实施数据货币化战略的组织应将一些关键的初始步骤纳入其计划中，以便开发创造收入的数据产品和分析服务。

通过数据获利的组织不断增加数据产品，分析服务和其他以数据为中心的产品，因为组织希望将其不断增长的数据库存转化为可操作的信息和创收的公司资产。

数据不会自己产生价值，企业的IT、数据管理和分析团队需要采用一些数据货币化战略，以便利用数据获利。以下是可能考虑的计划中的一些关键的待办事项：

设置合适的和可扩展的数据处理架构。数据货币化战略通常涉及大量数据，并且需要一些重要的处理能力，在许多情况下由Hadoop，Spark和其他大数据技术提供。Webtrends公司使用160节点的Spark系统将用户活动数据从网站和移动设备流入Hadoop集群，然后根据信息运行机器学习算法，以便企业客户可以个性化网页。WebTrends首席技术官Peter Crossley在2016年的一次采访中说：“这些数据可以实时地、无缝地通过我们的系统。否则，数据对于公司的部分客户没什么用，因此不太可能盈利。”

聘用具有高级分析技能的数据科学家。如果涉及大数据，你将需要一些数据科学家或其他熟练的数据分析师来有效地获利，这些分析师是构建，测试和运行分析算法和预测模型的人员，这些模型将作为分析服务的一部分提供洞察力，或者为用户提供数据产品。数据工程师也可以帮助数据科学家将数据集合在一起进行分析。但是，寻找合适的专业人员并不容易。根据2016年8月对370名IT和商业专业人士的调查，数据科学家缺乏所需的专业知识仍然是大数据分析工作中最大的障碍。

准备数据以获利成功。数据产品必须满足不同客户的多样化分析需求，因此采用一种“一刀切”的方法来构建其中的数据可能会降低用户满意度并降低数据的业务价值。Nielsen公司首席技术官James Powell建议，底层数据模型需要一些外部用户的灵活性，这可能需要在组织中建立新的模型思维。

嵌入可用和准确的分析功能。数据获利是否成功取决于它对于付费客户来说是否有用。这意味着需要提供正确的数据，这些数据可能来自内部和外部；数据还需要是干净和一致的，就像进入数据仓库或Hadoop系统供内部使用一样。而内置的分析工具必须易于使用并产生准确的结果。对于商业智能应用程序，来自不同供应商的嵌入式BI工具是平滑路径的潜在选择。对于更高级的分析使用，分析模型必须进行测试或训练，以确保它们提供有效的结果，然后持续更新以保持其最新并与客户相关。

创建业务流程以支持数据获利。实现货币化数据取决于实际销售是否有利可图，这可能需要新的定价模型和销售流程。State Street公司执行副总裁兼全球交易所数据和分析平台主管Ivan Matviak说：“我们低估了销售这些产品的难度。 作为MIT小组讨论的一部分，公司必须培训其销售团队销售数据即服务平台，风险分析服务和其他新产品，以获得利润。”

并非所有的公司都有实现数据货币化的必要性。但对于适合的组织，实施数据货币化战略几乎可以将数据转化为更大的价值。