实现按需或持续实时分析的关键在于减少将数据传输到 数据仓库 并执行查询。要实现这一目标需要五个关键组件，每个组件都以一个良性循环的方式共同运作：
数据文化： 重视、实践和鼓励使用数据来提高业务运营、合规性和决策绩效的人们的集体行为和信念
数据素养： 理解和传达数据和见解的能力。
数据质量： 准确、及时且适合用于运营、合规和决策的数据
工具和技术： 设备、系统应用程序、服务和其他配置项，旨在高效存储、移动和处理数据
数据治理： “决策权和问责框架的规范，以确保在数据和 加纳手机号码数据 分析的评估、创建、使用和控制方面采取适当的行为。”（）
此周期中每一步的成功都取决于组织对前几步的承诺。健康的数据文化有助于提高数据素养，提高数据素养可带来卓越的数据质量，而对数据质量的关注自然会促使组织投资于正确的工具和技术以确保质量。最终，只有良好的数据治理才能维持这一系统，这会激励健康的数据文化可持续发展。
不遵循这一模型几乎肯定会导致组织的分析抱负失败，这就是为什么 预测 只有 的数据分析解决方案能够为采用它们的公司带来满意的业务成果。
同样地，其他 行业研究 发现 的分析项目从未投入生产。这是因为，虽然实施分析计划有很多选择，但成功取决于创造一种鼓励和支持“公民分析师”的文化，并为他们提供工具和知识，以最大限度地发挥他们的经验和成果。
与任何数字化转型工作一样，制定和实现目标需要对成功有远见，并制定实现目标的路线图。在人员、流程、政策和技术方面进行明智的投资（尤其是能够减少摩擦和克服数据延迟传统障碍的技术）对于实现运行实时分析程序的理想是必不可少的。