Ein an den geschäftlichen Anforderungen ausgerichteter Ansatz zur Definition einer Daten- und Analytics-Architektur ist stets erfolgreicher darin, die benötigten Geschäftsfähigkeiten eines Unternehmens zu ermöglichen, als ein rein technologiegesteuerter Ansatz. Es gibt zahlreiche Beispiele für Unternehmen, die trotz erstklassiger Tools und Technologien gescheitert sind, weil sie ausschließlich einer technologiegetriebenen Logik gefolgt sind. Um eine tragfähige Strategie für die unternehmensweite Data‑ und Analytics‑Technologie und ‑Architektur zu entwickeln, ist ein strukturiertes Vorgehen unerlässlich. Dieses Vorgehen beginnt damit, die unterschiedlichen nichtfunktionalen Anforderungen der Fachbereiche über Geschäftsbereiche, Funktionen, Regionen und Hierarchieebenen hinweg zu verstehen und zu analysieren. Auf dieser Grundlage lassen sich geeignete Architekturvarianten identifizieren, die am besten passende Option auswählen und die Tools und Technologien bestimmen, die diese Architektur optimal unterstützen.