企業如何將巨量資料煉成金，並成為「數據驅動型組織」，是現今許多企業的關鍵課題。富比士曾指出，成為資料驅動型組織可以讓企業平均增加20%的收入，同時減少30%的成本。Amazon Web Services（AWS）提出針對數據驅動型企業的四大建議與最佳實踐，並分享如何整合大數據與機器學習，推動企業數位化。
四大建議：
第一、 塑造數據驅動型企業文化：
企業想要爲數據所驅動，建立文化是第一步。
團隊應該用數據事實取代片面感覺，做出數據驅動的決策。而文化的養成仰賴於四個關鍵要素，包含高階主管的參與、透過數據賦能團隊做出行動、以數據為核心的決策習慣，及將數據整合到日常工作中。
第二、設計以敏捷為目標的企業組織架構：
組織架構的設計應以敏捷出發，而非控制或限制組織的作業。
AWS認爲企業首先應該幫助各個資料使用方建立資料市集，並串聯「發布資料」和「找尋資料」的架構，然後定義和劃分團隊不同的權責。敏捷的組織需層層建構權力下放，而下放的程度取決於個人和團隊的技能成熟度、業務複雜度，以及所需的領域知識和技術更新的速度。
第三、長遠思考，建構良好機制：
企業應該具備長遠的思考能力，奠定數據驅動型企業的機制。
這些機制包括堅持正確的衡量標準、合理的治理規則，與優良的資料品質。衡量標準能帶領企業重新思索有意義的指標，治理規則能為員工和團隊賦能而非一味限制。而好的資料品質才能帶來更好的決策結果。
第四、融合大數據與機器學習，注重有效執行：
當完成前三項轉型布局，企業就需要「統一的資料底座」打破資料與技能孤島，實現大數據與機器學習的資料共享等在雲端中，統一的流程安排，讓機器學習由實驗轉為實踐，為企業提供生產級別的資料能力，也讓企業的資料分析更加智慧，為業務帶來更多價值。
整合大數據與機器學習，助力企業規劃數據驅動藍圖
在執行層面，AWS建議企業需透過在雲端中建構統一的資料治理底座，整合機器學習及大數據的開發平台，提升兩者的高效融合，同時減少重複建構的工作以減低成本，最終達到數據驅動轉型目標。目前，全球有數十萬客戶正藉助AWS大數據及機器學習的服務來開展業務創新。台灣電信業領導業者中華電信就運用AWS上述的策略方針，成功建構起一套完整的資料治理框架，重塑公司內部資料治理的策略。透過數據驅動的決策藍圖，改善内部作業流程、進行企業決策、進而創造更精準的客戶價值。
中華電信股份有限公司數據發展處協理闕仁斌表示：「我們已驗證AWS的資料治理框架G@S（Governance@Scale）可落實於中華電信企業內，未來搭配AWS完整的顧問諮詢服務、中華電信於企業內部實務運作及資料價值創造的寶貴經驗，可帶給客戶一套可延續運作、持續發展的資料治理機制與方法，協助客戶瞭解公司在資料治理各面向的成熟度及進一步優化的方向，以作為資料治理長期規劃的基礎。」