“数据驱动”描述了一种业务状态，在这种状态中，数据被用于实时有效地推动决策和其他相关活动。对于企业来说，达到数据驱动的状态就像是开车和骑马旅行的区别。数据驱动的业务能够更快、更高效地达到目标。
数据驱动特征包括质量良好的数据整合和算法自动化，包括人工智能(AI)。成为数据驱动是对正在进行的重大文化和经济转型的回应，这种转型被称为工业4.0。每一次工业革命都会带来一系列新的商品、效率和可能性，同时也会变革现有的文化、经济和政治。蒸汽机推动人们进行了第一次工业革命。电力进入第二工业革命，信息技术进入第三次工业革命。数据已经并将继续推动第四次工业革命，支持新的能力和经济潜力。企业现在认识到，数据是燃料，希望利用它在新时代生存和发展。
对于大多数企业来说，数字化转型是一个持续的过程，而不是一个速战速决的方法，数据驱动业务就是其中的关键一环，小亿今天就想和大家聊聊如何理解数据驱动业务。
一、什么是数据驱动业务？
通过构建用数据驱动业务的商业模式，可以实现从数据本质的规律出发，建立结构完备、组织有序、灵活可扩展的数据资源体系，支持跨部门、跨地区资源共享和业务协同，从而成为真正有灵魂的新一代数据中心，对企业意义重大。
在以数据驱动业务的模式中，数据中心将集中汇聚来自于各个业务部门及社会公众的海量数据。以指标体系为框架，将跨部门、跨领域的各类数据按照一定的秩序和内部联系进行组织，形成统一的数据资源体系。以数据资源体系为基础，通过构建各类监测评价和分析应用服务，实质性响应日常管理和领导决策中的个性化需求，同时支持决策结果通过指标体系直接反馈到各部门、各系统，从而形成“决策”→“工作布置”→“工作落实”→“监测评价”→“再决策”这个不断循环的业务闭环，为企业经营实现“运筹帷幄，决胜千里”。
二、数据驱动业务有哪些应用场景？
梳理分析数据驱动业务的实际应用场景，一般分为四类典型应用场景，即业务分析、精细化运营、个性化体验和提升产品性能等。
一是助力业务分析，敏感发现并预知相关因素对业务可能造成的影响。通过经常关注的指标异动、对用户和人群的认知，定位某个或某些功能与特定用户行为间的因果关联关系，以及数据维度下降分析等等，发现相关因素变化对业务产生的影响，最大限度挖掘数据价值。包括指标分析和用户需求分析，如决策树分析-洞悉用户是否留存，用户行为分析-掌握用户需求变化，特定功能对用户留存影响，数据降维定位问题所在等。通过数据分析及运营工具，可基于相关计算或运算规则，将评论或内容等进行排序，对用户行为分析结果进行分析，综合思考其因果关系，为产品优化指引方向。
二是支撑精细化运营，提升高质量运营能力和服务水平。典型的应用场景是识别并定义用户各阶段的标签，预测用户是否存在流失可能，是否对某类产品或功能感兴趣等；挖掘用户信用或消费能力，包括收入级别、职业特征和消费习惯等，判定是否存在失信或违约行为等；根据流失预测结果对用户做全生命周期运营，在用户流失之前介入，而不是在流失后进行召回。由此有针对性地进行精细化运营，通过精准施策具备提供定向高质量服务的能力。在工业电商平台和智慧供应链平台建设中，平台可提供一些数据智能化分析功能，如对大宗大类商品的采购和投产后的应用情况进行综合分析，实现通过采购来倒逼设计，进一步优化设计理念，规范化设计参数，从而驱动产业链上下游的业务再造，达到降低产品定制化程度，提升同类产品订单交付效率。
三是提升用户个性化体验，产生消费粘性或依赖。在电商平台中该类应用场景比较常见，有针对性且有杀伤力。个性化体验，如千人千面，即实现人和商品的高效匹配，特别是当内容或商品极为丰富时，让每位用户能在短时间内快速地定位自己感兴趣的内容或商品，即个性化推荐可解决这一问题。通过这种场景化服务可使用户粘性或订单转化率大大提升。在传统行业领域，对原业务系统进行改造升级或构建业务云化平台时，个性化体验是一项比较关键指标，应结合场景化设计，着重抓好用户体验，使应用软件的UI和业务处理更趋合理及人性化，易用、好用，并让用户爱用。
四是注重数据与产品融合、提升产品附加值和综合性能。比如通过对照片、文本、音乐等做内容聚类，形成特定内容推荐。在手机相册应用中，可通过图像识别形成一定的标签，可能是地点、人物或景物特征等，基于数据分析开展图片聚类，可以支撑一些创意拼接或影像剪辑，提高用户粘性。比如一些音乐类型产品中，会通过歌曲相关性自动给用户推荐歌单，提升用户使用效率，也会增强用户对产品的信任和忠诚度。在传统行业领域，在业务系统中增加数据质量管控、数据安全审计、数据指标和门户展示等功能，并融入必要的业务规则、业务用户的场景化视角设计和个性化的体验，就可以提升业务应用功能的丰富度，不仅可支撑业务处理、也可辅助做数据管理或分析，这对业务用户来讲是非常有益的，也是有管理支撑作用的。
以上所讲的四类典型应用场景，仍需结合具体的行业应用领域的实际业务需求来实现数据驱动业务的落地。要做好需要坚持三点基本原则。一是坚持业务需求和管理创新的双轮驱动作用（有需求驱动），二是注重场景化分析和个性化体验设计（有设计引领），三是仍需做好做实统一的数据环境、具备提供丰富数据支撑的保障能力（有数据保障）。这三点，应是数据驱动业务落地的核心和取得应用实效的关键。
三、数据驱动业务的案例
上面谈了这么多理论，小亿下面想以亿信华辰为企业定制的数据驱动业务方案为例为大家讲解。
DHC：亿信BI助力化妆品巨头开启商业智能新时代
DHC，是一家日本的拥有多个事业部的庞大企业集团。包括翻译事业部、教育事业部、出版事业部、医药食品事业部、食品事业部、酒店事业部、美容院及水疗事业部、内衣事业部等。
1.项目背景
DHC作为日本通信销售第一的化妆品品牌，在中国拥有上百家门店，随着门店数量逐年增加，业务运营产生了大量的销售数据和行为数据，为DHC中国提供了海量的数据资源。如何有效利用这些数据资源，将数据资源转化为企业的数据资产，是DHC中国当下面临的严峻挑战。
（1）业务的快速发展要求各分公司、各部门对市场需求的响应越来越快；
（2）管理层需要从海量数据中获取精准的决策支持；
（3）IT部门需要从数据资源中高效的提取出需要的信息…;
基于此，DHC高层对企业内部的信息化建设提出了新的要求，希望通过“财务及商业智能分析项目”，来快速响应高层对企业财务以及业务报表的需求，灵敏反应企业运营情况，精准定位市场问题，高效反馈市场需求。
DHC技术部总监韩经理通过考察多款国内外著名的BI系统，最后根据DHC的实际情况，选择了亿信BI。结合财务系统与亿信BI，不仅解决了数据来源、时效性、准确性、口径和规范性等基础数据问题，更重要的是借鉴BI 强大的建模机制实现了核算口径数据向管理会计口径数据的转换，有效消除了数据孤岛，多维度、多层次、多视角存储和提供数据，更好的满足DHC的管理需求、提高管理水平、为实现企业价值创造奠定了坚实的应用基础。
2.项目成果
DHC“财务及商业智能分析项目”已经上线使用， 本项目提高了DHC对海量数据的收集以及处理能力，并在这些收集的海量数据中进行了高效的数据分析。通过亿信BI，使财务工作和业务分析更加自动化和智能化。
IT部门以往每月需要对POS业务系统的数据进行SQL处理，领导高层需要的各种分析报表也需要通过SQL进行查询后提供，另外由于数据的分散，无法有效的将财务数据与业务数据结合起来进行分析。现如今通过财务及商业智能分析项目建设.，将各种分散的数据整合起来，利用亿信BI，IT人员可以轻松的出具各种样式的分析报表。
从战略角度，应该将数据驱动的思想融入到各个团队的日常工作中，建立以数据优先的工作流程，数据驱动业务才能真正变为现实。但在实际操作中，经常出现各个部门闭门造车,为了数据而创造数据。须知道数据不是割裂的，而是互相关联的。单独的数据只能反映表象，而所有关联的数据在一起才能够完整地体现数据背后的故事。所以不能简单地各个部门独立思考自己需要哪些数据，而是生态系统的所有环节一起思考，需要共同发展。