从农业经济到工业经济，出产要素阅历了由土地、劳动力向本钱、技能及办理等的演进。数字经济时代催生了以大数据为代表的新式出产要素，企业的运营办理离不开海量数据的支撑。相较于传统出产要素的有限增加和供应，数据具有可仿制、可同享、无限增加和供应的特性，能够经过衔接物理国际和数字国际，驱动企业向数字化转型晋级，然后完结持续增加和立异展开……进入2020年，在“新基建”、疫情等外部要素的催化下，很多职业遭到冲击，加快展开线上事务，数字化转型正对越来越多的职业而言变得重要且紧迫。

　　关于数据驱动型企业而言，具有数据是前提条件，数据能够是来自企业本身的运营办理，也能够来自外部的如政府数据、第三方数据等。面对各种不同类型的离线与实时、结构化与非结构化数据，企业需求进行集成、处理、剖析和可视化等作业，以运用在详细的事务场景傍边。一般而言，关于有必定规划和信息化根底企业，会引进大数据途径或数据中台等对数据进行一致的全生命周期办理，而针对特定场景的事务需求，则能够直接挑选愈加产品化的大数据运用。

　　以往，企业的运营办理多是流程驱动的，高度依靠经验主义。数据驱动型企业运用海量、多维度的数据树立起愈加全面的评价体系，无论是依据供需双方的精准匹配带来直接的事务立异增加，或是不断优化低效、问题环节以进步运营功率，都是在剧烈的商场竞争中坚持可持续展开的重要手法。企业的运营办理进程能够被划分为多个细分环节，数据驱动对每个环节带来不同程度的作用进步，其终究对企业的奉献将是十分可观的，这是数据对企业运营展开的重要意义地点。

　　数字技能的运用带来数据获取途径的多样化，从简略的文件数据库到杂乱的网络数据库、从联系数据库到非联系数据库，企业需求会聚来自不同途径的、不同安排结构和存储格局的数据。

　　一方面各类数据源实时发生很多数据，另一方面越来越多的事务能够对数据做出快速的反应，针对实时数据的收集和处理变得益发重要，但传统的数据处理流程针对离线数据，不能很好地处理时效性问题。

　　数据驱动往往需求事务部门和技能部门的高度合作。但实践中，技能部门驱动，会由于对事务场景的了解有限，构成落地运用不及预期；而事务部门驱动则会由于对技能考虑不周全，构成不断返工。

　　传统信息体系建设中各部门数据独立存储、独立保护，规范各异，相同的数据被赋予不同的界说，无论是物理性或逻辑性的数据孤岛，都阻止了在一致维度下对数据的剖析处理。

　　企业进行数字化转型，应当首要满意数据合规、安全管控的相关要求。当时的数据驱动高度依靠对个人数据信息的收集和运用，如未能树立有用的数据安全办理机制，将或许构成严峻的信息走漏。

　　面对这些问题，往往需求企业遵从数据发生、办理、剖析到运用的途径逐个处理：

　　引进各类办理信息体系，辅佐企业进行流程化办理。办理数字化指的是针对支撑企业正常工作的一系列活动的数字化，是数据驱动型企业生长的第一步。一般而言，草创期的企业由于职工数量有限、事务规划较小，能够不需求IT体系支撑的情况下，以高度灵敏、极端扁平化的方法进行办理。跟着企业的展开壮大，或多或少都需求引进办理信息体系来固化办理流程，典型的如ERP、SCM、CRM、OA等，针对不同的职业范畴，也有具有职业特点的运用体系。企业展开办理数字化能够有用躲避办理危险，经过流程化的方法进步办理功率、下降办理本钱，其终究成果会沉积很多与企业办理及流程相关的数据。

　　中心事务由线下转为线上，构成商业形式的数字化立异。事务数字化聚集与企业发生直接效益的产品和服务有关的数字化，沉积与企业中心事务环节相关的数据。一类是将中心事务由线下交给转为线上进行，如电商之于零售、在线教育之于传统线下教育；一类是关于无法在线上进行的中心事务，经过尽或许多的数据触点，树立其物理国际在数字国际的映射，构成的商业形式数字化立异，如关于制作业而言其出产环节有必要在线下完结，但运用传感器、RFID等技能收集工业数据，然后依据工业互联网途径的数字化模型对出产制作进程进行剖析、猜测和决议计划。关于互联网企业而言，其产品形状本就是高度依靠互联网的、线上化的，因此商业形式的数字化瓜熟蒂落，事务数字化与办理数字化经常是同期进行的，而很多的传统企业往往是先展开办理数字化，在数字化转型晋级的进程中，逐步探究中心事务的数字化结合点。

　　运用数据中台等方式整合、提纯数据，完结数据的财物化。当企业有必定的信息化根底，沉积了各式各样的数据，就会面对数据一致办理的问题。企业需求对以功能、流程为中心流入进来的数据，环绕事务和场景进行数据办理，完结从数据到可变现的数据财物的价值转化。其完结方式首要有数据仓库、数据湖、数据中台等，三类的侧重点各有不同。数据仓库首要处理前史的、结构化的数据，为满意后续的高档报表及数据剖析需求，用户以企业决议计划层为主；数据湖遵从以天然格局存储数据的理念，可处理一切类型的数据，多服务于数据开发者；数据中台可面向各类实时、离线及结构化、非结构化数据，为前台供给具有事务价值的逻辑概念。

　　由静态报表和可视化向动态、自主的新式商业智能演化。企业能够运用代码类东西或剖析类东西对数据进行发掘剖析和可视化出现。商业智能即为数据剖析而生，是调集了数据核算、数据展现、数据剖析和发掘、数据预警等的全体处理方案，其意图在于快速精确地供给报表等决议计划依据，然后协助企业做出合理的运营决议计划。在商业智能的展开初期，报表体系多依据ERP、CRM等事务体系进行规划，经过将数据套用进相应的模块，可完结周报、月报等固定报表的数据查询，但在呼应事务改变和实时动态剖析上无法供给有用支撑。跟着大数据、人工智能等技能的展开，新式商业智能比较曩昔更着重对事务的实时追寻和自主剖析，数据发掘逐步迈向多维度的决议计划智能阶段。

　　针对详细场景需求，可挑选轻量级、产品化的数字化东西。数据驱动的终究意图是环绕事务场景运用数据，然后为企业带来实践的效益增加。针对场景化的清晰需求，企业能够挑选愈加轻量级、产品化的数字化东西，敏捷地应对商场改变。详细而言，大数据运用依据聚集场景的不同，能够分为通用运用和职业运用。面向广告营销、用户行为剖析等范畴的通用运用首先落地，跟着数据驱动进一步向工业链条后端的出产、物流等范畴延伸，大数据运用逐步向金融、电信、医疗、工业、政务等职业浸透。SaaS形式具有在线交给、快速迭代、灵敏付费等优势，因此益发遭到数据驱动型企业的欢迎。为处理定制化才能缺乏的问题，SaaS厂商大多会向PaaS层延伸，以增强产品的可扩展性。

　　未来，跟着数据驱动与云、AI、物联网的协同展开，将进一步下降数据驱动的门槛，促进企业有用、高效运用数据。如，云核算能够下降大数据途径的杂乱性，简化运维，灵敏、可扩展的支撑数据发掘与剖析需求；物联网技能是海量设备实时交互，处理企业有用处理和运用这些数据的难题；人工智能算法则将繁琐耗时的数据准备作业交由机器完结……这些技能的交融运用将大幅进步数据驱动的效能，协助企业在数据驱动展开的道路上更进一步。