引言
在数字化时代，数据的价值犹如工业化时代的煤炭和石油，是数字经济持续发展的燃料。“数据驱动”这一概念也随着大数据的兴起而被人们所关注并持续应用。不同于过去的流程驱动，数据驱动使得企业能够利用海量、多维度的数据建立起更加全面的评估体系，从而能够更加准确地洞悉市场情形、发现业务问题、辅助决策、提升效率。是企业在竞争市场中保持可持续发展的重要手段。McKinsey Global Institute 的一项调查报告称，数据驱动的广泛使用极大地推动了企业绩效。
什么是数据驱动？
MBA 智库百科中对数据驱动的定义是这样的：数据驱动，是通过移动互联网或其他相关软件为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和拟合形成自动计划的决策模型。
简单来说，就是以数据为中心依据进行决策和行动。数据驱动的方式多种多样，对于很多企业来说，也许没有一家公司宣布他们是数据驱动的，但实际上也在无意识地通过某一些数据来驱动企业管理方式的改善，并且每一个决定都基于已有数据。
数据驱动能做什么？
数据驱动的场景多种多样，大致上可分为驱动决策、驱动产品智能两个方面。
驱动决策比较典型的例子就是 A/B 测试，即先根据业务情况提出问题和假设，然后利用数据做 A/B 测试，并根据最终的反馈数据结果来辅助决策。再有就是根据现有“事件”的数据，利用数据进行模拟建模，从而找出流程安排、资源调度管理、产品开发方向等的最优决策。
数据驱动产品智能，我们熟悉的场景有“产品推荐”、“猜你喜欢”等。就是搜集用户的互动数据，并将这些数据打上标签，给用户做画像，从而在不同的场景中给用户推送不同的内容，实现个性化的内容展现。
如何打造数据驱动型企业？
数据越来越重要，如何利用好数据也成为了所有企业都关心的问题。大多数组织都开始投入资源来收集、存储、保护和分析其数据。希望能使用数据来寻找对业务的新理解，这些理解可以改进决策、增强业务运营和提升客户参与度。
但是，我们在打造数据驱动的文化时，往往也会面临着许多问题与挑战。例如作为组织，我们的数据策略是什么？数字化时代，企业需要具备哪些能力？人们是否了解哪些数据可用，又是否可以信任这些数据？传统的数据治理框架是否可用，如何根据自身情况制定个性化的数据治理体系？
大咖共话数据驱动
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