对于企业来说，通过激活数据去驱动业务发展，打造商业与技术的闭环， 利用数据分析获得可执行的业务洞察，将帮助他们改善客户体验，改进产品和服务，推动业务发展，保持竞争力。高速发展的商业世界，拥有对行业的强大洞察是必不可少的能力。而在数据时代，能够对数据进行高效管理并能够快速进行数据分析的企业才能获得优势。
互联网+浪潮催生出越来越多的新行业，新制造、新零售、新金融等等。在互联网+新引擎的拉动下，传统行业的升级迭代已经进入到加速期，在未来将创造巨大的增量市场。
根据 IDC研究报告，到2020年，数字化转型支持的总体行业增加值占到中国GDP的20%左右，达到2.8万亿美元。中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2017)》的数据显示，2020 年传统行业的数字化改造将为中国带来超过40 万亿的总市场规模。
事实上，无论是新产业的迅猛发展还是传统产业的后起直追，数据都已成为制胜之匙。
对于企业来说，通过激活数据去驱动业务发展，打造商业与技术的闭环，利用数据分析获得可执行的业务洞察，将帮助他们改善客户体验，改进产品和服务，推动业务发展，保持竞争力。
技术进行议程设置
让技术来设置议程，企业要问自己这样几个问题，我拥有怎样的技术?怎样服务于我的业务?我还可以怎么样进行技术升级来达到商业目标?
随着数据分析的进展，从报表式的1.0时代，到可以处理非结构数据的2.0时代再到结构化数据和非结构化数据整合的3.0时代，对IT提出了更高的要求。
数据分析技术不仅仅是一个商业的辅助工具：它能够指导业务正确部署，它是实现更好、更快的业务决策的主要推动因素。例如在零售业，利用预测分析模型，零售商可以获取在不同场景下的客户流量、库存供应水平等实时数据，获得最新的销售概况，并在不停机状态中作出决策，这将有助于销售量的最大化并避免因供应链断裂而产生的问题。
金融服务不断数字化，也急需全新的业务模式。金融行业的交易处理和结算环节要始终围绕效率，成本和系统运营可靠性，这些都需要技术先行。尤其在互联网金融行业当中，如果没有技术保证的话，业务是无法开展的，这也就是为什么现在大家已经把金融科技行业等同于技术行业，包括云计算、大数据、人工智能、区块链等技术。
在高速发展的商业世界，拥有对行业的强大洞察是必不可少的能力。而在数据时代，能够对数据进行高效管理并能够快速进行数据分析的企业才能获得优势。英特尔一直致力于为企业用户提供最高效，便捷，安全的数字技术，通过软硬件全面解决方案，帮助企业在商业世界获取有用的数据，进而抢得先机。
商业需求为主导
IT技术在数据时代必然重要，然而明确的商业需求才能推动技术的部署，因为分析的数据最终要与业务形成闭环，才能让数据“活”起来。
在企业数据分析技术的支持下，可获得海量的场景案例，优化解决方案。更因为如此，企业要从一开始就明确商业需求，这样才能使技术团队找到前进的方向，并选定正确的技术组合，让决策更快，让商业运转更敏捷。
新交通行业的滴滴，Uber，他们嗅到了私家车增长，出租车不足而有大量出行需求的商机，在大数据平台，通过算法和实时分析，迅速匹配出行方案，满足用户需求，最终推动商业目标的实现。
像这样的企业，要实现商业目标，必须依赖于强大的IT基础设施和数据分析技术。当然，数据分析技术始终要服务于商业需求和目标，例如在早晚高峰如何平衡用车需求和用户体验，通过有效的具体的技术部署去解决，这时的企业领导者需要清楚，数据分析技术应如何提供帮助，以及在何处提供帮助，而不是期待技术团队来猜测业务发展的优先级。
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