原则 1：从原有的业务与技术中开始着手

想要转型成以数据为本的公司，首先一定得先确认业务目标，接着便能规划战略蓝图，运用新的数据来源，达成你所设定的目标。数据成熟度(data maturity)与技术两者双管齐下的起点，将决定未来整趟旅程的行进过程。Hunter 表示："若能适当的部署业务与技术，就可以堪屎系统性地开展业务流程与商业模式，并且明辨哪些质化元素能被量化元素取代。"

原则 2：从相互连结的物联网中建造数据景观

"物联网"的实现近在咫尺，而且已经产生(而且会持续产生)史无前例的巨大数据。"存活超过 20 年的企业，近来不断设法制定企业数据策略，因为他们里头有数不清的数据市集(data marts)和数据孤岛(data silos)"Hunter 说。尽管公司组织努力解决数据孤岛的问题，但是宛如瀑布般倾泻而下的数据，只会一再造出新的孤岛，除非你的环境已经准备好应付那些海量数据，毕竟现在数据量产生的速度，远超 20 年前我们所习惯的步调。不过幸好，大数据热潮孕育了许多可以协助大企业管理笨重数据负担的新技术，因此能否好好善用那些新技术，把数据转化成真正的业务需求，是企业在形塑数据景观时不可或缺的原则。

原则 3：建立数据科学与分析的文化

想靠"数据"发威，光有技术不够，还得建立一个理解数据、而且懂得利用数据的文化，两者缺一不可，文化甚至更加重要。"对我们来说，(懂数据)不再只是副产品，而是重要的资产，你要培养(这是一种资产)的心态，你要知道，数据有可能帮你重整业务流程或挖掘出新的收入来源。"因此，数据科学不该只是几个人的职责，必须灌输到整间企业的全体成员身上，让所有的决策都变得更明智。

原则 4：从小做起，不断迭代

我们可以预期使用者对于资讯与数据洞见的需求会愈来愈多，这表示他们要能随时随地获取这些资讯。这不是一件容易的事情，但是企业可以先从"小事"做起，找到一个可以从数据中直接受益的业务目标，接着反覆改善(iterate)，让团队不断汲取经验，最终能以数据洞悉、解决业务问题，"这个过程可以持续复制、重复消耗，"Hunter 强调，Capgemini 针对技术、人才与分析的投资，总是能被客户一再使用。

原则 5：用数据科学丈量数据科学的成败

要让数据当个称职的主角，你得采用数据科学的方法来判断数据科学是否成功，这不是什麽跳针的玩笑话。随着你的企业从数据洞见取得的营收愈来愈多，你得要能辨析数据政策是否产生重要的改变，要发展一套尺度用衡量成败。"我们怎麽丈量成功或失败?(洞察)就是我们最重视也最关键的 KPI。"

原则 6：数据的安全与隐私至高无上

只靠直觉行事很糟，但未经筛选、从良莠不齐或不可靠的数据中采集作为决策考量，更糟。倘若你无法处理数据安全以及尊重隐私，将会导致企业暴露在险境之中。"维护数据资产的安全与隐私，是最基本的要务，我们总是尽己所能管理数据。"Hunter 强调，无论数据产生的速度多快，都不能轻忽契约或有违反法律的情事。

原则 7：赋予成员洞察"作用点"的力量

唯有公司内部的成员面对数据洞见时能够迅速产生反应，数据才有价值。这些洞见在"作用点(point of action)"上必须有所区隔，比方说，如果现阶段的目标是优化购物车，反应够快的人就会想到可以在交易完结之前，提供消费者某些推荐商品。Hunter 以机械操作员来比喻，就是要让他们能够预测钻头何时可能会损坏。建立数据为本的心态，而且懂得因事制宜，方能抢在事情发生之前预做准备。