大數據轉型并不是萬能的，除非企業能成功應對轉型過程中的管理挑戰。以下五個方面在這一過程中尤為重要。
　　
　　領導力
　　
　　那些在大數據時代獲得成功的企業，并不是簡單地擁有更多或者更好的數據，而是因為他們的領導層懂得設計清晰的目標，知道自己定義的成功究竟是什么，并且找對了問題。大數據的力量并不會抹殺對遠見與人性化洞察的需求。相反，我們仍然需要這種領導者――他們能抓住某個絕好的機會、懂得如何開拓市場、用自己的創意提供那些相當新奇的產品和服務，并且巧舌如簧地勾勒出一幅激動人心的前景，說服下屬們激情澎湃地為此拼命工作，最終成功贏得顧客。未來十年獲得成功的企業，其領導者必然具備以上特質，與此同時推進了公司決策機制的轉型。
　　
　　人才力
　　
　　隨著數據越來越廉價，實現大數據應用的相關技術和人才也變得越來越昂貴。其中最緊迫的就是對數據科學家和相關專業人士的需求，因為需要他們處理海量的信息。統計學很重要，但是傳統的統計學課程幾乎不傳授如何運用大數據的技能。尤其需要的能力是將海量數據集清理并系統化，因為各種類型的數據很少是以規整的形態出現的。視覺化工具和技術的價值也將因此突顯。隨著數據科學家的涌現，新一代的電腦工程師必須能夠處理海量數據集。而設計數據試驗的技能，則會非常有助于彌補數據呈現的復雜關系與因果之間的鴻溝。除此之外，那些最優秀的數據科學家還需要掌握商業語言，幫助高管把公司面臨的挑戰變為大數據可以解決的形式。毫無疑問，這類人才炙手可熱，很難找到。
　　
　　技術力
　　
　　處理海量、高速率、多樣化的大數據工具，近年來獲得了長足的改進。整體而言，這些技術已經不再貴得離譜，而且大部分軟件都是開源的。Hadoop，這個目前最通用的平臺，就整合了實體硬件和開源軟件。它接收涌入的數據流并將其分配至很便宜的存儲盤，同時它也提供分析數據的工具。盡管如此，這些技術需要的一整套技能對大部分企業的IT
　　
　　部門來說都是全新的，他們需要努力將公司內外所有相關的數據都整合起來。只有技術遠遠不夠，但技術是整個大數據戰略中不可或缺的部分。
　　
　　決策力
　　
　　一家高效的公司通常把信息和相關的決策權統一在一起。而在大數據時代，信息的產生與流通，以及所需人才都不再是以往那樣了。精明的領導者會創造一種更靈活的組織形式，盡量避免“自主研發綜合征”，同時強化跨部門合作：收集信息的人要提供正確的數據給分析數據和理解問題的人，同時，他們要和掌握相關技術、能夠有效解決問題的人并肩工作。
　　
　　文化力
　　
　　大數據驅動的公司要問自己的第一個問題，不是“我們怎么想?”而應該是“我們知道什么?”這要求企業不能再跟著感覺走。很多企業還必須改掉一個壞習慣：名不副實的大數據驅動。我們發現很多這樣的企業，最常見的表現是，高管們明明還是按傳統方式做決定――以HiPPO，那些高薪人士的意見為主，卻拿出一份香艷的數據報告支撐自己的決定是多么英明。其實，那不過是分配下屬四處尋找的專為這個決定做辯護的一堆數字。
　　
　　毫無疑問，成功的路上荊棘密布。數據科學家不夠多;技術不只新，甚至新奇;把各種關聯當作因果關系，由數據得到誤導性的模式;文化轉型的挑戰更是艱巨，比如，對隱私的關切已經越來越突出。但是，大數據在技術和商業領域的卓越表現勢不可擋。
　　
　　證據一目了然：大數據驅動下的決策更高明。高管們要么擁抱這一現實，要么卷鋪蓋走人。在各個領域中，企業只有找到將數據科學與傳統技能完美結合的方式，才能打敗對手。我們不能說，所有的贏家都會將大數據用于其決策制定。但數據告訴我們，這樣確實勝算最大。