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问题
大家经常动不动就提到数据赋能，那么数据是如何为业务赋能的呢？就此问题，各位大佬们展开了激烈的讨论
讨论
congrats：对于中大型企业，数据已经成为了业务展开工作的基本构成部分了，比如每天运营、产品部门都等着要数据，等着出报表。商家看生意参谋、交易看板，这些都潜移默化为业务赋能了。
对于传统企业转型，可以梳理出当前的企业数据资产，能够方便业务部门使用，这也算是为业务部门赋能。
对于有一定数据文化的企业，会做一些数据治理、建立一些指标体系，更好的助力业务，这也算赋能。
追求无我：业务产生数据、数据支撑业务，数据要为业务赋能，就要紧贴着业务走，每个企业都有自己的战略目标，那么需要将这些战略目标解码到各个部门，每个部门就会考虑支撑这些业务需要什么样的数据或者技术，然后定义考核业务的KPI，也就可以认为是我们的指标。接下来就可以通过现有的数据进行清洗、关联等一系列操作过程，使得这些数据可以为业务部门提供有效的支撑。
ctan:以用户画像或者用户运营场景为例，通过运用用户产生的数据，了解自己的客户，深挖存量客户的价值，发现新用户来扩张企业的用户量，进而发展业务。
object:以toB业务场景为例，结合实际情况，团队希望数据赋能的方向大概有两点：
1、通过数据打通业务流程，也就是常说的闭环。比如我们经常要面对的一些场景就是：业务团队去看一些数据，然后根据一些数据来敲定一些用户，对这些用户做一些动作并设立一些目标，最后得到验证和反馈。但通常这些事情长时间需要依赖人力来解决，如果通过数据流转实现平台级来解决这样的问题，就可以加速业务的进程和反馈。
2、借助数据帮助业务实现探索性分析.比如一个业务主题，有十几甚至是几十个维度，每个维度又可以量化成多个离散特征，这样自由组合就是N多个场景。如果全依靠人力那是一件非常痛苦的事情，但如果引入一些相对高效的模型设计，也是通过平台级别实现这样的能力。
总结
笔者这里结合前面几位大佬的思考做以下总结:
数据赋能其实就是挖掘数据价值，而数据价值可以通过以下几个方面来体现：
1、增效：通过数据来辅助企业做一些决策，来提升管理和运营效率、降低成本
2、创收：从商业角度来说，企业一切行为的最终目的就是变现。通过自有的数据资产来驱动业务增长，实现变现
3、创新：当企业发展到一定时期，那么就需要基于数据洞察进行商业模式创新，实现企业升级。