近年來,，“數(shù)據(jù)驅(qū)動”這個術語已經(jīng)被廣泛使用,，很多人談論要成為一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織,。我認為退一步講，認識到不是所有的事情都適合數(shù)據(jù)驅(qū)動是很重要的,。當整個數(shù)據(jù)到價值鏈可以通過數(shù)據(jù)流和計算機處理來實現(xiàn)時,，數(shù)據(jù)驅(qū)動就可以很好地工作。但我們在商業(yè)中做的許多事情不能完全交給技術,。它們需要人類的參與和判斷,。這些事情我認為是數(shù)據(jù)信息的而不是數(shù)據(jù)驅(qū)動的。

    一 數(shù)據(jù)價值鏈

    數(shù)據(jù)分析的最終目的是創(chuàng)造價值——多賺,、少花,、降低風險、留住好客戶,、獲得新客戶,、招聘和留住有技能的員工、提高質(zhì)量,、適應變化等,。在商業(yè)中創(chuàng)造價值的方法有很多。為了讓分析聯(lián)系起來,，我們需要理解并實現(xiàn)數(shù)據(jù)到價值鏈,。

    從分析和數(shù)據(jù)科學的角度來看，數(shù)據(jù)到價值鏈描述了一系列過程,，從數(shù)據(jù)創(chuàng)建開始,，經(jīng)過多個階段，最終導致行動,、結(jié)果和價值創(chuàng)造,。

    數(shù)據(jù)是起點。一切都始于數(shù)據(jù)——描述性的,、定性的和定量的事實的數(shù)字收集,，這些都是用來創(chuàng)建數(shù)字信息的原材料。

    信息是在處理和分析數(shù)據(jù)時產(chǎn)生的,。我們使用數(shù)據(jù)作為基本單元或構(gòu)建塊,，將多個單元分組在一起。創(chuàng)建信息是一個連接相關數(shù)據(jù)元素并將它們置于比單個事實更有意義的上下文中的過程,。

    知識是通過信息流創(chuàng)造出來的。數(shù)字信息和經(jīng)驗信息都被人腦接收,、吸收,、理解和保存。協(xié)同知識尤其強大——新信息與已經(jīng)掌握的知識相關并容易連接,。既有知識和新創(chuàng)造的知識可能是個人的,，也可能是組織的,。個人知識與個人的經(jīng)歷、回憶和信念有關,。組織或社會知識與一群人的共識信念和文化規(guī)范有關,。

    決策來源于知識。更準確地說,，有意識和知情的決定來自知識,。最基本的決定是是否根據(jù)接收到的信息和掌握的知識采取行動。這些問題是:我應該做些什么嗎?如果是的話,，我該怎么做?

    行動是由決策塑造和驅(qū)動的,。行動只是做某事的行為。開始做一些以前沒做過的事情,。停止做一些常規(guī)的事情,。更改現(xiàn)有活動或流程的完成方式。繼續(xù)做某事而不做任何改變,。開始,、停止、繼續(xù)或改變——在宏觀層面上,，這些都是我們?yōu)榱水a(chǎn)生結(jié)果而采取的行動,。

    結(jié)果是行動的結(jié)果——在人、過程,、產(chǎn)品,、服務、行為,、關系等方面產(chǎn)生的變化,。

    價值與結(jié)果直接相關。理想情況下,，我們的行為會產(chǎn)生增加價值的積極結(jié)果,，我們能夠避免抑制或侵蝕價值的消極結(jié)果。積極的結(jié)果可能優(yōu)化流程,、降低風險,、創(chuàng)新流程或產(chǎn)品等。

    二 數(shù)據(jù)驅(qū)動的價值鏈

    驅(qū)動價值鏈始于已描述的數(shù)據(jù)——經(jīng)過處理和分析以創(chuàng)建信息的描述性,、定性和定量事實,。這些信息往往主要是人工智能和機器學習模型所理解和保留的預測性和規(guī)定性分析的結(jié)果。

    模型就是決策者,。直到行動點,，一切都是計算機化的。

    模型是決策者產(chǎn)生建議的或規(guī)定性的操作,，這些操作包括批準或拒絕應用程序,，激活或終止服務,。直到行動點，一切都是計算機化的,。在實現(xiàn)建議的操作時,，操作是人們的責任，而在自動化規(guī)定的操作時,，操作是技術的責任,。

    三 數(shù)據(jù)信息的價值鏈

    數(shù)據(jù)到價值鏈的信息變化也從數(shù)據(jù)開始。典型的信息包括流向決策者的趨勢,、模式,、診斷和預測，以擴展和補充他們的知識,。在數(shù)據(jù)信息鏈中,，這是活動從計算機化向人類化轉(zhuǎn)變的點。在這種變化中,，數(shù)據(jù)和信息是計算機化的,，但知識、決策,、行動和結(jié)果取決于人,。

    決策制定者的重要知識，記憶,、經(jīng)驗和信念——對于決策過程和從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建的知識一樣重要,。它需要數(shù)字知識和經(jīng)驗知識來提供洞察力、指導判斷,，并與決策者的信念和組織價值觀相一致,，作為決策過程的一部分。

    從視覺上看,，數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)驅(qū)動之間的區(qū)別是微妙的,，但它們是重要的。人的角色,、知識創(chuàng)造和決策的變化直接影響著每一種方法的優(yōu)劣,。

    四 兩種方法的比較

    每種方法都有優(yōu)點和缺點。下圖總結(jié)了每種方法的優(yōu)缺點,。

    這意味著決策的速度,、決策中的偏見和影響、可解釋的決策,、中斷,、可持續(xù)性等等。依賴于用例的選擇,，數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)信息都是有意義的,。數(shù)據(jù)驅(qū)動、自動在線保險報價的價值是顯而易見的,。對人的依賴會減緩過程,，并可能導致錯誤和決策的不一致性。自動化招聘,、晉升和薪酬決策的風險同樣明顯,。沒有人情味和潛在偏見的決定肯定會帶來抱怨和抵制，并對員工的士氣造成損害,。

    這里的重點是,，數(shù)據(jù)信息或數(shù)據(jù)驅(qū)動并不是一個放之四海而皆通的概念。正確的選擇取決于用例,。最終,，每個組織都需要數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)驅(qū)動的組合。

    五 使數(shù)據(jù)分析具有可操作性

    從數(shù)據(jù)到價值,，從數(shù)據(jù)得到信息,，從數(shù)據(jù)驅(qū)動……這聽起來很吸引人，但許多組織卻很難從分析中獲得影響,。僅僅擁有數(shù)據(jù)并進行分析并不能保證創(chuàng)造價值,。獲取價值需要一些好的實踐，使數(shù)據(jù)分析具有可操作性:

    ·將分析與人聯(lián)系起來

    ·將分析與業(yè)務流程連接起來

    ·將分析與決策聯(lián)系起來

    ·分析業(yè)務問題

    ·識別業(yè)務需求

    ·將要求轉(zhuǎn)化為問題

    ·使用正確的數(shù)據(jù)

    ·將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為答案

    ·把答案變成決定

    ·把決定變成行動

    “數(shù)據(jù)驅(qū)動”一詞描述了一種業(yè)務狀態(tài),，其中數(shù)據(jù)用于有效地,、實時地推動決策制定和其他相關活動。對于企業(yè)來說,，達到數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)就像開車和騎馬的區(qū)別,。數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)能夠更快更高效地到達目的地。數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征包括良好集成的高質(zhì)量數(shù)據(jù)和算法自動化,，包括人工智能,。