在过去的15年里，具有开创精神的球队经理人将科学方法引入团队建设，成绩斐然：奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩针对价值被低估球员的团队建设分析法被《纽约时报》畅销书所记录，其传奇经历还被拍成电影《点球成金》；休斯敦火箭队的数据专家达里尔·莫里引发了NBA的三分球革命；西奥·爱泼斯坦率领波士顿红袜队和芝加哥小熊队问鼎阔别多年的职业棒球世界大赛桂冠。
除了赛场内，数据分析还渗透到体育组织的商业化发展过程中，协助管理者高效运作，同时推动门票购买数量、赞助费和商品收入的增长。
其他行业的管理者能够从体育界的数据革命中得到哪些启示？尽管经验不一而足，但最有价值的创新莫过于将数据分析融入企业的其他部门。当然，人们可能更愿意一开始只是将数据分析作为一个单独的公司职能引入，这样就可以自由创新。虽然这样做一开始会比较轻松，但最终会削弱数据分析的有效性，因为数据分析需要应用于整个组织决策才能体现其真正价值。更好的做法是从一开始就进行整合，哪怕面临数据分析怀疑论者的阻力。
企业管理者如何才能有效地将数据分析整合到组织当中？本文探讨了三种在体育界取得成功的整合策略：协作分析、建立共同语言、部署无障碍技术。
协作分析 数据分析只是有助于决策的信息源之一，它需要与定性评估、自我报告调查以及其他数据源结合起来，一同呈现给关键利益相关方。例如，人力资源专员可以汇总各种与招聘决定有关的定性和定量数据；市场营销团队在考虑进行新的品牌推广时，可以将各种与消费者行为、品牌认知有关的数据流考虑在内；非营利性组织为了寻找更多捐款来源，可以将传统指标与其他预测分析进行比对。引入数据分析的最终目的是为了改进而非取代原先的决策过程。
建立共同语言 数据分析有其自身的语言，它可能会让外行不知所云或者干脆望而却步。因此，企业常常陷入沟通瓶颈，数据分析的潜在优势也因此得不到充分重视。就像全球化公司致力于推动跨文化交流，甚至将英文指定为官方语言一样。要想大力推广数据分析，管理者必须建立并强化一种共同语言。这并不意味着所有员工都应该学习如何使用统计计算的编程语言，而是说他们应该对数据的采集、分析和使用有一个基本的了解。
例如，供应链优化需要进行海量的数据分析，通常只有分析师和管理者才能完全理解。如果其他部门的主管、一线工人和人力资源专员也能掌握通过数据分析降低运营成本的基本原理，企业便可以设计并实施更好的解决方案。
部署无障碍技术 技术是所有数据分析的基础。对于在数据分析上刚起步的企业而言，有大量的数据管理、数据分析和数据可视化技术可供选择。这些技术必须结合起来，并让企业的终端用户使用起来得心应手。
企业在部署多种技术时，需要考虑自己的业务需求、新技术可能产生的影响、技术的灵活性与扩展性，以及对客户需求的顺应等。
一旦公司开始部署数据分析技术，请不要忽视培训的重要性。使用数据分析技术的难易程度，将决定其是否能与企业有效整合。如果所有的关键利益相关方能够轻松地将数据分析工具融入日常工作，并期待用数据说话，数据分析项目的成功率会极大地提高。否则，失败是必然的。