从生产要素特征的角度来看，数据是信息记录的载体。相较其他生产要素，其特殊性在于可复制性，同一套数据的价值可随着使用场景、具体用途以及使用主体的变化呈现巨大的差异。而要发挥规模效应，则需要在保障数据生产、沉淀、流通等各环节循环畅通的基础上，让数据不止停留在数据层面。
创略科技认为借助新型数字化技术和外部运营服务，基于人工智能让算力和算法提炼数据信息用于指导和调节各生产要素搭配的构成以全面增长竞争力，在当前数字化浪潮的裹挟下已成为企业的必选项。不得不承认，数据会在企业竞争中扮演愈发重要的角色，尤其是在数据源丰富、特征明显的情况下。
一、递进的数据洞察，落地数据价值
对企业而言，消费者需求的快速转移变化带来的是业务理解量级的增长。尤其是在激烈竞争的市场中，企业各部门不仅需要理解当下业务的变化，适应当下业务快速的变化，更为重要的是如何在这种快节奏中做出契合业务增长路径的正确决策，大幅降低不确定性，这无一不挑战着企业的韧性灵活度与运营能力。
企业内部不同层级的决策会面临不同来源的信息、数据，并在此基础上做出符合企业的决策。纵观数字化技术的创新及落地引发的变革，数字化转型意味着企业直连消费者，与其的互动关系、连接方式、融合边界都发生了巨大的变化，如何以一种更为确定性的方式或者说度量模型理解业务、理解消费者尤为重要。与此同时，在业务战略、企业文化、资源投入、基础条件的共同主导下，企业能够在多大程度上启动数据驱动的管理洞察与决策变革则影响了转型的效果与成果，对数据洞察的前瞻预判则极大影响了企业对数字化痛点的把握与关键路径的选择。
立足于数字化时代“以客户为中心”的理念与模式，数据驱动的管理洞察与决策变革一般包含三个层次：
一 满足全域消费者运营所需的数字化技术，赋能于一线信息共享的数字平台
二 驱动组织层面敏捷洞察、高效决策的“可视化”信息与分析数据
三 重塑以客户为中心的企业管理洞察与决策链路，延伸至产品制造、创新服务环节
企业围绕数字技术的管理洞察，其实质都是利用数字化技术驱动信息的提炼、流转、加工及应用的进化。从以上三个层面出发，锻造企业运营体系，真正实现基于用户而非仅基于技术驱动的数字化转型，其中数据则充当了明确的度量单位。
数据本身不产生价值，企业要让数据发挥价值，通过在实际业务问题中运用大数据分析及AI算法模型制定、落地当前问题的最优解，不断迭代、保持最优状态，才能产生真正的业务价值。
企业达成管理洞察需要关注解决的先决难点：在于如何收集正确的数据？针对此，不同企业面临的挑战并不尽相同，例如：
- 具备深厚数字化经验的企业在考虑如何将实时数据的收集与应用融入日常业务流程
- 数字化基础夯实的企业则可能在调整、校正正确数据的收集方式与范围
- 数字化基础较为薄弱的企业则还困于如何搭建CDP实现统一标准的数据集
- 还未开始的企业则在思考如何弯道超车，一步到位
企业除了关注数据收集，还要保持对数据有效洞察与应用的敏锐性，基于企业业务场景的数据洞察与创新才是创造价值的关键。据此，企业在收集的前置阶段就需在组织内部明确数据链中最具前景价值的数据范围，此部分数据的定义与收集涉及企业战略、数字化目标等多类要素，取决于企业对业务、组织以及资源的认知程度，对业务数据的理解将是企业数据洞察与应用的第一步。
二、深度理解用户，精细化业务管理
如果说不同的数据具备不同的价值，那同样的数据，如何洞察及应用是其价值发挥效用的关键所在。面对打破空间、渠道、时间限制的全域运营，针对消费者个人的需求与体验做出快捷反应，是当下企业尝试全域数字化经营的关键路径之一。
尽管不同的企业数字化起点、路径、以及投入资源存在差异，但一般说来，数据洞察主要涉及三大类：
洞察用户：着眼于用户，以数据为基石的360°用户画像与人群标签，是认识、吸引、培育、留存用户的基础。
洞察场景：聚焦业务洞察，分为描述类与应用类，主要描述业务发生的过程、统计业务结果、应用于活动效果分析等，是与用户持续产生连接的关键环节。
洞察趋势：发现企业问题，把握发展及创新机会，是对数据的高级提炼与决策，属于数据价值最大化的重要步骤。
在这一步，组织内化的运营变革与数据的洞察应用同等重要，让一线员工基于CDP存储及实时数据获得对业务有价值的洞见、改变过往决策方式、做出快捷的反应是企业业务运营中贯彻数据驱动洞察与决策思维的可行性方案。最重要的是，要让一线员工理解变革，积极变革，就需要在设计参与时期，引入一线业务部门员工的加入。同时，可借助内外部数字化专家衔接数据语言与业务语言，让数字化平台落地，驱动数据洞察与决策的组织应用。
当然，这亦需要企业基于组织层面将高效决策的“可视化”信息与分析数据下放至一线员工，赋能一线业务人员以最快捷的方式理解公司战略、跟进公司战略的执行，增强敏捷性。而数据作为一种共同语境下的业务阐释语言，对流程上、体系上的敏捷性有着至关重要的作用。此时还可以借助自动化、智能化的数字化工具CDP、MA等，将数据洞察程序及结果以模型算法的形式固定于数字化平台中，增强数据的可用性、易用性，并保持动态更迭。
单方面或者单层次的洞察可能只应用于单个业务场景和单条业务线，对企业整体的战略来讲还略显浅薄，不足以产生根本性的价值。但伴随着大量数据积累、沉淀与洞察应用，多角度、多层级的数据洞察交叉与融合将具备对企业战略制定、落地的应用价值，驱动企业全方位的升级与增长创新。
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