2013年，世界朝著數字時代又進了一步。這是一個變化的新紀元，對社會經濟的影響將比工業革命大2~3倍。世界數據總量的90%左右是在過去兩年里創造出來的。到2020年，儲存數據數量將比2010年大50倍。許多權威人士認為這一數據大爆炸堪比新型石油，甚至是一種全新的資產類別。

　　數據的豐沛受近乎無處不在的互聯網的刺激。到2020年，智能電話將把其他20億~30億人聯系起來，數十億機械傳感器監控著從拖拉機到飛機引擎的一切東西，而計算能力的進一步突破將帶來數據儲存和分析的大量增加。

　　在這樣的環境下，數據管理和分析的順暢性將是成功組織的關鍵。2011年，麻省理工學院（MIT）的布萊恩約爾弗森（Erick Brynjolfsson）及其同事發表了一項研究，他們發現使用數據驅動決策的公司生產率比不使用數據決策的公司高5%~6%。

　　來自新的數據和分析大雜燴的破壞效應在公共和私人部門蔓延著。視頻流媒體網站Netflix利用其用戶搜索、觀賞、暫停和評論的龐大數據庫推出了專門面向互聯網設計的連續劇《紙牌屋》（House of Cards）。該連續劇請來了熱門導演大衛·芬奇（David Fincher）、熱門演員凱文·史派西（Keven Spacey），劇名則借用了一個英國流行秀——它們在Netflix流行度評分中均名列前茅。

　　在其他行業，數據驅動的決策在產品開發、市場營銷和客戶互動等方面也在迅速成為標準，作為直覺和經驗的補充（有時甚至是取代）。數據驅動的決策還被用于改良供應鏈、改進工作安排和優化生產過程。

　　更大程度的破壞可能發生在跨行業領域，獲得專有數據的特權正在重新決定競爭戰線。擁有深厚數據集的公司日益擁有駕馭傳統主業之外的市場的能力——領先者已在抓住機會。在中國電子商務公司阿里巴巴，中小型網商也可以申請信用。阿里巴巴利用交易數據發放貸款，為32萬家公司提供了運營資本（超過160億美元），到目前為止，其效率遠遠超過普通銀行。

　　政府也意識到數據分析可以改變其全球地位。比如，新加坡制定了一個十年藍圖，核心是發展包括數據分析在內的強大的信息和通信業。最近當局實施了一項公開數據計劃，讓人們可以輕松獲得大量政府數據。

　　但是，盡管許多組織意識到了數據分析的重要性，但以多大的熱情擁抱這一潮流則大相徑庭。早期的接受者如亞馬遜和樂購很快就建立起了必要的人才儲備和經驗，如今正致力于分析對組織的影響最大化（即探索破壞性機會）。但更多的組織仍處于小規模試驗和聘用首批數據科學家階段。

　　好消息是許多公司將能夠加快變化的節奏。人才是一個振奮人心的領域，挖掘數據分析的潛力需要深厚的先進技術儲備，毫無疑問，長于數據管理和高級分析的員工供不應求，新出現的“譯員”（translator，即疏通IT和數據、分析和商業決策關系的人才）群體亦然。

　　“譯員”對于跨越諸多業務功能的復雜轉化過程至關重要。大學正在迅速做出調整以滿足膨脹的需求，許多大學開設了結合分析與商業的跨學科項目。

　　技術的快速進步也使實現分析的影響變得更加容易。對許多公司來說，最大的挑戰是將來自統計模型的洞見轉化為日常經營活動的實際變化。位居一線的個體缺少將洞見與行動聯系起來的直觀工具，但數據可視化方面的進步、應用研發周期的加快以及技術的穩步消費化正在改變局面，給管理者帶來個性化的易于理解的方案。

　　比如最近被孟山都公司收購的氣候公司（Climate Corporation）擁有30多年的天氣數據、60年的農作物產量數據、兆兆字節計的土壤類型信息數據。該公司利用歷史信息儲備和先進的算法，通過直觀的門戶網站為農民提供收費建議。

　　各組織紛紛尋求機會創新、提振收入、提高生產率，而領導團隊也必須作出調整。定義新的數據驅動戰略、管理海量信息新儲量、找出新模式、跨功能管理以及圍繞新任務激勵組織需要新的管理能力。

　　企業一直在有組織地創新。1961年，加州電子元件制造商Ampex第一次正式使用“首席財務官”一詞。如今，這一職位已經無處不在。

　　在數字時代取得領先可能需要諸如首席數字官、首席分析官或首席數據官之類的新角色，盡管目前已經采取這一做法的公司相對較少。在未來，一個組織的整體成功需要有一位領導者負責這些功能，并且他必須是值得信賴的高層管理團隊成員。

　　很少有領導者能夠在全新領域構筑管理基礎的同時組建結合各種前所未知類型能力的團隊。戰略選擇面臨著同樣新鮮的領域，好比大眾傳媒開啟了市場營銷的新時代，或全球化要求組織足跡的徹底變化。

　　在2014年及以后，CEO和董事會需要決定新的當務之急，明智地進行投資，并準備好支持實驗。在大破壞無可避免的時代，在警惕風險的同時時刻準備著迅速果斷地采取行動的人將能獲得巨大的潛在好處。