提到数据的概念，大家都不陌生，因为现在人工智能和大数据非常热门，各行各业都在拥抱或尝试拥抱大数据。例如前段时间，和一个制造业管理者聊天，他说：“数据的价值我也非常认可，我们也一直在做数据积累的工作。我们有很多系统，ERP系统、CRM系统等，这些年我们已经累积了大量的数据，但还不知道怎么使用它们。
”“不知道这些数据怎么用”是一个普遍的问题，这家企业也只是许多中国企业运用数据现状的一个缩影而已，不止中国，在全球都是这样。IDC的报告显示：2012年，全球数据供应量达到了 2.8 泽字节(ZB)，即 2800 万亿GB，但是其中仅有0.5%被用于分析。很多企业已经意识到需要从粗放经营转型到精细化运营。
精细化运营其中有一个核心点，就是数据化管理。之前很多的决策是拍脑袋决定的，高速的增长将这种决策的缺点掩盖了。但是现在我们已经到了存量时代，意味着现在的运营必须趋向精细化，所做的决策必须是通过市场调研、论证、数据分析等所得出的科学决策，这样才能提高企业的竞争力。
企业在积累数据，数据积累到一个量级的时候，可能产生质变，催生出一个新的商业模式。举个例子——蚂蚁微贷。阿里巴巴利用多年的线上零售数据、支付金融数据、个人身份数据等，通过多维数据的整合、加工、计算，构建信用维度，可以极大地提高蚂蚁微贷发放贷款的效率。这是人工智能和大数据在金融领域的初步应用，很多的金融产品机构也在进行这方面的改进。
数据是金矿，这一点已经被大家认同，但是如何从这金矿中淘到金子，是我们所面临的一个问题。企业该如何利用数据驱动业务增长？
那么，企业该如何利用数据驱动业务增长呢？首先需要从以下四个方面入手，这些都是企业需要解决的数据问题。
一、数据来源整合
我们讲数据分析，数据从哪里来？可能来源于网站、来源于系统、来源于一些线下excel表格。那么这些数据的管理需要注意哪些方面呢？
1、数据源的广度
比如说，服装业企业客户，分析成交单数、客单价，成交单数是进店人数乘以成交率，进店人数呢又是路过人数乘以进店率，那么路过人数、进店人数就属于数据广度这一块儿，数据足够全面，未来支撑分析的维度就会更多。
2、数据源的深度
比如看某个订单的时候，需要知道时间、地点、价格、款式等。数据源整体数据质量如果不够的话，未来是不足以支撑细化的数据分析的。我们做的第一件事情就是把所有数据全部收集起来，并实现“一键接入，随需更新”，提升数据源的广度和深度。
需要对数据源的质量进行一个管理，要保障数据需要足够广、足够深；数据需要整合到一个统一的管理平台上。例如企业在开会，当销售出现问题的时候，A部门拿出一个销售数据，B部门拿出一个销售数据，但是对不上号，来回推诿扯皮，无法解决问题，这样对于企业的发展是非常不利的。这个问题我们认为需要企业把数据管理起来，例如，我们在设立数据指标框架的时候，要定义的核心指标是什么？是成本、利润还是营收？以营收为例，又拆分成客户数和客单价等等，这些数据分别来源于哪些数据源、哪些系统？系统数据录入人员，录入是否规范？我们对数据指标的定义是否一致？所以需要我们整体从数据管理的角度，定义出一致的指标，将数据治理做好，然后在统一的平台上统一输出数据，这样确保了统一的数据口径。
二、使用场景
1、需覆盖PC、移动端
场景现在我们很多的应用场景是在移动端，尤其C端的应用基本都是。 传统的数据分析是PC端的模式，那么PC端的模式需要能够往移动端迁移。
2、业务场景
我们希望数据分析不止是一个概念或形式，它需要更加贴合我们实际的业务场景，发挥它的价值，解决业务过程当中实际碰到的问题，所以必须涵盖业务场景，切实有效解决业务人员和操作人员在实际业务过程中发现的问题，真正带给他们价值，才能将这个平台在企业中运用起来，否则随着时间的推移可能会弃置不用。
三、数据处理的性能
性能在传统软件中是非常不被关心的指标，我们最开始想去上一套系统，最关注的是功能，只要功能能够满足，系统慢一些没关系。现在不一样了，现在大量的C端应用培养了用户的使用习惯，当你已经习惯了一个非常简单、非常快速的运行环境的时候，让你切换回一个反应非常缓慢的系统的时候，相信你就对这个系统应用很难接受了。
BDP商业数据平台上亿级数据计算时间是0.28秒；我们线上有超过60万个数据模型，从数据源变化到模型计算完成的平均时间是24秒等等；这些性能数据足以保障用户在前端体验到的是一个快速、反应灵活的分析平台。四、数据可视化
未来，数据分析会往业务部门做一个迁移，因为只有业务人员才最懂业务，才能最大发挥数据的价值。但是通过大量的表格，一般业务人员很难从中快速发现一些业务问题。所以，数据也会从数据表格的形式向图形化转变。毕竟，人类对图形的接收处理的速度远高于数字。
（可视化图表制作软件：BDP个人版）
如果可视化分析要真正地应用到业务人员当中，需要具备以下特征：
易用：现在数据分析平台以及整体科技应用发展趋势一定是朝着简单易用发展。比如以前我们拍照需要摄影师、照相馆，但是现在我拍照如果说要去照相馆，你就会很自然地问：难道你没有手机吗？人人都可以拍照，如果你学习一些摄影的知识，甚至用手机可能拍摄出摄影师水平的作品。所以数据分析平台也要降低门槛，前提就是易用。
灵活：尤其是互联网企业，业务发展变化非常快，今天要分析A数据，明天要分析B数据，后天要换一个维度去分析A和B的数据。这时候，如果是传统平台，有限的资源、有限的研发人员永远无法满足无穷无尽的改变，无法满足业务的需求也意味着无法快速的去响应市场，使得企业运营的效率会降低，优势会慢慢丧失。所以这个数据分析一定要灵活、快速，以支撑业务的变化。
高效：随着互联网发展，数据量越来越膨胀。当数据量达到一定的体量的时候，比如说1亿条数据，如果要做一个分析，到底多长时间能够反馈出一个结果？在很多企业当中，性能已经成为了数据分析的短板。比如，我们的一个零售客户，之前分析一个数据，需要6个小时，运用了BDP商业数据平台后，2到3分钟即可得出结果，大大缩短了分析过程，大幅提高了企业的运营效率和经营绩效。试想一下，你分析过程6个小时，对手只需要5分钟，日积月累下来，差距可想而知。
数据基于任何企业都有及其重要的作用，不论是数字，文本，图表等。最后汇总、分析的数据结果是企业各个部门领导做出相应规划、决策的依据，错误的数据信息可能为企业带来巨大的损失。
因此这就对数据前期的收集和整理有一定的要求，具体体现在以下三个方面：
1、 完整性 数据的完整性这是最基本的要求，每一种数据的统计在它的领域必须达到完整，数据的完整性约束是确保数据的准确性和一致性；
2、 准确性 完整性约束可以确保数据的准确性，但数据的准确性也不仅仅表现在这一方面，还有很多其他的因素，例如人为的粗心造成数据的不准确等；
3、 及时性 及时报送企业各数据，为企业领导做出相应决策措施提供依据。本回答被提问者和网友采纳