在亚太区域，现代企业日常运作面对的是形形色色的数据来源，如消费者偏好、社交媒体情绪、金融交易和购买动向等。
但遗憾的是，不少企业的高层和管理层并未深刻认识到数据的价值，更不用说运用数据洞察力来指导决策了。这种对数据的忽视或不当利用，往往让企业错失发展良机。据Forrester调研，采用数据驱动的洞察进行决策的企业，其增长速度是非数据驱动企业的三倍之多。
虽然数据处理看似繁杂，实则不然。管理者只需把握三个关键点——各类数据的用途、使用可靠数据的必要性，以及塑造数据文化的紧迫性。
数据的多样化应用
企业可利用的数据大致分为三类：客户数据、运营数据和市场数据。
客户数据涉及购买者的信息，如特征、购买记录、网站行为等，对于销售、市场营销和产品开发团队至关重要。通过分析这些数据，团队可以深入了解客户需求，提供个性化服务，提高客户忠诚度，并根据预测开发新产品。
运营数据有助于企业优化流程，提升成本效益和生产效率。通过分析资源分配和流程瓶颈，企业可以确定改进方向，确保按时完成维护，维持库存水平满足需求。
市场数据则让企业了解市场全局，包括竞争对手动态和潜在商机。企业若能分析市场趋势，就可能发掘新市场机会，确定产品创新方向，适应市场变化。
管理者需结合这三种数据，从洞察中获取最大价值。例如，若分析购买趋势发现某产品受欢迎度下降，可减少库存，并在竞争较弱的领域开发新产品。
可靠数据的重要性
并非所有数据都值得信赖。依赖不实数据，如同航海时误用指南针，可能导致企业误入歧途。随着数据驱动型洞察在创新和竞争中愈发重要，拥有易于使用且准确的数据，企业领导者才能更有信心以洞察为导向引领企业，而非仅凭直觉。
面对海量数据，拥有可靠且可扩展的数据架构至关重要。这种架构能以结构化、安全和合规的方式整理和存储数据，确保数据的可靠性和完整性。在混合多云环境中，这一点尤为重要。据IDC调研，未来五年中国企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率预计分别达到8.7%和9.2%。
企业领导者需应对AI热潮带来的挑战，如何利用AI实现效率提升和差异化竞争优势。这意味着，要实施AI驱动的技术，企业需要依赖高质量、可验证的数据。
然而，单纯投资新兴技术不足以解决问题。领导者需了解如何操作AI模型和技术，并通过可信的混合多云平台确保数据质量、治理和安全性，为AI战略奠定可靠基础，从数据中获取价值。
打造数据文化
企业除需技术支持外，还需构建数据文化。许多数字化企业依赖实时分析实现高效运营。为此，企业需创建易用、配备最新工具和控制措施的数据平台，确保员工掌握正确数据，提高生产力，节省时间处理其他优先事务。
构建数据文化需从高层做起，确保数据受到重视，并战略性地使用数据推动决策。管理者应带头利用数据洞察制定增长、投资和风险降低的决策。
高管可采取以下措施培养数据文化：
● 寻找内部支持者，建立强大的内部宣传网络，分享数据素养最佳实践和资源。
● 激发员工对数据流动方式的好奇心，提供AI工具的使用途径和指导，帮助员工自主发现新洞察、模式和联系。
● 部署满足企业需求的工具，确保关键业务数据随时可用且易于管理。
通过持续投资员工培训，提升技能并建立数据驱动的新视角，企业领导者可营造一种氛围，让数据分析成为日常决策的必要环节。
技术与文化并重
数据既是技术现象，也涉及文化层面。若仅关注技术层面，可能导致企业做出牺牲数据驱动的创新的选择。尽管构建数据驱动型文化复杂，但企业若想在数字时代保持竞争力和韧性，必须在技术与文化层面同步推进AI革新。
