什么是数据驱动型决策？

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数据驱动型决策 (DDDM) 是指基于可靠数据而非直觉或仅凭观察做出的决策。近年来，随着商业技术的飞速发展，数据驱动型决策已成为许多行业（包括医学、交通运输和设备制造等重要领域）的一个非常基础的方面。

数据驱动型决策，有时也称为数据驱动型决策管理或数据导向型决策，是一种进行数据驱动型判断的技术。数据驱动型决策的概念认为，决策应该从说明其预期效力和可能结果的关键数据集推断出来。企业通常使用各种企业工具来收集这些信息，并以支持其决策的方式呈现这些信息。这与商业历史上人类常常根据观察或经验猜测做出决策的方式形成鲜明对比，直到新的复杂技术出现。

决策支持软件现在可以帮助确定特定产品在市场上的表现、客户对某个短语的看法或企业资源的投资方向。

因此，对数据驱动型决策工具的需求激增。根据TechTarget报道，麻省理工学院数字商业中心的研究表明，使用数据驱动型决策的组织平均生产力提高4%，利润提高6%。为了满足这种日益增长的需求，公司开发了自助式数据分析工具；其理论是，自助式产品能够实现更公平的数据收集和共享。

换句话说，如果没有自助服务工具，只有熟练的数据科学家才能处理数据并生成支持决策的数据；而有了自助服务型决策支持工具，高管和其他非IT部门人员就可以自己进行分析，并提供由相关数据支持的决策。

企业如何制定数据驱动型战略？

要制定数据驱动型战略，首先要确定想要实现的目标，然后寻找跟踪目标是否实现的方法。然后检查这些衡量指标，确保数据的准确性和信号的精确性。一旦确定这些条件得到满足，就可以开始分析和得出结论。

在制定数据驱动型战略时，确保所有需要数据来做出决策的人都能访问数据至关重要。但是，在组织内部，可能会出现阻碍知识轻松传播的信息孤岛。

数据经常被锁在一个系统中，或由拒绝共享数据的团队控制，这限制了整个组织做出决策和前进的能力。

在当今的环境中，囤积信息是不被赞成的。然而，许多人将数据与权力联系起来，他们认为被视为数据来源将有助于他们实现目标或在职业生涯中取得进步。事实证明，情况已不再如此。如果被认为是数据囤积者，大多数公司都会迅速纠正你。个人、团队、部门和公司都会受到影响。数据提供了竞争优势，但在存在竞争的情况下，数据可能不会自由流动。

数据驱动型决策的重要性是什么？

企业可以使用数据驱动型决策来生成实时洞察和预测，从而提高绩效。然后，他们可以测试各种策略的有效性，并为长期增长做出明智的商业决策。

有很多理由说明为什么使用数据进行决策应该成为每个现代公司文化的前沿，我们将介绍其中最重要的几个。

**持续的组织扩张**——在决策中，数据最重要的一点是保持一致性和持续增长。通过数据驱动型决策，企业可以根据各种功能、流程和部门活动，锁定关键见解。

一个接一个地持续执行数据决策，将使你能够建立可行的基准，从而实现持续发展和增长，这是在当今残酷的数字世界中长期成功的关键要素。

**创新与知识**——数据驱动的商业决策成就或毁掉企业。这展示了在线数据可视化在决策中的价值。

麻省理工学院斯隆管理学院的安德鲁·麦卡菲和埃里克·布林约尔松在《华尔街日报》的一篇文章中指出，他们与麻省理工学院数字商业中心合作进行了一项研究。这项研究的结果表明，主要依靠数据的公司生产力提高了4%，收入提高了6%。

采用协作决策策略的组织，比采用其他不太明显的技术的公司更可能将信息视为宝贵的资产。如果你将数字洞察视为真正的优势，你还会培养数据驱动的学习文化——一个商业生态系统，在这个生态系统中，每个人都利用信息的力量来学习更多知识，同时尽其所能地工作。

**新的商业机会**——数据驱动型决策导致发现新的和有趣的商业机会。深入挖掘可访问的可视化数据，将为你提供公司主要活动的全景视角，使你能够做出一系列合理的决策，从而增强公司的商业进步。

有了深入的洞察力来改善你的判断，你将发现增强你进步、结识新的专业人士和发展创意的机会，这些创意将为你提供显著的竞争优势。

**改进的沟通**——使用数据驱动型决策方法将帮助你成为更好的领导者，这将传播到整个组织。

无论你谈论的是数据驱动的财务、数据驱动的销售策略，还是任何其他形式的洞察力驱动的计划，使用引人注目的 KPI 和可视化效果都将全面改进沟通。由于作为一个统一的数据驱动单元运作，你的每个部门都将获得轻松交换见解和合作制定关键计划的能力，使你作为一家公司变得更聪明（更有利可图）。

**无与伦比的适应性**——最后但同样重要的是，数据驱动型决策的最大优势之一是它使你的公司能够高度适应。

通过采用数字数据，你可以随着时间的推移建立和发展你的帝国，从而使你的公司更加多才多艺。为了跟上你周围不断变化的场景，你必须使用数据来做出更明智和强大的数据驱动的商业决策。

数据驱动型决策工具可以帮助你掌握影响你内部运营以及整个行业的发展趋势和模式。

如果你能够更深入地了解这些趋势或模式，你将能够做出明智的判断，这将使你始终保持竞争力、相关性和盈利能力。

数据驱动型战略的缺点是什么？

数据驱动型方法既不简单也不便宜。数据驱动型决策需要大量投资，但回报是指数级的。数据驱动程度越高，投资回报率就越大。

还必须在个性化和侵犯客户隐私之间取得精确的平衡。你必须非常小心地应用你的流程，以免客户感觉他们的数据隐私受到侵犯。除了客户的隐私选择之外，还有许多规则控制你可以收集和保留关于个人的哪些数据，所有这些都必须牢记在心，这既费时又费钱。