对于企业而言，数据驱动大都体现在两个方面，一是数据驱动决策，二是数据驱动产品。
经济心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）在《思考，快与慢》一书中写到，每个人在面临抉择的时候都难以避免的面临幸存者偏差、赌徒心理、确认偏差等因素的影响，从而做出一些“显而易见”的错误选择。
丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）2002年诺贝尔经济学奖得主
以数据驱动能让企业做出更正确的商业决策。数据是客观的，数据分析结果也往往是直观的，数据驱动决策使企业决策者除了“拍脑门决定”之外，多了一条有迹可循的道路可以选择。
而正是因为“有迹可循”，数据驱动决策让企业在决策过程中省去了大量“公说公有理婆说婆有理”的不确定讨论，不止让决策更加精准还大大提高了决策效率，从而使企业获得更高的商业敏捷性。
此外，在数据驱动下，无论是对企业原有产品、业务的迭代，还是对新产品、新业务的设计，亦或是一些产品的智能化实现过程，都将变得更加有理可依。
以产品迭代为例，《精益创业》一书认为错误的迭代流程大多是：产品经理通过一些调研甚至是纯粹的“灵光一闪”得出一个点子，然后就交给开发去实现，研发出来之后看一下效果怎么样再去做下一步。这往往会让产品出现各种各样的问题，而无论是产品经理还是研发人员却都不知道问题出在哪里。
数据驱动型的企业，在产品迭代流程中无论是发现需求还是研发完成之后，都会进行大量的数据收集和分析，并基于数据分析的结论进行下一步的动作，这无疑使产品迭代的“良品率”上了一个很大的台阶。
总而言之，数据驱动型企业通过将数据用起来，不止让自身在正确的道路上发展前进，还能够加快自己前行的步伐。
数据驱动为企业带来巨大的发展动能，让越来越多的企业确立了构建数据驱动型企业的目标。但在着手实干时，很多企业却又不得要领，不知道该从何处着手打造自身的数据驱动文化。
其实，若要将企业进化为数据驱动型企业，除开人力因素，无非是从两个方向入手发力：流程与技术。
建立统一的标准数据采集、使用和分析流程，也是构建数据驱动型企业过程中不可轻视的一环。Nature Research在2020年进行的一项研究中，70个不同的神经影像专家小组通过查看相同的MRI数据集来验证9个假设，因为在研究过程中每个团队都采用了与他人不同的自有的工作流程，结果这些专家小组虽然使用了同样的数据得出的结论却大相径庭。
如果不能在企业内部将数据流程标准化，不同团队和部门之间尽管掌握着同样的数据，却因为数据流程的差异而得到不同的数据分析结果。进而让企业在决策时陷入左右为难的困境，再次回到需要“拍脑袋决策”的情况之中，无法通过数据得到一个方向明确的指引和帮助。
凭借统一的数据流程实现数据驱动企业发展，Netflix就是一个很好的例子。Netflix在早期的DVD租赁业务中，就确立了覆盖全美的统一数据使用分析流程。通过自建统一的客户信息数据库与接入外部电影信息数据库，Netflix可以准确的控制每一盘电影录像带的合理库存与投放区域，并且实现了跨区域的待租赁影片资源及时精确调配。
在数据的驱动下，Netflix数以百万计的电影录像带如臂使指，周转率与利用率极高，发挥出了巨大的价值，让Netflix在发展的快车道上一路狂飙。
后来，网络技术的发展使大规模流视频成为可能，Netflix一方面通过极具竞争力的价格提供庞大的线上视频资源库，承接传统的广播和有线电视网络服务，另一方面Netflix不断完善自身的用户数据库与电影信息数据库，并不断提高影片推荐引擎的分析能力及效率，以数据驱动自身的企业数字化进程加速。
以数据为驱动让Netflix顺利的进入流媒体服务领域，将为客户传递视频内容的过程从DVD光盘中解放出来完全转移至线上，从而使Netflix 获得了海量的客户观影偏好数据，进一步提升了Netflix为用户提供精准服务的能力，推动其业务营收持续上升，直至登上千亿美金的王座。
适合的数据平台能够帮助企业克服构建数据驱动型企业时所面临的诸多障碍。以数据云平台为例，其企业数字化落地实施流程中包括的路径规划、需求分析、方案设计、方案实现、方案支持与迭代等环节，均起到了为打造数据驱动型企业保驾护航的作用。
路径规划阶段中，企业首先需要确立数字化愿景与整体目标，梳理业务场景、数字化现状，并构建数字化实施团队，最终交付现状调研报告与数字化转型路线图，达到确立企业数字化转型路径这一目的同时，也实现了企业内部数据采集、使用和分析流程的统一。
需求分析阶段的主要目标，是将路径规划阶段制定的整体目标拆解到具体业务场景中，以制定更加具体的数字化实施排期方案。为此，企业需要首先对应用场景进行定义与分析，并对数字化需求进行分析，从而进行初步的系统演示，使分析业务能够更加契合企业自身的实际需要。
方案设计阶段中，企业经由对数字化转型方案中的各个系统、模块与组件的技术实现方式进行设计。在随后的方案实施阶段，按照方案设计阶段输出的交付物，通过实际的编码、实施，将设计方案进行落地交付。将企业的数据使用行为规范化、标准化。
最后通过持续的方案支持与迭代，数字化转型方案得以保持长久的生命力，让其产生更加持久的业务价值。为此，企业需要与数字化厂商配合，对现有方案进行培训与推广，对已完成的数字化转型项目的业务价值进行复盘，对数字化技术方案进行持续迭代，对潜在业务场景进行持续探索，使数据的驱动力渗透到企业的每一个细胞之中。
俗话说“基础不牢，地动山摇”，向数据驱动型企业转型在大数据时代已成为了几乎每家企业都不得不为的头等大事，而选择满足企业数据要求的技术进行企业数字化实施落地则是构建数据驱动型企业诸多环节中的根本与重中之重。
云原生数仓的成熟、数据云平台的出现，恰是为公司搭建统一数据平台构建数据驱动型企业提供了可靠且易行的方案，使企业获得了发展的澎湃之力，能够更容易的在正确的道路上加速奔跑。
偶 数 科 技
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