虽然企业普遍认识到数据的价值，并正在使用更先进的技术来捕获数据，但正如Gartner指出的那样，近97%的数据尚未被企业使用，并且超过87%的企业在业务领域已经成熟情报和数据分析。 学历低。 因此，如何利用数据构建自身的竞争优势使用数据分析决定战略的公司，成为现阶段企业面临的共同问题。 数据驱动企业已经成为企业发展的新路径和选择，但数据驱动发展不仅仅是简单地捕捉数据，更是要充分挖掘数据的价值。

基于以上背景，今天小易想和大家聊聊数据驱动的公司。

1.数据驱动的定义和概念

1. 数据驱动的定义

在数据时代的背景下，数据的价值逐渐体现在不同的行业应用中，不同的侧重点导致人们对数据驱动的理解存在差异。 例如，美国知名数据分析公司DZone认为，数据驱动技术依靠海量数据和智能分析来提升业务决策能力。 通过数据预测，企业可以拥有更强的数据洞察能力，从而为企业带来多重价值。 Brian Godsey博士在《数据就是未来》中指出，数据驱动是指通过信息技术收集海量数据，将数据组织形成信息，然后整合和提炼相关信息。 在数据的基础上，经过训练，形成自动化决策。 有学者认为，基于数据辅助的决策可以认为是数据驱动的初级阶段，基于数据的自动决策可以认为是数据驱动的高级阶段。 总结业界对数据驱动型企业的认识和认知，对于数据驱动型企业有以下几个方面的共识：

总的来说，数据驱动是利用新一代信息技术，通过自动化手段实时采集数据，通过高速网络传输，通过云数据中心存储，并通过行业专家进行建模和处理，从而可以预测未来趋势并推动决策。 让企业实现业务目标、成本和效率之间的平衡。

2. 数据驱动型企业的特点

(1) 使用组织范围的数据进行战略运营

成为数据驱动型企业需要一个适用于整个组织的全面、有凝聚力的数据战略。 这包括技术、自动化和人工智能 (AI) 的使用。 但它还包括文化、治理、网络安全、数据隐私、技能和其他组成部分。

许多企业和政府企业正在利用数据驱动的洞察来改善客户服务、降低运营费用、创建新的业务流并实现整体业务效率。 让组织的领导层和员工致力于数据驱动的方法是成功的关键。

（二）优化资源配置

制定数据驱动的战略是一回事，另一回事是另一回事。 有效执行计划是另一回事。 在这方面，拥有适当的资源并根据需要进行更新非常重要。

例如，组织需要有一个建立数据目录的流程； 数据清理和数据质量的程序和工具； 定义数据用例和用例使用的正确工具； 内部和外部用户有效且安全地访问数据； 支持用例的整体安全性； 卓越数据中心，支持复杂的数据请求。

（三）重视数据治理

数据治理是整体数据战略的另一个值得特别关注的组成部分。 治理包括数据安全、隐私、可靠性、完整性、准确性等方面。 这对于维护数据驱动的运营至关重要。

(4)建立广泛的数据思维模型

建立数据文化和思维方式是整体数据战略的一部分，有助于使数据驱动的战略成为现实。

（五）促进IT与业务的强强协同

数据驱动型企业往往在 IT 和业务领导者之间拥有良好的工作关系。 例如，当首席信息官与财务部门密切合作时，公司可以最大限度地发挥财务数据的价值。

2、数据驱动型企业详解

1.阿里巴巴数据驱动方法论解读

阿里巴巴认为数字驱动的方法是：

(一)规划阶段

首先，发现数据驱动价值，确定数据驱动方向。 其次，制定可实施的数据驱动蓝图。 第三，根据业务需求和能力的优先顺序进行路径规划。

（二）实施阶段

首先，从业务需求角度收集数据。 其次，整理收集到的数据，比如提供竞争条件、新老客户比例、各因素之间的关系等。 第三，根据整理的数据做出决策。 第四，依决策而行动。 如果发现没有达到目标，找出问题出在哪个环节，进行迭代优化。

(3)保护手段

第一，培养懂业务的数据分析人才。 通过业务问题观察数据或通过数据观察业务可以帮助您了解哪些数据对于实现目标有价值。 二是建立统一的数据平台。 统一不同部门的数据标准，使公司内部数据具有统一的接口和数据口径。 关联不同部门的数据，扩大对数据驱动场景的支持。 三是进行数据管理。 数据管理的目的主要是为了让数据能够准确、稳定地被数据驱动者使用。

2.数据驱动的价值和意义

(一)驱动决策

使用数据帮助做出决策，包括产品改进、运营优化、营销分析和业务决策。 通过数据，我们可以判断哪些渠道转化效果更好，哪些功能风格更受用户欢迎。 所谓数据驱动决策，就是利用数据来指导人们做出决策。 在互联网产品中，决策包括运营监控、产品改进和业务决策三个方面。 这就是我们常说的BI（商业智能），利用数据来支持决策。

(2)驱动产品智能化

所谓智能就是模型：有了一定的数据基础，在上面套上算法模型，然后将得到的数据结果反馈到产品中。 这样，产品本身就具有学习能力，可以不断迭代。 例如，个性化推荐收集大量的用户行为数据，在此基础上训练用户兴趣模型，然后向用户推荐信息，然后将用户使用数据反馈给模型。 精准广告也是类似的模式。 智能是一种学习能力，产品智能是现在流行的人工智能概念。

3. 数据驱动的公司建设策略

1、全面数字化，形成数据储备

全面数字化要求企业收集并存储企业生产经营中的所有数据，形成企业数据资产的概念。 例如，使用大量传感器来记录生产环境的温度、湿度、粉尘水平、振动强度、噪声强度等。 通过这些定量指标与产品质量的相关性分析，可以得到影响产品合格率和成品率的关键因素，进而进一步通过控制环境因素，可以显着提高产品的合格率。 这些改进都是基于公司有相应的数据。

易信ABI是易信华辰历时16年打造的一站式数据分析平台，技术自主可控。 它打通了从数据接入，到数据建模与处理，再到数据分析与挖掘的整个数据应用链路。 可以满足企业运营中各种复杂的分析需求，帮助企业实现高效的数字化转型，也可以帮助企业在数据驱动的过程中实现全面的数字化。

但在推动数据存储的过程中，需要正视整个数据化过程将伴随的内外部变化：技术/工具的演进、客户需求的升级等。因此，数据存储的优先级应根据核心需求确定，优先存储对公司最有价值、对用户最有价值的数据。

2.建立外部数据战略储备

外部数据对于市场拓展、竞品分析、人才招聘、用户画像和产品推荐等具有重要意义，网站、论坛、社交媒体和电商平台上聚集了大量有价值的公共数据。 因此，企业必须有意识地围绕业务目标开始构建自己的外部数据战略储备。 一方面，企业可以构建自己的自动化系统，具有收集、清洗、存储、索引等功能，围绕企业目标自动积累外部数据； 另一方面，企业可以通过与数据供应商合作来获取一些急需的数据。

3、整理数据资源，建立数据标准，形成管理规范

企业需要进行全面的数据调研，了解数据资源的整体情况，建立数据资源更新的流程和规范。 数据资源最基本的呈现方式是数据目录，但数据资源不仅仅是数据目录，还涉及到每个数据项的完整性、更新程度、有效性等描述。 企业掌握数据资源后，必须根据自身业务发展需要建立数据标准，使现有数据和未来所有新增数据都可以在同一个标​​准下统一管理，避免“信息系统越建越多”。未来数据将会丢失。” 越难融入”的困境。 还需要制定数据管理全流程标准，从源头把控，提高数据质量，对数据进行分级、分级管理。

在推进数据目录工作中，应根据业务需求的优先顺序逐步开展工作。 而在数据使用时，需要对数据的来源以及数据处理阶段的各个流程进行可信度和质量评分，以确保数据驱动场景中使用的数据是准确的。

4、搭建数据管理平台

首先，数据管理平台必须为企业量身定制一套数据组织和管理解决方案，特别是企业各部门之间数据的整合，以及如何对企业数据进行索引和关联。 其次，数据管理平台以业务为导向，先进的智能流数据处理系统必须为业务提供直接支撑。 最后，数据管理平台的建设必须量身定制，强调可扩展性。 不需要从一开始就投入大量资金，因为硬件成本也在快速下降。 只要架构设计得当，在需要时很容易扩展硬件。

数据管理平台的建设需要深入了解企业最重要的核心业务，通过具有巨大价值的示范应用来驱动数据管理平台的建设。 例如，对于零售企业来说，应该形成以消费者为中心的索引和画像体系，主要支撑精准广告、智能客服等核心业务。

例如，易信华辰为南山集团打造的物料主数据管理平台，应用了易信华辰的数据管理平台——睿智，完成了六大类主数据和物料主数据的建设使用数据分析决定战略的公司，并与供应链系统进行了对接。 （SCM）、销售系统（CRM）、流程审批系统（BPM）等系统。

5、增强海量数据深度分析能力

为了建立通过对具有多种异构、跨领域关联的海量数据进行深度分析和挖掘来获取价值的能力，需要两个主要能力。 首先，分析和处理非结构化数据的能力。 包括文本、音频、图像、视频、网络、轨迹等数据。 对于与企业自身业务密切相关的非结构化数据，需要专业的团队来挖掘价值，甚至转化为结构化数据。 第二，大数据下的机器学习能力。 我们能想象到的大多数数据驱动场景的本质都是通过预测来帮助决策，包括个性化推荐、精准营销、产线管控、精准广告等。

6.建立数据驱动的创新能力

企业通过智能终端、传感器网络、物流记录、网点记录、电商平台等获得的一手数据，很多都可以用来支持创新的跨部门应用。 抓住这些机会可以放大公司当前业务的价值，并带来持久而可观的效益。 因此，数据驱动的创新能力非常重要。

无论是谷歌2008年推出的流感预测产品，还是Prada旗舰店每件衣服上的RFID编码，数据都能为社会和企业带来商业模式的优化和业务自动化的突破。 具备实际数据分析能力的企业正在挖掘和利用数据资产，数据驱动正在成为企业发展的加速器。 未来，数据驱动发展将是企业数字化转型的必由之路，如何走是每个企业都应该思考的。

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