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数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法，可以收集信息、从发现中评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说，数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据，而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目标。
数据驱动决策示例
(1)推动亚马逊公司的销售
亚马逊公司的零售部门根据消费者以前的购买和搜索活动，利用数据确定向消费者推荐哪些商品。亚马逊公司的推荐引擎是由机器学习和人工智能引导的，并不是向消费者随意推荐产品。根据麦肯锡公司的调查，2017年亚马逊公司的客户购买率达到35%，这可能归因于该公司采用的推荐算法。
(2)谷歌的领导力发展
谷歌公司非常重视采用其“人员分析”方法。谷歌公司从10000多次绩效评估中收集数据，并将其与员工敬业度联系起来，作为著名的人力分析工作之一“Oxygen”项目的一部分。谷歌利用这些数据来识别高绩效管理者的共同习惯，并设计培训计划来帮助他们提高这些技能。由于采取这些举措，管理者的好感度从83%提高到88%。
(3)星巴克的门店选址决策
在2008年关闭数百家星巴克门店后，星巴克公司当时的首席执行官霍Howard Schultz表示，该公司将采用更科学的方法来选择开设新店的地址。
星巴克通过与一家位置分析公司合作，根据人口统计和流量趋势确定合适的地点。在做出决定之前，该公司与其区域团队进行协商。在进行新的投资之前，星巴克利用这些信息来评估一些地点能否获得成功。
数据驱动决策的技术解决方案
(1)客户数据平台
如今，很多客户在做出选择购物之前，通常会在各种网站和平台上进行研究和比较。客户数据平台用于跟踪全渠道客户旅程。
客户数据平台(CDP)收集有关客户的信息，以创建可用于指导营销活动的客户档案。它们的功能是在客户通过每个接触点时收集数据，并将其聚合，以便其他商业智能工具可以使用它。
客户数据平台(CDP)可以确保企业的员工了解消费者是谁、他们如何购买以及他们购买的动机是什么，从而帮助企业避免数据孤岛。
(2)数据仓库
数据仓库是一个集中的存储库或数据目录，其中包含来自许多来源的集成数据。一个良好的数据仓库可以为企业提供重要的数据点。
各种规模的企业可以使用数据仓库来收集对其运营很重要的信息，他们都可以使用数据仓库软件。虽然“仓库”这个名字让人联想到实体仓库，但许多解决方案都是基于云计算的，因此非常适合扩展到企业想要的规模。
对于使用BigCommerce的Pro和Enterprise订阅的企业来说，Google BigQuery是一个很好的数据仓库示例，BigCommerce使用它创建了一个原生接口。
(3)商业智能解决方案
商业智能包括数据存储。那么如何识别数据库系统和商业智能系统之间的区别呢?数据仓库只是一种存储工具，但商业智能解决方案使人们能够以有形的方式分析数据，以协助数据驱动的决策和预测。
这些技术可以帮助企业将大量数据整合到对不同团队有意义的平台中。这些技术的一些示例如下：
企业如何帮助客户实现数据驱动决策
（1）生产质量分析及优化方案，助力厦门厦顺铝箔有限公司，突破生产质量管理的难题，实现质量优化。
慧都通过对收集的数据进行诊断性分析，发现影响质量的根本原因，预测生产质量，从而优化生产质量，洞察改善质量新见解。
生产质量分析方案，包含生产情况分析（人、设备、工艺），质量和缺陷走势分析、生产过程控制分析、客诉与订单交付分析、设备故障和备件分析，智能关联影响质量的全量数据指标，帮助企业实现质量根因追溯。
通过对生产质量的分析、生产质量预测，能从根源上优化生产质量，形成良性循环，遏制质量隐患。
（2）精准营销方案，助力SMC（中国）有限公司，充分了解公司销售情况，及时、真实的了解企业关键销售信息。
日本SMC集团全资子公司。投资额已达5亿美元，中国公司占地面积为52万平方米，员工接近5100人，已成为世界上最大的气动元件生产和出口基地之一。该公司多个营业部数据，人工处理、汇总数据周期过长。销售行为与客户的关系无法准确进行评估。
精准营销方案，通过对SMC客户信息收集与处理，建立大数据平台，建立集团的企业级数据中心。通过客户画像，提高营销行动效率，最终实现对客户提供个性化的产品推荐，提高企业利润。
（3）设备故障分析方案助力长青集团，大大降低因设备故障造成的经济损失。
慧都通过对设备故障分析及预测，优化设备维修计划；设备劣化倾向分析，提出预测性维修建议；维修情况分析，优化维修计划及人员配置；设备状态实时分析，优化设备运维计划；零部件出入库分析和预测，优化备件购置计划。
慧都大数据分析平台「GetInsight®」升级发布，将基于企业管理驾驶舱、生产质量分析及预测、设备故障分析及预测、精准营销平台等大数据模型的构建，助力企业由传统运营模式向数字化、智能化的新模式转型升级，抓住数据经济的发展势头，提供管理效能，精准布局未来。
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