企業的資料量正以指數型的速度成長，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。有鑑於此，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。
針對如何成爲數據驅動型企業，AWS提出四大建議：
- ：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。
- ：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。
- ：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。
- ：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。
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。AWS爲客戶提供可快速建構資料湖及各類專門用於資料跨部門共享的服務及功能，此外，透過Amazon Lake Formation幫助客戶進行資料資產的共享和治理；AWS也提供可靈活擴展，針對複雜資料處理和加工的服務，例如可支援多種開源框架大數據平台的Amazon Athena，讓客戶快速處理複雜的資料加工和完成機器學習的建模及準備。針對機器學習，AWS也提供給客戶深度整合全托管的機器學習平台Amazon SageMaker，讓開發人員在高度整合的環境中自主進行智慧分析。
AWS還不斷提供更加智慧的技術和服務，例如在2021年年度大會re:Invent上，推出多項無伺服器的分析服務，例如Amazon Redshift、Amazon MSK，與Amazon EMR，幫助企業快速啟動資料分析專案。而前不久推出的機器學習服務Amazon CodeWhisperer，則可根據開發人員的自然語言整合開發環境（IDE）中的代碼生成建議，幫助提高開發人員的工作效率。AWS還擁有資料實驗室、機器學習解決方案實驗室、大數據和機器學習專業服務等客製化服務，從基礎能力建構到最新的產業知識分享，幫助客戶將「數據驅動轉型」從構想到全面落地，重塑創新引擎。