團隊和麻省理工學院等全球頂級名校專家的智力成果，梳理分析了全球各類行業企業應用大數據、云計算的實踐舉措，探討了改善大數據、云計算應用的思路，并就企業以數據為基礎構建核心競爭力、以云計算改變商業模式提出了切實可行的建議。
報告中，研究人員提出，當前的大數據活動與以前有所不同，關鍵特征就在于，其一，目前各類行業都在大量產生新型的、海量的實時數據，其中，傳感器數據、地理空間數據等非標準數據占了很大比重，企業獲得這些數據之后很難避免分析處置的困難；其二，即便是行業領先企業，也難以真正通過數據分析駕馭足夠多、足夠復雜的實時數據，以保證企業達到過去的業務處理速度。
書中第四章為企業適應大數據轉型，提高數據分析處理能力提出了建議。首先，要以客戶為中心，對現有業務、流程、內部部門職能等進行初始化。特別是傳統企業，要想構建起以客戶為中心的場景，促成業務流程之間、內部部門之間建立起密切的交互機制。其次，要制定整個的大數據藍圖，以銜接業務需求與IT實施路線圖。企業需要為此重新定義大數據，建立起數據可用性指標。接下來的三項建議是，從現有數據開始逐步提高數據處理的能力，增強內部團隊和個體成員的分析能力，基于可衡量的指標制定大數據投資回報分析計劃。
數據能力可以具體分為數據管理能力、數據理解能力、數據應用能力。管理數據需要企業建立起堅實的信息技術基礎，確保可以高效收集、容納各個來源的數據特別是前述的非標準數據，并完成初步的歸納、整合、分類。與之相匹配的能力還包括數據質量的判別能力。數據理解能力則意味著，企業需要掌握領先的分析技能和工具，嘗試建立起可視化分析、建模工具——這實際上是一個最為關鍵的數據刪繁就簡的過程，考慮到實時數據在數據總量中所占比重的不斷增加，企業還需要為此使用算法實現流程的自動化和優化。數據應用能力指的是在前兩項能力具備的基礎上，數據分析實現了良性運轉，轉化為企業的領導力、員工自覺和戰略資產。
這本書的第三章探討了如何在營銷業務環節應用數據分析，而在第五章中，分析人員就企業各項流程圍繞數據分析所應作出的改革調整提出了對應建議。第七、八章著眼于企業借助云計算，推動業務模式創新，提出了具體的路徑、方法。
