For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.为了有效地进行分析演变，组织需要一种方法来传达和加强分析文化。实现伟大的分析文化的方法有很多，但所有伟大的分析文化都有一些共同的元素。 最好的组织将分析知识传播到整个企业，重视分析以支持决策制定，并构建允许许多（或所有）员工将分析作为工作一部分的基础设施。
如今，很难不阅读报纸、杂志或在线文章，也很难不遇到许多作为解决组织面临的棘手问题的技术流行语：数据湖、深度学习、机器学习、人工智能 (AI)、工业 4.0 ， 仅举几个。
但缺乏技术很少成为问题。 组织常常在问题上投入多层技术并期待结果，或者更糟的是，将技术放在适当的位置，然后寻找要解决的问题。 在最近的文章, SAS 执行副总裁、首席运营官兼首席技术官 Oliver Schabenberger 谈到了不断发展的人员、不断发展的流程和寻找机会的重要性，而不是仅仅关注不断发展的技术。
为了使这种演变有效发生，组织需要一种方法来传达和加强分析文化。 他们还需要授权工具来确保分析得到广泛使用。 为什么？ 解决问题的大脑越多越好。 使用分析和交流结果的人越多，组织的决策和知识就越强大。
如果您的行业或组织具有高水平的流程和产品创新，那么您对分析的需求会更高，以便在当今的市场中保持竞争力。
Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.数据本身也在发生变化。 它是非结构化的，以图像、声音、函数甚至视频的形式存在。问题在不断变化，数据量从未像现在这样大。 组织试图解决的问题类型庞大而复杂。 数据很深，可能包含数百万（或数十亿）条记录。 有些问题很宽（数千列）。 数据本身也在发生变化。 它是非结构化的（例如，来自调查的自由文本），以图像、声音、函数甚至视频的形式存在。
幸运的是，虽然数据的挑战从未像现在这样大，但也有机会用软件来应对这些挑战。 计算机使从多个角度进行发现和分析成为可能。 软件可以使复杂的分析技术曾经只供组织中的少数统计人员使用，现在可供许多应用从业者使用；软件可以让更多的大脑去解决问题。
但解决问题并不是组织中软件需求的终结。 最后一个关键因素是有效的沟通。 为了与分析进行有效沟通，您需要以实时格式显示结果。 例如，即时执行“假设”分析。 这在决策者之间建立了对分析结果的信任。 随着越来越多的全球劳动力，统计可视化也可以超越语言障碍。 报告的标准化导致对问题而不是数据的讨论。
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