如今，亚太地区的大多数现代企业在日常运营中接触到的数据源丰富多样，包括客户偏好、社交媒体情绪（Social Media Sentiment）、金融交易、购买趋势等。
然而，许多企业管理者和决策者并未完全意识到数据的重要性，也缺乏充分利用数据洞察来推动业务决策的能力。这种对数据的不重视或是数据利用的不充分会导致企业错失良机。根据Forrester的调查数据显示，在决策时使用数据驱动型洞察的企业实现两位数增长的可能性是其他企业的近三倍。
尽管处理数据看上去似乎十分复杂，但实际并非如此。企业管理者只需牢记三点——不同类型数据的用处、使用可靠数据的必要性，以及构建强大数据文化的重要性。
不同类型数据的用处
企业可以使用的数据主要有三类，包括客户数据、运营数据和市场数据。
简而言之，客户数据就是关于产品购买者的信息，包括客群特征、购买历史、网站行为等。这类数据对销售、市场营销以及产品开发团队至关重要。通过分析此类数据，这些部门可以了解客户背景，提供个性化体验以提高忠诚度和维系率，并根据对客户未来需求的预测开发新产品。
借助运营数据，企业可以优化和精简流程以提高成本效率和生产力。比如，通过分析资源分配和工作流程瓶颈，企业能够确定需要改进的领域，确保按时完成维护或库存水平能够满足当前需求等。
最后，市场数据能够让企业了解广泛的市场格局，包括跟进竞争对手最新情况和发现新的潜在商机等。如果企业能够利用数据分析市场趋势，就可能会发现并抓住新出现的市场空白，在增加收入的同时确定产品创新的领域，以适应市场变化。
企业管理者需要结合这三类数据，才能从洞察中获得更大价值。例如，通过分析购买数据趋势，企业若发现某种产品的受欢迎程度有所下降，即可减少该产品的库存，并在竞争稍弱的领域投资开发新产品。
使用可靠数据的必要性
并非所有数据都是优质数据。企业若依赖于不可靠的数据，就如同航海时使用了失准的指南针，船只可能会误入危险的未知水域。随着企业越来越多地依靠数据驱动型洞察进行大规模创新和保持竞争力，如果拥有易于使用且干净准确的数据，企业领导者则能更自信地以洞察为导向“掌舵”企业，而非依靠直觉。
面对海量数据，拥有可靠且可扩展的现代数据架构至关重要。这种架构能够以结构化、安全和合规的方式整理和存储数据，并确保数据的可靠性和完整性。在当今的混合多云环境中，这一点尤为重要。根据IDC调研数据显示，在生成式AI的驱动下，未来5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将分别达到8.7%和9.2%。
此外，由于 “AI热潮”的到来，企业领导者面临更大的压力，如何应对AI的炒作浪潮以及通过AI实现效率提升和差异化竞争优势。这意味着要想在企业范围内实施AI驱动的技术——生成式AI和大语言模型，企业则需要依靠高质量且可验证的数据。
然而，仅仅将投资集中在新兴技术上并不能解决问题。企业领导者需要了解如何操作、并信任AI模型和技术。通过使用可信的混合多云平台，以确保数据质量、治理和安全性，企业能够更快地做到这两点，还能为各种AI战略奠定可靠基础，真正从可信数据中获取价值。
建立强大的数据文化
除了技术基础设施，企业还需要研究如何构建数据文化。当前，许多以数字化为中心的企业只有通过实时分析才能实现高效运营。为此，企业需要创建易于使用、并配备最新工具和控制措施的数据平台，以便各级员工都能掌握正确的数据，从而提高生产力，节省出宝贵的时间处理其他优先事项。
建立数据文化还需从高层做起，比如确保数据受到重视，并战略且持续地使用数据来推动决策。企业管理者应以身作则，利用从数据中提炼的洞察，制定有关增长、投资和降低风险的决策。
高管可以采取三项切实可行的措施培养数据文化：
- 寻找内部支持者，建立一个强大的内部“宣传”网络，以便将所有人聚集在一起，分享有助于提高数据素养的最佳实践和资源。
- 激发员工对数据流动方式的好奇心，提供使用AI工具的途径和指导，以便员工自主发现新洞察、模式和联系。
- 部署满足不断变化的企业需求的合适工具，确保关键业务数据随时可用且易于管控。
通过持续投资员工培养，提高他们的技能并建立数据驱动的新观点，企业领导者可以带领企业营造一种氛围，让数据分析成为日常决策必要环节。
技术与文化需要齐头并进
数据是一种技术现象，因此许多企业会忽视其文化层面。如果只关注数据的技术层面，就可能会导致企业被迫做出取舍，从而扼杀以数据为驱动的创新。尽管建立数据驱动型文化可能十分复杂，但如果企业想要在数字时代保持竞争力和韧性，就需要在技术与文化层面同步进行AI革新。（作者：肯睿Cloudera亚太地区高级副总裁 林万发）
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