從生産要素特征的角度來看，數據是信息記錄的載體。相較其他生産要素，其特殊性在于可複制性，同一套數據的價值可随着使用場景、具體用途以及使用主體的變化呈現巨大的差異。而要發揮規模效應，則需要在保障數據生産、沉澱、流通等各環節循環暢通的基礎上，讓數據不止停留在數據層面。

創略科技認為借助新型數字化技術和外部運營服務，基于人工智能讓算力和算法提煉數據信息用于指導和調節各生産要素搭配的構成以全面增長競争力，在當前數字化浪潮的裹挾下已成為企業的必選項。不得不承認，數據會在企業競争中扮演愈發重要的角色，尤其是在數據源豐富、特征明顯的情況下。

一、遞進的數據洞察，落地數據價值

對企業而言，消費者需求的快速轉移變化帶來的是業務理解量級的增長。尤其是在激烈競争的市場中，企業各部門不僅需要理解當下業務的變化，适應當下業務快速的變化，更為重要的是如何在這種快節奏中做出契合業務增長路徑的正确決策，大幅降低不确定性，這無一不挑戰着企業的韌性靈活度與運營能力。

企業内部不同層級的決策會面臨不同來源的信息、數據，并在此基礎上做出符合企業的決策。縱觀數字化技術的創新及落地引發的變革，數字化轉型意味着企業直連消費者，與其的互動關系、連接方式、融合邊界都發生了巨大的變化，如何以一種更為确定性的方式或者說度量模型理解業務、理解消費者尤為重要。與此同時，在業務戰略、企業文化、資源投入、基礎條件的共同主導下，企業能夠在多大程度上啟動數據驅動的管理洞察與決策變革則影響了轉型的效果與成果，對數據洞察的前瞻預判則極大影響了企業對數字化痛點的把握與關鍵路徑的選擇。

立足于數字化時代“以客戶為中心”的理念與模式，數據驅動的管理洞察與決策變革一般包含三個層次：

一 滿足全域消費者運營所需的數字化技術，賦能于一線信息共享的數字平台

二 驅動組織層面敏捷洞察、高效決策的“可視化”信息與分析數據

三 重塑以客戶為中心的企業管理洞察與決策鍊路，延伸至産品制造、創新服務環節

企業圍繞數字技術的管理洞察，其實質都是利用數字化技術驅動信息的提煉、流轉、加工及應用的進化。從以上三個層面出發，鍛造企業運營體系，真正實現基于用戶而非僅基于技術驅動的數字化轉型，其中數據則充當了明确的度量單位。

數據本身不産生價值，企業要讓數據發揮價值，通過在實際業務問題中運用大數據分析及AI算法模型制定、落地當前問題的最優解，不斷叠代、保持最優狀态，才能産生真正的業務價值。

企業達成管理洞察需要關注解決的先決難點：在于如何收集正确的數據？針對此，不同企業面臨的挑戰并不盡相同，例如：

• 具備深厚數字化經驗的企業在考慮如何将實時數據的收集與應用融入日常業務流程
• 數字化基礎夯實的企業則可能在調整、校正正确數據的收集方式與範圍
• 數字化基礎較為薄弱的企業則還困于如何搭建CDP實現統一标準的數據集
• 還未開始的企業則在思考如何彎道超車，一步到位

企業除了關注數據收集，還要保持對數據有效洞察與應用的敏銳性，基于企業業務場景的數據洞察與創新才是創造價值的關鍵。據此，企業在收集的前置階段就需在組織内部明确數據鍊中最具前景價值的數據範圍，此部分數據的定義與收集涉及企業戰略、數字化目标等多類要素，取決于企業對業務、組織以及資源的認知程度，對業務數據的理解将是企業數據洞察與應用的第一步。

二、深度理解用戶，精細化業務管理

如果說不同的數據具備不同的價值，那同樣的數據，如何洞察及應用是其價值發揮效用的關鍵所在。面對打破空間、渠道、時間限制的全域運營，針對消費者個人的需求與體驗做出快捷反應，是當下企業嘗試全域數字化經營的關鍵路徑之一。

盡管不同的企業數字化起點、路徑、以及投入資源存在差異，但一般說來，數據洞察主要涉及三大類：

洞察用戶：着眼于用戶，以數據為基石的360°用戶畫像與人群标簽，是認識、吸引、培育、留存用戶的基礎。

洞察場景：聚焦業務洞察，分為描述類與應用類，主要描述業務發生的過程、統計業務結果、應用于活動效果分析等，是與用戶持續産生連接的關鍵環節。

洞察趨勢：發現企業問題，把握發展及創新機會，是對數據的高級提煉與決策，屬于數據價值最大化的重要步驟。

在這一步，組織内化的運營變革與數據的洞察應用同等重要，讓一線員工基于CDP存儲及實時數據獲得對業務有價值的洞見、改變過往決策方式、做出快捷的反應是企業業務運營中貫徹數據驅動洞察與決策思維的可行性方案。最重要的是，要讓一線員工理解變革，積極變革，就需要在設計參與時期，引入一線業務部門員工的加入。同時，可借助内外部數字化專家銜接數據語言與業務語言，讓數字化平台落地，驅動數據洞察與決策的組織應用。

當然，這亦需要企業基于組織層面将高效決策的“可視化”信息與分析數據下放至一線員工，賦能一線業務人員以最快捷的方式理解公司戰略、跟進公司戰略的執行，增強敏捷性。而數據作為一種共同語境下的業務闡釋語言，對流程上、體系上的敏捷性有着至關重要的作用。此時還可以借助自動化、智能化的數字化工具CDP、MA等，将數據洞察程序及結果以模型算法的形式固定于數字化平台中，增強數據的可用性、易用性，并保持動态更叠。

單方面或者單層次的洞察可能隻應用于單個業務場景和單條業務線，對企業整體的戰略來講還略顯淺薄，不足以産生根本性的價值。但伴随着大量數據積累、沉澱與洞察應用，多角度、多層級的數據洞察交叉與融合将具備對企業戰略制定、落地的應用價值，驅動企業全方位的升級與增長創新。

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