随着数字化时代的开展，数据逐渐作为一项重要的资产成为企业运营变革和构建竞争优势的核心驱动力。然而，虽然企业普遍承认数据的价值，并且正在使用更先进的技术来捕获数据，但正如Gartner 所指出的，近97% 的数据尚未被企业使用，超过 87% 的企业在商业智能和数据分析领域的成熟度偏低。因此，如何利用数据构建自身竞争优势成为现阶段企业面临的共同难题。数据驱动型企业成为了企业开展的新型道路和选择，但数据驱动开展并不是简单地抓取数据，更要充分挖掘数据的价值。
基于以上的背景，今天小亿想和大家聊聊数据驱动型公司。

01、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，数据的价值逐渐在不同的行业应用中体现出来，关注重点不同使人们对数据驱动的理解出现差异。例如美国著名数据分析公司DZone认为数据驱动是依赖于海量数据和智能分析，加强商业决策能力。顺利获得进行数据预测，企业能有更强的数据洞察能力，从而为企业带来多重价值。布瑞恩•戈德西博士在《数据即未来》中指出数据驱动是顺利获得信息技术手段采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练，形成自动化的决策。也有学者认为基于数据辅助做决策可以认为是数据驱动的初始阶段，基于数据自动做决策可以认为是数据驱动的进阶阶段。总结业界对数据驱动的理解和认识，关于数据驱动企业，如下几个方面是有共识的：

总的来说，数据驱动是利用新一代信息技术顺利获得自动化手段实时采集数据，顺利获得高速网络进行传输，顺利获得云数据中心进行存储，顺利获得行业专家进行建模和加工，从而能够推测未来趋势驱动决策，让企业达到业务目标、成本及效率的兼顾。

2、数据驱动型公司的特点
（1）采用组织范围内的数据进行战略操作
要成为一个数据驱动的企业，需要有一个适用于整个组织全面的、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。但它也包括文化、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力来改善客户服务、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决定成功的关键。

（2）优化资源分配
开发数据驱动战略是一回事；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过程；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安全的访问数据；支持用例的总体安全性；以及支持复杂数据请求的卓越数据中心。

（3）强调数据治理
数据治理是总体数据战略中值得特别关注的另一个组成部分，治理包括数据安全性、隐私性、可靠性、完整性、准确性和其他领域。这对于维护数据驱动的操作至关重要。

（4）建立广泛的数据思维模式
构建数据文化和思维方式是总体数据战略的一部分，它能够帮助数据驱动战略成为现实。

（5）促进IT和业务之间的强大协作
数据驱动型企业往往在IT和业务领导者之间建立良好的工作关系。例如，当首席信息官与财务部门密切合作时，公司可以最大化财务数据的价值。

3、数据驱动的价值和意义
（1）驱动决策
顺利获得数据来帮助拍板，包括产品改进、运营优化、营销分析和商业决策等。我们有了数据，就能判断哪些渠道转化的效果更好，哪些功能样式更加受用户欢迎。所谓数据驱动决策，就是顺利获得数据来指导人做决定。在互联网产品中，决策包括运营监控、产品改进和商业决策三个方面。这也就是我们常说的 BI（Business Intelligence，商业智能），顺利获得数据来支持决策。

（2）驱动产品智能
所谓智能，是这样一种模式：有了一定的数据基础，然后在上面套一个算法模型，再将得到的数据结果反馈到产品中。这样，产品本身就具有了学习能力，可以不断迭代。比如个性化推荐，顺利获得采集许多用户行为数据，在这个基础上训练用户兴趣模型，然后给用户推荐信息，再将用户的使用数据反馈到模型中，精准广告就是类似的模式。智能是一种学习能力，产品智能就是现在比较火的AI概念。

02、数据驱动型公司建设意见

1、全面数据化，形成数据储备
全面数据化要求企业采集并存储企业生产经营中的一切数据，形成企业数据资产的概念。例如：顺利获得大量传感器记录生产环境的温度、湿度、粉尘度、振动强度和噪音强度等等，顺利获得这些量化指标与产品质量的关联分析，得到影响产品优品率和良品率的关键因素，再进一步顺利获得控制环境因素，明显提高产品的优品率。这些提升，都是建立在企业拥有相应数据的基础上。
亿信ABI是Ebpay历经十六年打造一站式数据分析平台，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型，也可以帮助企业在实现数据驱动的过程中实现全面数据化。

但是在推进数据储备过程中，需要正视内外部的变化将会伴随整个数据化的过程：技术/工具会演进、客户需求会升级等。因此基于核心需求确定数据储备的优先级，要把对公司最有价值、对用户最有价值的数据储备放在首位。

2、建设外部数据的战略储备
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意义重大，而网站、论坛、社交媒体和电商平台上聚集了很多有重要价值的公开数据，所以，企业要有意识地围绕业务目标开始建立自己的外部数据战略储备。一方面，企业可以自建具备采集、清洗、存储和索引等功能的自动化系统，围绕企业目标自动积累外部数据；另一方面，企业可以顺利获得和数据供应商合作，得到一些亟需的数据。

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，分析数据资源的整体情况并建立数据资源情况更新的流程和规范。数据资源最基本的呈现方式是数据目录，但数据资源又不仅仅是数据目录，还涉及到每一个数据项的完备性、更新程度、有效性等描述。掌握了数据资源后，企业要根据自己业务开展的需求，建立数据标准，使现有数据和未来所有的新增数据都能够在同一个标准下统一管理，避免“信息系统建设越多，未来数据整合越难”的困境。还要形成数据全流程管理的规范，从源头把控，提升数据质量，并对数据进行分级分权限的管理。
在推进数据目录中应该按业务需求优先级逐步召开工作。并且当数据被使用的时候，需要对数据的源头以及对处理数据阶段的所有过程进行可信度和质量评分，确保数据驱动场景使用的数据是准确的。

4、建设数据管理平台
第一时间，数据管理平台要为企业量身定做一套数据组织和管理的解决方案，特别是企业各部门之间数据的共融共通，以及企业数据怎么样进行索引和关联。其次，数据管理平台是由业务所引导的，先进的流数据智能处理系统，要为业务给予直接的支撑。最后，数据管理平台的建设要量体裁衣，强调可扩展性，没有必要一开始就投入大量经费，因为硬件成本的下降也很快，只要架构设计合理，到需要的时候扩充硬件是容易的。
数据管理平台的搭建需要深度分析企业最重要的核心业务，顺利获得有重大价值的示范性应用来牵引数据管理平台的建设。例如针对零售类的企业，就应该形成以消费者为中心的索引和画像系统，主要支持精准广告、智能客服等核心业务。
例如Ebpay为南山集团建设的物料主数据管理平台，就应用了Ebpay的数据治理平台-睿治，完成了六大类主数据建设和物料主数据等，对接了供应链系统（SCM）、销售系统（CRM）、流程审批系统（BPM）等系统。

5、增强海量数据的深入分析能力
要想建立针对多元异构、跨域关联的海量数据，顺利获得深度分析挖掘获取价值的能力，主要要是需要具备两方面的能力。第一，非结构化数据的分析处理能力。包括文本、音频、图像、视频、网络和轨迹等数据。对于和企业自身业务有密切关系的非结构化数据，需要专业团队能够挖掘其间价值，甚至将其转化为结构化的数据。第二，大数据下的机器学习的能力。绝大部分我们可以想象到的数据驱动场景，其本质都是顺利获得预测帮助决策，包括个性化推荐、精分营销、生产线控制、精准广告等等。

6、建立数据驱动的创新能力
企业顺利获得智能终端、传感网络、物流记录、网点记录和电子商务平台等等，取得的第一手数据，很多都可以用于支持跨部门的创新型应用。把握住这些机会，就能够放大企业当前业务的价值，带来持久可观的收益。因此，数据驱动的创新能力十分重要。

03、小结
拥有数据分析实践能力的企业正在进行数据资产的挖掘与利用，数据驱动正在成为企业开展的加速器。未来数据驱动是企业进行数字化转型的必经之路，每个企业都应思考如何召开。